يورغن شميدهوبر

📅 آخر تحديث: ٢٧ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٧ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

يورغن شميدهوبر (مواليد 17 يناير 1963) [ 1 ] عالم حاسوب ألماني اشتهر بإسهاماته في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديدًا الشبكات العصبية الاصطناعية . وقد وصفته وسائل الإعلام بأنه رائد بارز في مجال الذكاء الاصطناعي الحديث. [ 2 ] يشغل منصب المدير العلمي لمعهد دالي مولي لأبحاث الذكاء الاصطناعي في سويسرا. [ 3 ] كما يشغل منصب مدير مبادرة الذكاء الاصطناعي وأستاذ في برنامج علوم الحاسوب بقسم علوم وهندسة الحاسوب والكهرباء والرياضيات (CEMSE) في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست) في المملكة العربية السعودية. [ 4 ] [ 5 ]

يشتهر بعمله في مجال الذاكرة طويلة المدى (LSTM)، وهو نوع من بنية الشبكات العصبية التي كانت التقنية السائدة في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية في الأبحاث والتطبيقات التجارية في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين. كما قدم مبادئ الشبكات العصبية الديناميكية ، والتعلم الفائق ، والشبكات التوليدية التنافسية [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ، والمحولات الخطية [ 9 ] [ 10 ] [ 8 ]، وكلها منتشرة على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي الحديث.

حياة مهنية

أكمل شميدهوبر دراسته الجامعية (1987) ودراسته للدكتوراه (1991) في جامعة ميونخ التقنية بألمانيا . [ 1 ] وكان مشرفاه على أطروحة الدكتوراه هما ويلفريد براور وكلاوس شولتن . [ 11 ] درّس هناك من عام 2004 حتى عام 2009. ومن عام 2009 إلى عام 2021، شغل منصب أستاذ الذكاء الاصطناعي في جامعة سويسرا الإيطالية في لوغانو ، سويسرا. [ 12 ] [ 1 ] يشغل منصب مدير معهد دالي مولي لأبحاث الذكاء الاصطناعي (IDSIA)، وهو مختبر سويسري متخصص في الذكاء الاصطناعي، منذ عام 1995. [ 1 ] ومنذ عام 2021، يشغل أيضًا منصب مدير مبادرة الذكاء الاصطناعي في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست). [ 4 ]

في عام ٢٠١٤، أسس شميدهوبر شركة NNAISENSE للعمل على التطبيقات التجارية للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التمويل والصناعات الثقيلة والسيارات ذاتية القيادة . ويُعدّ كلٌّ من سيب هوكريتر ، وجان تالين ، وماركوس هوتر مستشارين للشركة. [ ٣ ] بلغت المبيعات أقل من ١١ مليون دولار أمريكي في عام ٢٠١٦؛ ومع ذلك، يُصرّح شميدهوبر بأن التركيز الحالي ينصبّ على البحث وليس على الإيرادات. وقد جمعت NNAISENSE أول جولة تمويل رأسمالي لها في يناير ٢٠١٧. يتمثل هدف شميدهوبر العام في إنشاء ذكاء اصطناعي متعدد الأغراض من خلال تدريب نظام ذكاء اصطناعي واحد بشكل متسلسل على مجموعة متنوعة من المهام المحددة، [ ١٣ ] ولكنه صرّح بأنه اعتبارًا من عام ٢٠٢٦، تحوّل تركيز NNAISENSE من الذكاء الاصطناعي العام إلى إدارة الأصول . [ ١٤ ]

بحث

في ثمانينيات القرن الماضي، لم تكن خوارزمية الانتشار العكسي فعّالة في التعلم العميق مع مسارات تخصيص الاعتمادات الطويلة في الشبكات العصبية الاصطناعية . وللتغلب على هذه المشكلة، اقترح شميدهوبر (1991) تسلسلًا هرميًا من الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) يتم تدريبها مسبقًا على مستوى واحد في كل مرة من خلال التعلم الذاتي . [ 15 ] تستخدم هذه الخوارزمية الترميز التنبؤي لتعلم التمثيلات الداخلية على نطاقات زمنية متعددة ذاتية التنظيم، مما يُسهّل التعلم العميق اللاحق. يمكن دمج التسلسل الهرمي للشبكات العصبية المتكررة في شبكة واحدة، وذلك بتقسيم شبكة التجزئة ذات المستوى الأعلى إلى شبكة أتمتة ذات مستوى أدنى . [ 15 ] [ 16 ] في عام 1993، تمكنت شبكة تجزئة من حل مهمة تعلم عميق تجاوز عمقها 1000. [ 17 ]

في عام 1991، نشر شميدهوبر شبكات عصبية تنافسية تتنافس فيما بينها على شكل لعبة محصلتها صفر ، حيث يكون ربح إحدى الشبكات خسارة للأخرى. [ 6 ] [ 18 ] [ 7 ] [ 8 ] الشبكة الأولى هي نموذج توليدي يُحاكي توزيعًا احتماليًا لأنماط المخرجات. أما الشبكة الثانية فتتعلم عن طريق خوارزمية التدرج الهبوطي للتنبؤ بردود فعل البيئة تجاه هذه الأنماط. وقد أُطلق على هذا اسم "الفضول الاصطناعي". في عام 2014، استُخدم هذا المبدأ في إنشاء الشبكة التوليدية التنافسية ، التي يصفها شميدهوبر بأنها حالة خاصة من الفضول الاصطناعي، حيث يكون رد فعل البيئة إما 1 أو 0 اعتمادًا على ما إذا كانت مخرجات الشبكة الأولى ضمن مجموعة معينة. [ 7 ]

أشرف شميدهوبر على أطروحة دبلوم طالبه سيب هوكريتر عام 1991 [ 19 ] ، والتي اعتبرها "إحدى أهم الوثائق في تاريخ التعلم الآلي". [ 16 ] تناولت الأطروحة ضاغط التاريخ العصبي [ 15 ] ، وحللت مشكلة تلاشي التدرج وتغلبت عليها . أدى ذلك إلى ابتكار الذاكرة طويلة المدى (LSTM)، وهي نوع من الشبكات العصبية المتكررة . ظهر مصطلح LSTM لأول مرة في تقرير تقني عام 1995، مما أدى إلى نشر أكثر منشورات LSTM استشهادًا، والذي نُشر عام 1997 وشارك في تأليفه هوكريتر وشميدهوبر. [ 20 ] وقدّم فيليكس غيرز وشميدهوبر وفريد ​​كامينز بنية LSTM القياسية عام 2000. [ 21 ] تم نشر نموذج "LSTM" التقليدي اليوم باستخدام الانتشار العكسي عبر الزمن مع طالبه أليكس جريفز في عام 2005، [ 22 ] [ 23 ] وخوارزمية التدريب الخاصة به للتصنيف الزمني الاتصالي (CTC) في عام 2006. [ 24 ] تم تطبيق CTC على التعرف على الكلام من البداية إلى النهاية باستخدام LSTM.

في عام 2014، كان أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا هو تدريب "الشبكات العصبية العميقة جدًا" التي تتكون من 20 إلى 30 طبقة. [ 25 ] أدى تكديس عدد كبير جدًا من الطبقات إلى انخفاض حاد في دقة التدريب ، [ 26 ] وهو ما يُعرف بمشكلة "التدهور". [ 27 ] في مايو 2015، استخدم روبيش كومار سريفاستافا وكلاوس جريف وشميدهوبر مبادئ LSTM لإنشاء شبكة الطريق السريع ، وهي شبكة عصبية أمامية التغذية تتكون من مئات الطبقات، وهي أعمق بكثير من الشبكات السابقة. [ 8 ] [ 28 ] [ 29 ] في ديسمبر 2015، نُشرت الشبكة العصبية المتبقية (ResNet)، وهي نوع مُعدّل من شبكة الطريق السريع. [ 27 ] [ 30 ]

في عام ١٩٩٢، نشر شميدهوبر برنامج "مبرمج الأوزان السريعة" ، وهو بديل للشبكات العصبية المتكررة . [ ٩ ] يحتوي هذا البرنامج على شبكة عصبية بطيئة التغذية الأمامية تتعلم عن طريق خوارزمية التدرج الهبوطي للتحكم في الأوزان السريعة لشبكة عصبية أخرى من خلال النواتج الخارجية لأنماط التنشيط المولدة ذاتيًا، وتعمل شبكة الأوزان السريعة نفسها على المدخلات. [ ١٠ ] وقد تبين لاحقًا أن هذا البرنامج مكافئ للمحول الخطي غير المُعَيَّر . [ ٣١ ] [ ١٠ ] [ ٣٢ ]

في عام 2011، حقق فريق شميدهوبر في معهد IDSIA، بقيادة الباحث ما بعد الدكتوراه دان سيريسان، تسارعًا هائلاً في أداء الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، استنادًا إلى تصميمات CNN التي قدمها كونيهيكو فوكوشيما في وقت سابق . [ 33 ] [ 34 ] وكانت شبكة CNN سابقة على وحدة معالجة الرسومات، من تطوير تشيلابيلا وآخرون (2006)، أسرع بأربع مرات من تطبيق مماثل على وحدة المعالجة المركزية (CPU). [ 35 ] أما شبكة CNN العميقة التي طورها دان سيريسان وآخرون (2011) في معهد IDSIA، فكانت أسرع بستين مرة [ 36 ] وحققت أول أداء يفوق القدرات البشرية في مسابقة رؤية حاسوبية في أغسطس 2011. [ 37 ] وبين 15 مايو 2011 و10 سبتمبر 2012، فازت هذه الشبكات العصبية الالتفافية بأربع مسابقات صور أخرى [ 38 ] [ 34 ] وحسّنت من مستوى الأداء في العديد من معايير الصور. [ 39 ] أصبح هذا النهج محورياً في مجال رؤية الحاسوب . [ 34 ]

النزاعات الائتمانية

أثار شميدهوبر جدلاً واسعاً حين زعم ​​أنه وباحثين آخرين حُرموا من التقدير الكافي لمساهمتهم في مجال التعلم العميق ، لصالح جيفري هينتون ، ويوشوا بنجيو، ويان ليكان ، الذين تقاسموا جائزة تورينج لعام 2018 عن أعمالهم في هذا المجال. [ 3 ] [ 40 ] [ 41 ] وكتب مقالاً لاذعاً عام 2015، جادل فيه بأن هينتون وبنجيو وليكان "يستشهدون ببعضهم البعض بكثرة" لكنهم "يتجاهلون رواد هذا المجال". [ 41 ] وفي تصريح لصحيفة نيويورك تايمز ، كتب يان ليكان: "يورغن مهووس بالتقدير، ويستمر في ادعاء الفضل لنفسه في أمور كثيرة لا يستحقها... وهذا ما يدفعه إلى الوقوف في نهاية كل محاضرة، ويدّعي الفضل لنفسه فيما عُرض للتو، غالباً بطريقة غير مبررة". [ 3 ] ردّ شميدهوبر بأن ليكان فعل ذلك "دون أي مبرر، ودون تقديم أي مثال"، [ 42 ] ونشر تفاصيل العديد من النزاعات المتعلقة بالأولوية مع هينتون وبينجيو وليكان. [ 43 ] [ 44 ]

يُستخدم مصطلح "شميدهوبر" على سبيل المزاح في أوساط الذكاء الاصطناعي لوصف عادة شميدهوبر في التشكيك علنًا في أصالة أعمال الباحثين الآخرين، وهي ممارسة يعتبرها البعض في هذا المجال "طقسًا من طقوس البلوغ" للباحثين الشباب. ويرى البعض أن إنجازات شميدهوبر الهامة لم تُقدّر حق قدرها بسبب شخصيته المواجهة. [ 45 ] [ 40 ]

تعرُّف

حصل شميدهوبر على جائزة هيلمهولتز من الجمعية الدولية للشبكات العصبية عام 2013، [ 46 ] وجائزة رواد الشبكات العصبية من جمعية الذكاء الحسابي التابعة لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات عام 2016، وذلك لإسهاماته الرائدة في مجال التعلم العميق والشبكات العصبية. [ 1 ] [ 47 ] وهو عضو في الأكاديمية الأوروبية للعلوم والفنون . [ 48 ] [ 12 ]

يُشار إليه بـ"أبو الذكاء الاصطناعي الحديث" [ 58 ] ، و"أبو الذكاء الاصطناعي التوليدي " [ 59 ] ، و"أبو التعلّم العميق" [ 60 ] [ 53 ] . مع ذلك، أطلق شميدهوبر نفسه على أليكسي غريغوريفيتش إيفاخنينكو لقب "أبو التعلّم العميق" [ 61 ] [ 62 ] ، ويُشيد بالعديد من رواد الذكاء الاصطناعي الأقدم منه [ 16 ] .

نشرت صحيفة نيويورك تايمز مقالاً بعنوان "عندما ينضج الذكاء الاصطناعي، قد ينادي يورغن شميدهوبر بـ'أبي'"، مسلطاً الضوء على أعماله المبكرة في مجال التعلم العميق ورؤيته طويلة المدى للذكاء الاصطناعي الذي يطور نفسه بنفسه. [ 2 ]

المشاهدات

يُعدّ شميدهوبر من مؤيدي الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ، ويعتقد أنه سيصبح قادراً على منافسة الذكاء الاصطناعي التجاري مغلق المصدر . [ 8 ]

منذ سبعينيات القرن الماضي، سعى شميدهوبر إلى ابتكار "آلات ذكية قادرة على التعلم والتطور ذاتيًا، لتصبح أكثر ذكاءً منه خلال حياته". [ 8 ] وهو يميز بين نوعين من الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي المُصمم للأدوات، مثل تلك المستخدمة لتحسين الرعاية الصحية ، والذكاء الاصطناعي المستقل الذي يحدد أهدافه الخاصة، ويجري أبحاثه الخاصة، ويستكشف الكون. وقد عمل على كلا النوعين لعقود. [ 8 ] ويتوقع أن تكون المرحلة التالية من التطور هي الذكاء الاصطناعي المُطور ذاتيًا، والذي سيخلف الحضارة الإنسانية في المرحلة التالية من التطور الكوني نحو تعقيد متزايد باستمرار، ويتوقع أن يستعمر الذكاء الاصطناعي الكون المرئي . [ 8 ]

مراجع

  1. 1 2 3 4 5 6 7 شميدهوبر، يورغن. "السيرة الذاتية" .
  2. 1 2 ماركوف، جون (27 نوفمبر 2016). "عندما ينضج الذكاء الاصطناعي، قد ينادي يورغن شميدهوبر بـ'أبي'"صحيفة نيويورك تايمز . مؤرشفة من الأصل بتاريخ 26 ديسمبر 2017. تم الاطلاع عليها بتاريخ 6 فبراير 2026 .
  3. ١ ٢ ٣ ٤ ٥ جون ماركوف (٢٧ نوفمبر ٢٠١٦). عندما ينضج الذكاء الاصطناعي، قد ينادي يورغن شميدهوبر بـ"أبي" . صحيفة نيويورك تايمز . تاريخ الوصول: أبريل ٢٠١٧.
  4. 1 2 يورغن شميدهوبر . cemse.kaust.edu.sa . مؤرشف من الأصل في 13 مارس 2023. تم الاطلاع عليه في 9 مايو 2023.
  5. ↑ "يورغن شميدهوبر" . kaust.edu.sa . تم الاطلاع عليه بتاريخ 13 مايو 2026 .
  6. 1 2 شميدهوبر، يورغن (1991). "إمكانية تطبيق الفضول والملل في وحدات التحكم العصبية لبناء النماذج". وقائع مؤتمر SAB'1991 . مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا/كتب برادفورد. الصفحات 222-227 . 
  7. 1 2 3 شميدهوبر، يورغن (2020). "الشبكات التوليدية التنافسية هي حالات خاصة من الفضول الاصطناعي (1990) وترتبط ارتباطًا وثيقًا بتقليل إمكانية التنبؤ (1991)". الشبكات العصبية . 127 : 58-66 . arXiv : 1906.04493 . doi : 10.1016/j.neunet.2020.04.008 . PMID 32334341. S2CID 216056336 .  
  8. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 جونز، هيسي (23 مايو 2023). "يورغن شميدهوبر، 'أبو الذكاء الاصطناعي الحديث' الشهير، يقول إن عمل حياته لن يؤدي إلى ديستوبيا" . فوربس . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 مايو 2023 .
  9. 1 2 شميدهوبر، يورغن (1 نوفمبر 1992). "تعلم التحكم في الذاكرة ذات الوزن السريع: بديل للشبكات المتكررة". الحوسبة العصبية . 4 (1): 131-139 . doi : 10.1162/neco.1992.4.1.131 . S2CID 16683347 . 
  10. 1 2 3 شلاغ، إيمانول؛ إيري، كازوكي؛ شميدهوبر، يورغن (2021). “المحولات الخطية هي مبرمجين سريعين للوزن بشكل سري”. آي سي إم إل 2021 . سبرينغر. ص 9355 – 9366. 
  11. ↑ "يورغن هـ. شميدهوبر" . مشروع علم الأنساب الرياضي . تم الاطلاع عليه في 5 يوليو 2022 .
  12. 1 2 ديف أوليري (3 أكتوبر 2016). حاضر ومستقبل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، بمشاركة البروفيسور يورغن شميدهوبر . عالم تكنولوجيا المعلومات كندا . تاريخ الوصول: أبريل 2017.
  13. ↑ "رائد في مجال الذكاء الاصطناعي يسعى لبناء آلة عصر النهضة المستقبلية" . Bloomberg.com . 16 يناير 2017. تاريخ الاطلاع: 23 فبراير 2018 .
  14. ↑ شميدهوبر، يورغن (31 مارس 2026). " من اخترع "JEPA"؟" . مدونة يورغن شميدهوبر للذكاء الاصطناعي . مؤرشف من الأصل في 5 مايو 2026. تم الاطلاع عليه في 29 مايو 2026. ومع ذلك، فقد أصبح تركيز NNAISENSE مؤخرًا أقل على الذكاء الاصطناعي العام وأكثر تخصصًا، مع التركيز على إدارة الأصول.
  15. 1 2 3 شميدهوبر، يورغن (1992). "تعلم التسلسلات المعقدة والممتدة باستخدام مبدأ ضغط التاريخ (استنادًا إلى TR FKI-148، 1991)" (ملف PDF) . الحوسبة العصبية . 4 (2): 234-242 . doi : 10.1162/neco.1992.4.2.234 . S2CID 18271205 . 
  16. 1 2 3 شميدهوبر، يورغن (2022). "تاريخ مشروح للذكاء الاصطناعي الحديث والتعلم العميق". arXiv : 2212.11279 [ cs.NE ].
  17. ↑ شميدهوبر، يورغن (1993). أطروحة التأهيل (PDF) .
  18. ↑ شميدهوبر، يورغن (2010). "النظرية الرسمية للإبداع والمرح والدافعية الذاتية (1990-2010)". معاملات IEEE في التطور العقلي المستقل . 2 (3): 230-247 . Bibcode : 2010ITAMD...2..230S . doi : 10.1109/TAMD.2010.2056368 . S2CID 234198 . 
  19. ^ هوخريتر، س. (1991). Unter suchungen zu dynamischen neuronalen Netzen (PDF) (أطروحة الدبلوم) (باللغة الألمانية). المستشار ج. شميدهوبر. الجامعة التقنية في ميونيخ. مؤرشفة من الأصلي (PDF) في 6 مارس 2015.
  20. ^ سيب هوشريتر. يورغن شميدهوبر (1997). "الذاكرة الطويلة وقصيرة المدى" . الحساب العصبي . 9 (8): 1735–1780 . دوى : 10.1162/neco.1997.9.8.1735 . بميد 9377276 . S2CID 1915014 .  
  21. ↑ فيليكس أ. جيرز؛ يورغن شميدهوبر؛ فريد كامينز (2000). " التعلم من النسيان: التنبؤ المستمر باستخدام LSTM". الحوسبة العصبية . 12 (10): 2451-2471 . CiteSeerX 10.1.1.55.5709 . doi : 10.1162/089976600300015015 . PMID 11032042. S2CID 11598600 .   
  22. ↑ غريفز، أ.؛ شميدهوبر، ج. (2005). "تصنيف الصوتيات على مستوى الإطار باستخدام LSTM ثنائي الاتجاه وهياكل الشبكات العصبية الأخرى". الشبكات العصبية . 18 ( 5-6 ): 602-610 . CiteSeerX 10.1.1.331.5800 . doi : 10.1016/j.neunet.2005.06.042 . PMID 16112549. S2CID 1856462 .   
  23. ↑ كلاوس غريف؛ روبيش كومار سريفاستافا؛ يان كوتنيك؛ باس ر. ستوينبرينك؛ يورغن شميدهوبر (2015). "LSTM: رحلة في فضاء البحث". معاملات IEEE في الشبكات العصبية وأنظمة التعلم . 28 (10): 2222-2232 . arXiv : 1503.04069 . Bibcode : 2015arXiv150304069G . doi : 10.1109/TNNLS.2016.2582924 . PMID: 27411231. S2CID : 3356463 .  
  24. ↑ غريفز، أليكس؛ فرنانديز، سانتياغو؛ غوميز، فاوستينو؛ شميدهوبر، يورغن (2006). "التصنيف الزمني الترابطي: تصنيف بيانات التسلسل غير المجزأة باستخدام الشبكات العصبية المتكررة". في وقائع المؤتمر الدولي للتعلم الآلي، ICML 2006 : 369-376 . CiteSeerX 10.1.1.75.6306 . 
  25. ↑ سيمونيان، كارين؛ زيسرمان، أندرو (10 أبريل 2015)، شبكات الالتفاف العميقة جدًا للتعرف على الصور واسعة النطاق ، arXiv : 1409.1556
  26. ↑ هي، كايمينغ؛ تشانغ، شيانغيو؛ رين، شاوكينغ؛ صن، جيان (2016). "التعمق في المصححات: تجاوز الأداء البشري في تصنيف ImageNet". arXiv : 1502.01852 [ cs.CV ].
  27. 1 2 هو، كايمينغ؛ تشانغ، شيانغيو. رن، شاوتشينج؛ صن جيان (10 ديسمبر 2015). التعلم المتبقي العميق للتعرف على الصور . أرخايف : 1512.03385 .
  28. ^ سريفاستافا، روبيش كومار؛ جريف، كلاوس. شميدهوبر، يورغن (2015-05-02). “شبكات الطرق السريعة”. أرخايف : 1505.00387 [ cs.LG ].
  29. ↑ سريفاستافا، روبيش ك؛ جريف، كلاوس؛ شميدهوبر، يورغن (2015). "تدريب الشبكات العميقة جدًا" . التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية . 28. كوران أسوشيتس، إنك: 2377-2385 .
  30. ↑ هي، كايمينغ؛ تشانغ، شيانغيو؛ رن، شاوكينغ؛ صن، جيان (2016). "التعلم العميق المتبقي للتعرف على الصور". مؤتمر IEEE لعام 2016 حول رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط (CVPR) . IEEE. ص 770-778 . arXiv : 1512.03385 . doi : 10.1109/CVPR.2016.90 . ISBN  978-1-4673-8851-1.
  31. ↑ كاثاروبولوس، أنجيلوس؛ فياس، أبورف؛ باباس، نيكولاوس؛ فلوريه، فرانسوا (2020). "المحولات هي شبكات عصبية متكررة: محولات ذاتية الانحدار سريعة مع انتباه خطي" . المؤتمر الدولي للتعلم الآلي 2020. PMLR. الصفحات 5156-5165 . 
  32. ↑ شميدهوبر، يورغن (2022). "التعلم العميق: عامنا المعجزة 1990-1991" . idsia.ch . تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 يوليو 2024 .
  33. ↑ فوكوشيما، نيوكوجنيترون (1980). "نموذج شبكة عصبية ذاتية التنظيم لآلية التعرف على الأنماط غير المتأثرة بتغير الموضع" . علم التحكم الآلي البيولوجي . 36 (4): 193-202 . doi : 10.1007 / bf00344251 . PMID 7370364. S2CID 206775608 .  
  34. 1 2 3 شميدهوبر، يورغن (2015). "التعلم العميق" . سكولاربيديا . 10 (11): 1527-1554 . CiteSeerX 10.1.1.76.1541 . doi : 10.1162/ neco.2006.18.7.1527 . PMID 16764513. S2CID 2309950 .   
  35. ↑ كومار تشيلابيلا؛ سيد بوري؛ باتريس سيمارد (2006). "شبكات عصبية التفافية عالية الأداء لمعالجة المستندات" . في لوريت، جاي (محرر). ورشة العمل الدولية العاشرة حول آفاق التعرف على الكتابة اليدوية . سوفيسوفت.
  36. ↑ سيريسان، دان؛ أولي ماير؛ جوناثان ماسكي؛ لوكا م. غامبارديلا؛ يورغن شميدهوبر (2011). "شبكات عصبية التفافية مرنة وعالية الأداء لتصنيف الصور" (ملف PDF) . وقائع المؤتمر الدولي المشترك الثاني والعشرين حول الذكاء الاصطناعي - المجلد الثاني . 2 : 1237-1242 . تاريخ الاسترجاع: 17 نوفمبر 2013 .
  37. ↑ "جدول نتائج مسابقة IJCNN 2011" . مسابقة IJCNN 2011 الرسمية . 2010. تم الاطلاع عليه بتاريخ 14 يناير 2019 .
  38. ↑ شميدهوبر، يورغن (17 مارس 2017). "تاريخ مسابقات رؤية الحاسوب التي فازت بها الشبكات العصبية التلافيفية العميقة على وحدة معالجة الرسومات" . تم الاطلاع عليه بتاريخ 14 يناير 2019 .
  39. ↑ سيريسان، دان؛ ماير، أولي؛ شميدهوبر، يورغن (يونيو 2012). "شبكات عصبية عميقة متعددة الأعمدة لتصنيف الصور". مؤتمر IEEE لعام 2012 حول رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط . نيويورك، نيويورك: معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE). الصفحات 3642-3649 . arXiv : 1202.2745 . CiteSeerX 10.1.1.300.3283 . doi : 10.1109/CVPR.2012.6248110 . ISBN   978-1-4673-1226-4. OCLC 812295155 . S2CID 2161592 .  
  40. 1 2 3 فانس، آشلي (15 مايو 2018). "هذا الرجل هو الأب الروحي الذي يريد مجتمع الذكاء الاصطناعي نسيانه" . بلومبيرغ بيزنس ويك . تم الاطلاع عليه في 16 يناير 2019 .
  41. 1 2 أولترمان، فيليب (18 أبريل 2017). "يورغن شميدهوبر يتحدث عن مستقبل الروبوتات: 'سوف يولوننا نفس القدر من الاهتمام الذي نوليه للنمل'" . صحيفة الغارديان . تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 فبراير 2018 . "
  42. ↑ شميدهوبر، يورغن (7 يوليو 2022). "ورقة لوكون البحثية لعام 2022 حول الذكاء الآلي المستقل تعيد صياغة أعمال أساسية من الفترة 1990-2015 دون الاستشهاد بها" . معهد IDSIA، سويسرا. مؤرشفة من الأصل في 9 فبراير 2023. تم الاطلاع عليها في 3 مايو 2023 .
  43. ↑ شميدهوبر، يورغن (14 ديسمبر 2023). "كيف أعاد ثلاثة فائزين بجائزة تورينغ نشر أساليب وأفكار رئيسية دون الإشارة إلى أصحابها. تقرير فني IDSIA-23-23" . IDSIA، سويسرا. مؤرشف من الأصل في 16 ديسمبر 2023. تم الاطلاع عليه في 19 ديسمبر 2023 .
  44. ↑ شميدهوبر، يورغن (30 ديسمبر 2022). "النزاهة العلمية وتاريخ التعلم العميق: محاضرة تورينغ 2021، وجائزة تورينغ 2018. تقرير فني IDSIA-77-21" . معهد IDSIA، سويسرا. مؤرشف من الأصل في 7 أبريل 2023. تم الاطلاع عليه في 3 مايو 2023 .
  45. ^ روث فولتير (20 فبراير 2021). "يورغن شميدهوبر: Tessiner Vater der künstlichen Intelligenz" . Neue Zürcher Zeitung (باللغة الألمانية السويسرية العليا). ردمك 0376-6829 . تم الاسترجاع في 19 ديسمبر 2023 . 
  46. ↑ الحاصلون على جوائز INNS . الجمعية الدولية للشبكات العصبية. تم الاطلاع عليه في ديسمبر 2016.
  47. ↑ الحاصلون على جائزة رواد الشبكات العصبية. مؤرشفة بتاريخ 29 أغسطس 2021 في أرشيف الإنترنت . بيسكاتاواي، نيوجيرسي: جمعية الذكاء الحسابي التابعة لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. تم الاطلاع عليها في يناير 2019.
  48. ↑ الأعضاء . الأكاديمية الأوروبية للعلوم والفنون. تم الاطلاع عليه في ديسمبر 2016.
  49. ↑ تايلور، جوش (7 مايو 2023). "صعود الذكاء الاصطناعي أمر حتمي، لكن لا داعي للخوف منه، كما يقول 'أبو الذكاء الاصطناعي'" . صحيفة الغارديان . تاريخ الاسترجاع: 26 مايو 2023 .
  50. ↑ كولتون، إيما (7 مايو 2023). ""أبو الذكاء الاصطناعي" يقول إن المخاوف التقنية لا أساس لها: "لا يمكنك إيقافه"." فوكس نيوز . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 مايو 2023. "
  51. ↑ هيفن، ويل دوغلاس (15 أكتوبر 2020). "الذكاء الاصطناعي العام: هل نحن قريبون، وهل من المنطقي حتى المحاولة؟ اقتباس: يورغن شميدهوبر - الذي يُطلق عليه أحيانًا "أبو الذكاء الاصطناعي الحديث"..." مجلة إم آي تي ​​للتكنولوجيا . تم الاطلاع عليه في 20 أغسطس 2021 .
  52. ↑ تشول وونغ، يون (22 فبراير 2023). "الذكاء الاصطناعي المتمحور حول المستخدم يخلق نظامًا جديدًا للمستخدمين" . مجلة كوريا لتكنولوجيا المعلومات . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 مايو 2023 .
  53. 1 2 دانكر، أندرس (2020). "إطلاق العنان لشيطان الذكاء الاصطناعي. اقتباس: لكن هذا الرجل ليس مجنونًا: إنه أبو الذكاء الاصطناعي الحديث والتعلم العميق - رائد في مجاله" . مجلة مودرن تايمز ريفيو . تم الاطلاع عليه في 20 أغسطس 2021 .
  54. ^ إنريكي ألبانيس (25 أبريل 2021). يورغن شميدهوبر، الرجل الذي يدعى Alexa و Siri هما "بابا" ويرغبان في التحدث معهما . الباييس . تم الوصول إليه في أغسطس 2021.
  55. ↑ رضوي، هومان (5 مايو 2020). "آي هيومان - الذكاء الاصطناعي وأخلاقيات السينما" (مهرجان هوت دوكس السينمائي 2020). اقتباس: تتضمن المقابلات الوثائقية مقابلات مع كبار الباحثين والمفكرين في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل يورغن شميدهوبر - أبو الذكاء الاصطناعي الحديث..." يونيفرسال سينما . تم الاطلاع عليه في 20 أغسطس 2021 .
  56. ↑ وونغ، أندرو (16 مايو 2018). "أبو الذكاء الاصطناعي يحث البشر على عدم الخوف من هذه التقنية" . سي إن بي سي . تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 فبراير 2019 .
  57. ^ روث فولتيرر (21 فبراير 2021). Der unbequeme Vater der künstlichen Intelligenz lebt in der Schweiz (يعيش الأب غير المريح للذكاء الاصطناعي في سويسرا) . نيوزيلندي . تم الوصول إليه في أغسطس 2021.
  58. ↑ [ 8 ] [ 3 ] [ 49 ] [ 50 ] [ 51 ] [ 52 ] [ 53 ] [ 54 ] [ 55 ] [ 56 ] [ 57 ] [ 40 ]
  59. ↑ "يورغن شميدهوبر: أبو الذكاء الاصطناعي التوليدي بدون جائزة تورينغ" ، jazzyear.com ، 18 أغسطس 2024
  60. ↑ وانغ، برايان (14 يونيو 2017). "أبو الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق يتحدث عن الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة والذكاء الاصطناعي لغزو الفضاء في خمسينيات القرن الحادي والعشرين" . المستقبل الكبير القادم . تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 فبراير 2019 .
  61. ↑ شميدهوبر، يورغن. "نقد ورقة بحثية من تأليف "مؤامرة التعلم العميق". (مجلة نيتشر 521، ص 436)" . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 ديسمبر 2019 .
  62. ↑ إيفاخنينكو، أ.ج. (مارس 1970). "التنظيم الذاتي الاستدلالي في مشاكل هندسة التحكم الآلي" . أوتوماتيكا . 6 (2): 207-219 . Bibcode : 1970Autom...6..207I . doi : 10.1016/0005-1098(70)90092-0 .