Acte doctor honoris causa, O. Vinyals

Cerimònia d'investidura del matemàtic i enginyer de telecomunicació Oriol Vinyals com a doctor honoris causa per la UPC

El Dr. Oriol Vinyals és una de les figures més influents en el camp de la intel·ligència artificial. Actualment, ocupa el càrrec de vicepresident de Recerca a Google DeepMind i ha estat technical co-lead en el desenvolupament de Gemini, el model d'IA multimodal més avançat de Google. La seva trajectòria és un testimoni d'excel·lència iniciada a la nostra universitat, on va cursar la doble titulació d'Enginyeria de Telecomunicació i llicenciatura de Matemàtiques, vinculada al Centre de Formació Interdisciplinària Superior (CFIS), a l'Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona (ETSETB) i a la Facultat de Matemàtiques i Estadística (FME). Posteriorment, es va doctorar a la Universitat de Califòrnia, Berkeley. Des d’aleshores, ha contribuït de manera decisiva al progrés del deep learning amb innovacions fonamentals, com ara seq2seq i knowledge distillation, a més d'haver realitzat contribucions clau a la plataforma TensorFlow, que han transformat la traducció automàtica, el reconeixement de veu i la visió per ordinador.

Aquesta distinció de doctor honoris causa per la UPC en reconeix el talent i la innovació constant, i l'impacte global de la seva recerca.

L'aforament és limitat; per tant, us agrairem que confirmeu l'assistència a través d'aquest formulari abans del 24 de novembre. A més, l’acte es podrà seguir a través del canal de YouTube de la UPC i de Zonavídeo UPC.

From AI to AGI: The Quest for True Intelligence

The pursuit of Artificial General Intelligence (AGI) has captivated researchers for decades. While the field of AI has made remarkable strides, AGI remains an elusive frontier. This talk examines the evolution of Large Language Models (LLMs) and their potential as stepping stones towards AGI, focusing on Google's groundbreaking Gemini, whilst also zooming into technical details around core developments in the last decade such as transformers and AlphaFold. We'll explore Gemini's unique capabilities, particularly its multimodal understanding and extended context window, which propel it beyond conventional LLMs and bring us closer to bridging the gap between narrow AI and true general intelligence. However, the path to AGI is paved with challenges. This talk will critically analyze limitations hindering progress, including data biases, evaluation complexities, inherent model limitations, pretraining constraints, and the ongoing struggle to effectively fine-tune models post-training.

L’aforament és limitat. Inscriviu-vos abans del 24 de novembre en el següent formulari.