Les années 2010 : le futur c'est maintenant! - La fabuleuse histoire des sciences au Québec
Summary
TLDRThe 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
🌟 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.
📈 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.
🚀 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.
Mindmap
Keywords
💡Turing Award
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Deep Learning
💡Neural Networks
💡Expert Systems
💡Machine Learning
💡Big Data
💡Computer Vision
💡Natural Language Processing (NLP)
💡Ethics in AI
💡Collaboration in AI
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]
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