Apprentissage automatique, apprentissage biologique
Comment approfondir notre compréhension de l’intelligence et construire des machines intelligentes?
L’intelligence artificielle a mené à la création d’une industrie mondiale dont l’impact se fait sentir dans tous les secteurs d’activité imaginables — de l’amélioration de la sécurité de nos services bancaires à des innovations en agriculture, en éducation, en application de la loi, en soins de santé, en exploration spatiale et en service à la clientèle.
Le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique a joué un rôle majeur dans cette révolution grâce à des recherches visant à élucider comment les réseaux neuronaux artificiels pouvaient s’inspirer du cerveau humain et à la mise au point d’une technique puissante, l’apprentissage profond.
Aujourd’hui, le programme rehausse notre compréhension des principes informatiques et mathématiques fondamentaux qui donnent lieu à l’intelligence par l’entremise de l’apprentissage, que ce soit dans le cerveau ou dans une machine.
Les systèmes d’IA actuels ont une compréhension limitée du monde qui nous entoure. Ce programme s’attaque à ces limites en revisitant des questions fondamentales plutôt qu’en mettant l’accent sur des progrès technologiques à court terme. Cette méthode fondamentale offre le double avantage d’améliorer la conception technique des machines intelligentes et d’approfondir notre compréhension de l’intelligence.
ARTICLES NOTABLES
Hinton, G. E., S. Osindero et Y. Teh. « A fast learning algorithm for deep belief nets », Neural Computation, 18, (2006) : 1527-1554.
Bengio, Y., P. Lamblin, D. Popovici et H. Larochelle, « Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks », Neural Information Processing Systems Proceedings (2006).
Salakhutdinov, R. et G. Hinton. « Learning a Nonlinear Embedding by Preserving Class Neighbourhood Structure », Proceedings of the Eleventh International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (2007) : 412-419.
Graves, A., A. Mohamed et G.E. Hinton. « Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks », 39th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver (2013).
LeCun, Y., Y. Bengio et G. Hinton. « Deep Learning », Nature, 521 (2015) : 436–444. RÉSUMÉ
Contactez la directrice principale du programme, Kate Geddie
Voie menant à l’impact sociétal
Nous invitons les experts au sein de l’industrie, de la société civile, des soins de santé et du gouvernement à se joindre aux boursiers de notre programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique pour participer à de profondes discussions intersectorielles qui favorisent le changement et l’innovation.
Des spécialistes des sciences sociales, des experts de l’industrie, des décideurs et les boursiers du CIFAR au sein du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique se penchent sur des enjeux éthiques complexes relatifs aux environnements de recherche et de formation en IA, ainsi qu’à la mise en œuvre de l’IA.
Axes prioritaires :
- Explorer les répercussions sociétales actuelles et futures de la recherche en IA
- Examiner divers enjeux relatifs à la recherche en IA et à sa mise en œuvre, y compris la protection des renseignements personnels, la reddition de compte et la transparence
Fondation
2004
Dates de renouvellement
2008, 2014, 2019
Partenaires de recherche
Fondation Brain Canada par l'entremise du Fonds canadien de recherche sur le cerveau
Bienfaiteurs
Fondation Alfred P. Sloan, Facebook
Collaborations interdisciplinaires
Informatique, y compris intelligence artificielle, apprentissage profond, apprentissage par renforcement
Neuroscience
Bioinformatique
Biologie computationnelle
Statistiques
Science des données
Psychologie
Personne-ressource
Membres et spécialistes-conseils
Coresponsables de programme
Yoshua Bengio
Coresponsable de programme
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Mila
Université de Montréal
Konrad Kording
Coresponsable de programme
Membres
Marc G. Bellemare
Membre auxiliaire
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Mila
Université McGill
Léon Bottou
Membre
Université de New York
Chelsea Finn
Membre
Kyunghyun Cho
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2017-2019
Membre
Aaron Courville
Membre
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Université de Montréal
Emmanuel Dupoux
Membre
Rob Fergus
Membre auxiliaire
Nando de Freitas
Membre auxiliaire
Alona Fyshe
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016-2018
Membre
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Université de l'Alberta
Surya Ganguli
Membre
Aapo Johannes Hyvärinen
Membre
Université d'Helsinki
Simon Lacoste-Julien
Membre auxiliaire
Responsable auxiliaire
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
SAIT AI Lab Samsung Montréal
Université de Montréal
Hugo Larochelle
Membre auxiliaire
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Mila
Université de Montréal
Christopher Manning
Membre
Doina Precup
Membre
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Mila
Université McGill
Blake Richards
Membre
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Université McGill
Bernhard Schölkopf
Membre
Institut Max-Planck sur les systèmes intelligents
Richard S. Sutton
Membre auxiliaire
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
DeepMind
Université de l'Alberta
Raquel Urtasun
Membre auxiliaire
Université de Toronto
Pascal Vincent
Membre auxiliaire
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Université de Montréal
Max Welling
Membre
Richard Zemel
Membre auxiliaire
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Institut Vecteur
Université de Toronto
Joel Zylberberg
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016-2018
Membre auxiliaire
Spécialistes-conseils
Pieter Abbeel
Spécialiste-conseil
Raia Hadsell
Spécialiste-conseil
Yann LeCun
Spécialiste-conseil
Joelle Pineau
Spécialiste-conseil
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Mila
Université McGill
Terrence J. Sejnowski
Spécialiste-conseil
Sebastian Seung
Responsable de comité consultatif
Christopher K. I. Williams
Spécialiste-conseil
Membres du programme de chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli
Stefan Bauer
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2020-2022
Kyunghyun Cho
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2017-2019
Membre
Eva Dyer
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2022-2024
Institut de technologie de la Géorgie
Alona Fyshe
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016-2018
Membre
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Université de l'Alberta
Marzyeh Ghassemi
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2020-2022
Emma Pierson
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2022-2024
Benjamin Rosman
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2022-2024
CIFAR Azrieli Global Scholars 2022-2024
University of the Witwatersrand
South Africa
Andrew Saxe
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2020-2022
Graham Taylor
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016-2018
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
NextAI
Université de Guelph
Joel Zylberberg
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016-2018
Membre auxiliaire
Nouvelles
Soutenez-nous
Le CIFAR est un organisme de bienfaisance enregistré qui reçoit le soutien des gouvernements du Canada, de l’Alberta et du Québec, ainsi que de fondations, de donateurs individuels, d’entreprises et de partenaires canadiens et internationaux.