Les années 2010 : le futur c'est maintenant! - La fabuleuse histoire des sciences au Québec

Summary

The video script details the rise of artificial intelligence (AI) research in Montreal, highlighted by Yoshua Bengio's 2018 Turing Award win alongside Jeffrey Hinton and Yann LeCun. It traces AI's journey from its 1956 inception to its modern-day significance, emphasizing Montreal's pivotal role. The narrative underscores the city's academic contributions, the importance of open-source tools, and ethical considerations in AI development. It also touches on societal fears and hopes for AI, including job displacement and the potential for societal improvement.

Takeaways

• 🏆 In 2018, Yoshua Bengio, a Quebecois, received the Turing Award along with Jeffrey Hinton and Yann LeCun, highlighting Montreal's significant role in AI research.
• 💡 The term 'Artificial Intelligence' gained importance in 1956, and since then, there has been a growing interest in simulating human intelligence in machines.
• 🌐 The rise of computers and the internet has been crucial in the development of AI, providing the necessary computational power and data.
• 📉 In the late 1980s, there was a decline in investment in AI due to unfulfilled promises of a new industrial revolution.
• 🔬 Yoshua Bengio's research, funded by the Canadian Institute for Advanced Research, continued to be influential despite the downturn in AI funding.
• 🚀 The early 2010s saw a resurgence in AI interest, particularly in deep learning, with significant breakthroughs in areas like voice recognition and image recognition.
• 🌟 Montreal's academic community, including Bengio, has been instrumental in the development of AI, with many key researchers originating from the city's universities.
• 🤝 Montreal's AI community is characterized by collaboration, open science, and a focus on ethical AI, which has led to initiatives like the Montreal Declaration for Responsible AI.
• 🌱 The growth of AI in Montreal has been rapid, with scientific discoveries quickly translated into practical applications, such as improvements in translation technology.
• 🌐 The global impact of Montreal's AI research is evident in the widespread adoption of techniques developed by its researchers, influencing industries worldwide.

Q & A

Who were the recipients of the Turing Award in 2018, and what does this award signify?

The Turing Award in 2018 was awarded to Yoshua Bengio, along with his colleagues Jeffrey Hinton and Yann LeCun. The Turing Award is the most prestigious recognition in the field of computer science, often referred to as the 'Nobel Prize of Computing.'

What was the significance of the Turing Award for the city of Montréal?

The Turing Award winners' affiliation with Montréal confirmed the city's pivotal role in the global landscape of artificial intelligence research, particularly in deep learning and neural networks.

When was the term 'artificial intelligence' first deemed significant, and where was this recognition established?

The term 'artificial intelligence' became significant in 1956 during the conference in Dartmouth, United States, organized by mathematicians who aimed to simulate human intelligence in machines.

In what year was the Department of Computer Science established at the University of Montréal, and what was its origin?

The Department of Computer Science at the University of Montréal was established in 1966, originating from the Department of Mathematics.

What was the ambition during the period of AI's early development in Québec?

During the early development of AI in Québec, there was an ambition to create 'expert systems' to assist humans in decision-making.

Why did investors disengage from AI research in the late 1980s?

Investors disengaged from AI research in the late 1980s because the promises made at the beginning of AI's development, which were centered around a new industrial revolution, were not fulfilled.

What were the two main factors that were lacking in AI research during the 1990s?

During the 1990s, AI research lacked sufficient computational power of computers and the massive amounts of data that are available today, particularly due to the rise of social media and the Internet.

What was the determining factor that allowed machine learning techniques to work effectively at the beginning of the 2010s?

The determining factors that allowed machine learning techniques to work effectively at the beginning of the 2010s were the rise of the Internet, the availability of large datasets, and the increased computational power of computers.

What were the significant breakthroughs in AI around 2011-2012, and how did they impact the field?

Around 2011-2012, significant breakthroughs in AI included major improvements in speech recognition and error rates, which made voice recognition functional for everyday use in smartphones, and advancements in image recognition, which revolutionized the field of object recognition in computer vision.

How did the University of Montréal contribute to the advancements in AI, specifically in the area of automatic translation?

The University of Montréal contributed to AI advancements with a paper from Yoshua Bengio's laboratory around 2014, which found a method to implement automatic translation using neural networks, leading to a rapid improvement in translation quality and a complete change in the industry's approach to automatic translation.

Why is Montréal considered a hub for AI research, and what factors contribute to its success?

Montréal is considered a hub for AI research due to its academic focus, the presence of key figures like Yoshua Bengio, and the city's collaborative spirit among different companies and institutions. Additionally, the emphasis on open science through open-source tools and a focus on ethical AI practices have contributed to its success.

What is the significance of the 'Montreal Declaration for Responsible AI' and how was it developed?

The 'Montreal Declaration for Responsible AI' is significant as it outlines principles for ethical AI development. It was developed over a year with input from philosophers, computer scientists, and citizens, aiming to ensure AI development respects human rights, is transparent, and benefits society.

What are some of the ethical concerns and promises associated with AI, and how should they be addressed?

Ethical concerns with AI include biased algorithms and the potential for AI to replace human jobs. Promises include advancements in personalized medicine and public transportation efficiency. These concerns should be addressed through serious questioning, policy solutions, and ensuring that AI development is guided by ethical principles.

Outlines

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🌟 The Rise of AI Research in Montreal

The script discusses the prestigious Turing Award received by Yoshua Bengio, a Quebecois, along with his colleagues Jeffrey Hinton and Yann LeCun in 2018. This award, often referred to as the 'Nobel Prize of Computing,' highlights Montreal's significant role in the global AI research landscape. The narrative traces the history of AI back to 1956, with the term 'artificial intelligence' emerging from a conference in Dortmund, USA. It then moves to the establishment of the Department of Computer Science at the University of Montreal in 1966, and the creation of the School of Informatics in 1971. The script also touches upon the initial enthusiasm for AI in the 1980s, the subsequent disillusionment due to unfulfilled promises, and the resurgence of interest in AI in the 2010s, driven by advancements in computing power and the availability of big data.

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📈 Breakthroughs in Deep Learning and AI Ethics

This paragraph focuses on the rapid advancements in deep learning and AI, particularly in the field of machine translation, which was revolutionized by a paper from Yoshua Bengio's lab in 2014. The script emphasizes the swift transition from scientific discovery to practical implementation, highlighting the role of Montreal's academic community in this progress. It also discusses the collaborative nature of AI research in Montreal, the importance of open-source software, and the ethical considerations in AI development. The paragraph mentions the 'Declaration of Montreal for Responsible AI,' which was a result of extensive consultations involving philosophers, computer scientists, and citizens, aiming to establish guiding principles for ethical AI practices.

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🚀 Montreal's Legacy in AI and Future Ethical Considerations

The final paragraph celebrates the evolution of Montreal's scientific community, particularly in AI, over the past century. It acknowledges the realization of the pioneers' dream of fostering scientific careers to boost the economic and social development of French Canadians. The script also addresses the ethical concerns and societal fears surrounding AI and its potential to replace human jobs. It discusses the need to differentiate between legitimate ethical issues and exaggerated promises, and the importance of understanding and controlling AI to prevent misuse. The paragraph concludes by emphasizing the progress made and the ongoing commitment to responsible AI development.

Keywords

💡Turing Award

The Turing Award is often referred to as the 'Nobel Prize of Computing'. It is presented annually by the Association for Computing Machinery (ACM) and recognizes individuals who have made significant and lasting contributions to the field of computer science. In the video, it is mentioned that Yoshua Bengio, along with his colleagues, received this prestigious award in 2018, highlighting their pivotal roles in advancing artificial intelligence.

💡Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think like humans and mimic their actions. The video discusses the evolution of AI, starting from its early conceptualization in 1956 to its significant growth in Montreal, particularly in the field of deep learning and neural networks.

💡Deep Learning

Deep Learning is a subset of machine learning in AI that has networks capable of learning unsupervised from data that is unstructured or unlabeled. It is a key concept in the video, as it is the area where Yoshua Bengio and his colleagues have made groundbreaking contributions, leading to significant advancements in AI.

💡Neural Networks

Neural Networks are a series of algorithms modeled loosely after the human brain that are designed to recognize patterns. They are a fundamental concept in the video, as they form the basis for much of the AI research conducted in Montreal, including the work of Yoshua Bengio.

💡Expert Systems

Expert Systems are computer programs that mimic the decision-making ability of a human expert. In the video, the ambition to create expert systems to aid human decision-making is highlighted as an early goal in the development of AI, particularly in Quebec during the late 20th century.

💡Machine Learning

Machine Learning is a type of AI that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed. The video discusses the rise of machine learning techniques, especially in the context of the increased computational power and availability of big data.

💡Big Data

Big Data refers to the massive volume of structured, semi-structured, and unstructured data that is so large it's difficult to process using traditional database and software techniques. The video mentions the importance of big data in the advancement of AI, particularly in the context of the internet and social media.

💡Computer Vision

Computer Vision involves enabling computers to interpret and understand the visual world. The video describes how deep learning has revolutionized computer vision, leading to significant improvements in object recognition capabilities.

💡Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing is a field of AI that focuses on the interaction between computers and humans through natural language. The video specifically mentions advancements in automatic translation as a significant breakthrough in NLP, with contributions from researchers in Montreal.

💡Ethics in AI

Ethics in AI refers to the moral principles and guidelines that should govern the development and use of AI technologies. The video discusses the importance of ethical considerations in AI, referencing the 'Montreal Declaration for Responsible AI' as an example of efforts to ensure responsible AI development.

💡Collaboration in AI

Collaboration in AI refers to the cooperative efforts between different institutions, companies, and researchers to advance AI technologies. The video emphasizes the unique collaborative spirit in Montreal's AI community, which has been instrumental in fostering innovation and maintaining Montreal's position as a global AI hub.

Highlights

Yoshua Bengio, a Quebecer, receives the Turing Award in 2018 alongside his colleagues Jeffrey Hinton and Yann LeCun, confirming Montreal's pivotal role in AI research.

The Turing Award is the most prestigious recognition in the field of computer science, often referred to as the 'Nobel Prize of Computing'.

The term 'Artificial Intelligence' becomes significant in 1956 at the Dartmouth Conference in the United States.

AI experiences a boom in the 1960s with the creation of the Department of Computer Science at the University of Montreal.

The 1980s see a decline in AI due to unfulfilled promises and a withdrawal of investor capital.

Despite the downturn, researchers at the University of Montreal remain active in AI, particularly in connectionist approaches.

The rise of the Internet, big data, and computational power in the 2010s revitalizes interest in AI.

Deep learning breakthroughs in the early 2010s revolutionize fields like speech recognition and computer vision.

Yoshua Bengio's lab at the University of Montreal contributes significantly to advancements in AI, including automatic translation.

AI's rapid transition from scientific discovery to practical implementation is exemplified by Google's adoption of new translation methods.

Montreal's academic community, including key figures like Bengio, Hinton, and LeCun, plays a crucial role in the resurgence of AI.

Bengio's commitment to academia helps cultivate a new generation of AI experts and maintain Montreal's research edge.

Collaboration, open science, and ethical considerations are highlighted as distinctive aspects of Montreal's AI ecosystem.

The 'Montreal Declaration for Responsible AI' is a collaborative effort to establish ethical guidelines for AI development.

AI's potential to replace human jobs, including intellectual work, raises concerns about economic implications.

Ethical issues in AI, such as biased algorithms in criminal justice systems, are highlighted as areas needing serious attention.

The Quebec scientific community has overcome historical doubts about its capabilities, now playing a significant role on the international stage.

Transcripts

en 2018 le Québécois Yoshua binjo reçoit

le prix Turing en compagnie de ses

camarades Jeffrey Hinton et Yann lecun

le prix Turing est la plus prestigieuse

récompense du monde informatique

considéré comme son prix Nobel

cette reconnaissance confirme la place

incontournable de Montréal sur

l'échiquier mondial des recherches

portant sur l'intelligence artificielle

l'apprentissage profond et les réseaux

neuronaux voici son histoire voici notre

histoire

[Musique]

l'intelligence artificielle le terme va

devenir important en 1956 dans la

conférence de Dortmund aux États-Unis

organisé par des mathématiciens qui

désiraient simuler l'intelligence

humaine dans une machine à partir de ce

moment-là va avoir un certain engouement

parce qu'on désire reproduire

l'intelligence au sein de machines même

s'il faut le dire on comprend plus ou

moins comment l'intelligence humaine

fonctionne puis avec la montée des

ordinateurs c'est un domaine qui devient

un certain engouement qui se fait sentir

au Québec dans les départements de

mathématiques notamment en 1966 à

l'Université de Montréal va être créé le

département d'informatique à partir du

Département de mathématiques en fait

c'est des mathématiciens qui vont mettre

sur pied ce département là même chose à

Miguel en 1971 l'École des sciences

informatiques va être mise en place

pendant cette période là il y a

l'ambition de

mettre en place qu'on peut appeler en

partie des systèmes experts pour aider

les humains à la prise de décision il va

avoir des capitaux qui vont être

investis de manière importante dans ces

domaines de recherche là puis également

des promesses qui vont être faites

promesses qui ne seront pas tout à fait

remplis donc il va amener un

désengagement des investisseurs dans les

années 80 fin 1980 parce que tout

simplement les promesses qui avaient été

faites au début qui était axé sur cette

nouvelle révolution industrielle toutes

ces choses-là qui étaient mises de

l'avant mais non tout simplement pas été

remplis et puis quand on fait des

promesses on crée des attentes donc on

attire des capitaux puis quand les

promesses ne sont pas remplies après un

certain temps les capitaux sont retirés

donc on rentre dans une période plutôt

sombre pour l'intelligence artificielle

même si évidemment il y a encore plein

de chercheurs qui sont très actifs

notamment à l'Université de Montréal on

peut penser à quelqu'un par exemple

comme le cheval actif dans la branche

connexionniste de l'intelligence dès les

années 1990 mais ce qui manque à ce

domaine de recherche là ça va être d'un

la puissance de calcul des ordinateurs

ne sera pas nécessairement très

développé comme on est aujourd'hui puis

également des masses de données comme on

est aujourd'hui en particulier grâce aux

médias sociaux et à l'Internet il y a

pas ça dans les années 1990 donc ça

fonctionne plus ou moins bien tout ça

mais il y a quand même des fonds qui

sont investis par exemple monsieur Benjo

va avoir en 2000 une charte de recherche

du Canada donc on voit que c'est quand

même une charte qui est prestigieuse il

y a de l'intérêt pour tout ça le si fort

qui est un OBNL qui va financer la

recherche scientifique au Canada va

investir en intelligence artificielle

mais le facteur je dirais déterminant

qui va permettre en fait aux techniques

d'apprentissage machine de bien

fonctionner c'est la montée d'Internet

la présence de grandes masses de données

et la puissance de calcul des

ordinateurs ce qui fait en sorte que au

début des années 2010 on rentre dans un

nouvel passe d'engouement pour

l'intelligence artificielle

principalement pour la branche connexion

Nice avant ça il y avait des percées

théoriques

mais on n'avait pas encore des des

grosses différences empiriques donc des

exemples de résultats puis ça s'est fait

de manière assez rapide au début des

années 2010 donc on parle autour de 2011

2012 où il y a une séquence de

d'application difficile d'informatique

ou l'apprentissage profond a permis de

faire des percées donc une des premières

c'était la reconnaissance vocale les

taux d'erreurs qu'on avait la

connaissance vocale à ce moment-là était

encore assez élevé c'était pas aussi

fonctionnel qu'on pouvait juste utiliser

dans nos téléphones intelligents sans

problème et en autour de 2011 2012 en

utilisant les l'apprentissages profond

on a eu un vraiment un saut important de

démission d'erreur qui rendait les

choses très fonctionnel et donc ça

c'était au début la deuxième ça a été un

reconnaissance d'image et de sa

complètement changé le domaine de la

reconnaissance d'objets qui s'appelle

computer VG en anglais qui deux jours au

lendemain quasiment tous les papiers

dans les conférences utilisaient des

techniques de Françoise profond

un exemple de percée en apprentissage

profonde ou on peut voir le rôle de

l'Université de Montréal en fait c'est

un traduction automatique ça c'est

intéressant aussi parce que ça s'est

fait de manière très rapide entre la

découverte scientifique et

l'implémentation sur des on va dire des

dizaines de millions de téléphones par

exemple c'était autour de 2014 il y a un

papier dans le laboratoire de Yoshua

Benjo c'était de pouvoir trouver une

méthode de comment implémenter ça pour

les réseaux de neurones et

avant ça la traduction automatique ne

fonctionnait pas très très bien encore

que les réseaux de neurones

contrairement à la reconnaissance vocale

ou les classification d'objets et Google

c'est intéressé à ces méthodes-là du

fait que en ordre de 1 ou 2 ans on

changeait complètement

les implémentations que la trace

automatique donc c'était 10 ans de

développement ingénierie d'une méthode

précédente et en un ou deux ans ont

changé complètement ce qui s'appelle

et avec des performances beaucoup mieux

de la traduction automatique

[Musique]

l'importance de Montréal dans cette

historique là c'est que c'est l'aspect

académique on va dire c'est qui c'est

qu'au début des années 2010 quand ces

méthodes ont commencé à très bien

fonctionner des personnes clés qui

travaillaient dans ces domaines-là sont

partis du monde académique donc Jeff

Hunton à Toronto et donc est déménagé à

Silicon Valley pour joindre Google brand

Yann lecun qui était à noyau et devenu

le directeur scientifique du l'empereur

de recherche à Facebook et il y a eu

beaucoup d'offres aussi pour essayer de

recruter Yoshua meilleur choix lui il

disait non non moi je suis bien Montréal

je veux continuer à je tiens au domaine

universitaire je continue à et donc en

restant à l'université il y a continué

la former des experts du domaine puis il

y a vraiment développer la science

derrière ça ce qui a permis après que

quand que les percées empiriques puis

que c'est devenu extrêmement populaire

on parle mettons 2014 2015 ben on avait

une masse critique à Montréal de

d'expertise sur ces sujets là qui

permettait vraiment de

de continuer à la fois à faire des

progrès mais aussi beaucoup d'étudiants

qui ont passé dans ce laboratoires là

sont partis à travers le monde et ont

contribué à ces personnes-là tout le

monde est attiré par iosua et par son

travail et en fait c'est un des

pionniers de l'IA et aussi c'est un des

rares qui a toujours travaillé en

académie qui fait des recherches très

poussées qui encadrent des dizaines

d'étudiants et qui participent à

beaucoup de projets donc en fait ça crée

autour de lui un écosystème de genre qui

travaille et qui sont passionnés par ça

je pense que il y a trois aspects qui

sont qui sont assez distinctifs et quand

on les combiné ensemble je pense qu'il

ira un peu Montréal à celui-là le

premier c'était l'aspect collaboratif

même entre différentes compagnies qui

étaient uniques on ne voyait jamais des

publications jointes entre tes

compagnies différentes mais ton Google

et Microsoft par exemple tandis qu'à

Montréal c'est arrivé parce que c'était

des gens dans la communauté comédienne

qui avait déjà collaboré ensemble je

vais continuer à garder ça quand sont

allés dans une entreprise et donc cette

collaboration très fertile entre

plusieurs institutions c'est assez c'est

vraiment une équation on parle de

plusieurs universités

qui viennent ensemble donc c'est rare

d'avoir ça

un deuxième aspect c'est l'aspect de

sciences ouvertes on va dire un élément

important dans la révolution de

l'apprentissage profond c'est les outils

informatiques les librairies

informatiques qui sont en code ouvert

que les gens peuvent utiliser et

développer dans le monde et donc une des

librairies principales qui avaient été

dans ce domaine-là avait été développé

université

d'implémenter les réseaux profonds de

manière très facile et le troisième

élément c'est les gens qui travaillent

dans ce domaine là avaient une espèce de

conscience sociale ou un important de on

va dire de l'éthique en intelligence

artificielle et donc ça a amené entre

autres avec la déclaration de Montréal

pour l'intelligence artificielle

responsable

on a un groupe Amila qui s'appelle eye

for Humanity et donc cet aspect là de

qui aussi va bien du fait que c'est très

académique à Montréal donc on est

financé principalement par le

gouvernement on veut collaborer on veut

pouvoir utiliser ces les

persiques ce qui arrive dans ce

domaine-là pour améliorer la société on

parle de médecine personnalisée on parle

d'améliorer les l'efficacité des réseaux

d'autobus à Montréal etc la déclaration

de Montréal c'était un effort de

plusieurs personnes dont Yoshua benjios

Marc-Antoine DIAC à l'Université de

Montréal pour mettre sur papier les

principes du nia éthique et responsable

donc en fait c'était tout un processus

ça a pris plus d'un an à consulter il y

avait plusieurs consultations avec des

philosophes avec des informaticiens avec

des citoyens et en fait c'est une

séquence de principe qu'on peut suivre

pour

prétendre d'avoir une meilleure

responsable donc c'est pas bateau en

disant d'abord tu fais essayer d'après

tu fais ça c'est plutôt des principes

est-ce que par exemple un algorithme

explique bien comment ça fonctionne

est-ce que ça explique les données que

qui étaient utilisées est-ce que c'est

respectueux des droits de l'humain

est-ce que c'est respectueux de

l'environnement et donc c'est des gens

de principe que quand on développe un

algorithme quand on développe une

application bien on peut au moins cocher

les cases en disant oui j'ai pensé à ça

oui j'ai j'ai fait de mon mieux pour

s'assurer que les gens comprennent

comment ça fonctionne etc etc donc c'est

vraiment des principes qui peuvent

guider le développement du ni à

responsable

[Musique]

lorsque il y a des promesses qui sont

créés il y a des attentes qui sont créés

mais aussi des peurs qui sont

on promet par exemple que l'intelligence

artificielle ou les nanotechnologies

avant elle vont remplacer le travail

jusqu'au travail intellectuel des êtres

humains qu'on voit par exemple des gens

aux États-Unis comme Elon Musk dire

qu'ils ont devrait mettre en place un

revenu universel garanti sans quoi les

gens auront plus d'emploi pour consommer

puis soutenir

l'économie on doit réussir à faire la

part des choses entre ce qui

un réel problème éthique qu'on doit se

questionner de manière sérieuse et ce

qui relève davantage de promesses un peu

hyperbolique mais peut-être considérer

que ces promesses là ont certains

objectifs puis que des problèmes

éthiques auxquels on devrait davantage

peut être intéressant c'est comme par

exemple au billet dans les algorithmes

parce que les jeux de données évidemment

ils sortent pas nulle part donc dans les

jeux de données il peut avoir certains

billets je pense par exemple aux

États-Unis il y avait certains États qui

avaient mis en place un système de

prédiction de la récidive dans le milieu

carcéral qui était complètement biaisé

parce qu'il prenant considération des

facteurs sociaux démographiques donc ça

c'est des enjeux éthiques qu'on doit

réellement sur lesquels on doit se

questionner l'intelligence artificielle

qui qu'on ne contrôle plus et qui se

retourne vers lui

je crois qui est une

crainte légitime dans le très très long

terme du futur il y a aussi une question

juste que les gens ne connaissent pas ou

donc ce qu'on ne comprend pas on ne

connaît pas c'est toujours ça peut faire

peur de notre point de vue du point de

vue des chercheurs amis là c'est des

craintes qui sont légitimes et pour

lequel ça prend des solutions politiques

[Musique]

quel chemin parcouru depuis les 100

dernières années

plus personne ne parle du peu d'aptitude

des Canadiens français pour les sciences

souligné à maintes reprises il y a plus

d'un siècle

avec une communauté scientifique

diversifiée et branchée sur la scène

internationale le rêve des pionniers de

la face celui de susciter des carrières

scientifiques afin de propulser le

développement économique et social des

Canadiens français se voient pleinement

réalisé

[Musique]