الفائز بالجائزة الرئيسية في فينفيوتشر يحصل على جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024

[إعلان 1]

هذا هو العالم الخامس الذي يحصل على جائزة Vinfuture الرئيسية ويحصل على جائزة نوبل، مما يدل على الرؤية الرائدة لمؤسسي جائزة Vinfuture - أول جائزة دولية للعلوم والتكنولوجيا بدأها الشعب الفيتنامي، مؤكدة بصمتها في المجتمع العلمي الدولي بعد 4 سنوات فقط من التشغيل.

يُعرف جيفري هينتون بأنه "الأب الروحي للتعلم العميق" لمساهماته الهائلة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. (الصورة: رويترز)

تم تكريم مساهمات البروفيسور جيفري إي. هينتون وأربعة علماء: يوشوا بينجيو، وجين هسون هوانج، ويان ليكون، وفي في لي لتعزيز تقدم التعلم العميق، بالجائزة الرئيسية بقيمة 3 ملايين دولار أمريكي (أكثر من 76 مليار دونج) من VinFuture 2024.

وقد منحته لجنة الجائزة تقديراً لقيادته وعمله التأسيسي في مجال هندسة الشبكات العصبية. وقد أظهرت ورقته البحثية التي قدمها عام 1986 مع ديفيد روميلهارت ورونالد ويليامز التمثيلات الموزعة في الشبكات العصبية المدربة بواسطة خوارزمية الانتشار الخلفي. وأصبحت هذه الطريقة أداة قياسية في مجال الذكاء الاصطناعي وأدت إلى التقدم في التعرف على الصور والكلام.

ولد جيفري إي. هينتون في 6 ديسمبر 1947 في ويمبلدون، لندن، وهينتون هو من نسل المنطقي جورج بول، الذي وضع أسس نظرية تصميم الدوائر الرقمية.

ومن أبرز تنبؤات هينتون أن الذكاء الاصطناعي سوف يكون قادرًا قريبًا على فهم وإنتاج اللغة الطبيعية على مستوى يتساوى مع البشر. ويستند هذا التوقع إلى التقدم السريع في خوارزميات التعلم الآلي والتعلم المعزز.

مجال آخر من أبحاث هينتون هو التعلم غير الخاضع للإشراف، وهو نوع من التعلم الآلي حيث تتعلم الخوارزميات من البيانات غير المصنفة. تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم على التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة كبيرة من البيانات المصنفة. ومع ذلك، يزعم هينتون أن التعلم غير الخاضع للإشراف هو المفتاح لجعل الذكاء الاصطناعي يقلد بشكل أوثق الطريقة التي يتعلم بها البشر. وهو يعمل على تطوير خوارزميات جديدة للتعلم غير الخاضع للإشراف، بهدف إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعلم من بيئتها مثل الطفل.

ها كوونغ

[إعلان 2]
مصدر