El ganador del premio principal de Vinfuture recibe el Premio Nobel de Física de 2024.

Este es el quinto científico en recibir el premio principal Vinfuture que también recibe el Premio Nobel, lo que demuestra la visión pionera de los fundadores del Premio Vinfuture, el primer premio internacional de ciencia y tecnología impulsado por vietnamitas, que consolida su lugar en la comunidad científica internacional tras solo cuatro años de funcionamiento.

Geoffrey Hinton es conocido como el "padrino del aprendizaje profundo" por sus enormes contribuciones a los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. (Foto: Reuters)

Las contribuciones del profesor Geoffrey E. Hinton y cuatro científicos: Yoshua Bengio, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun y Fei-Fei Li para promover el progreso del aprendizaje profundo, acaban de ser honradas con el premio principal de VinFuture 2024, dotado con 3 millones de dólares (más de 76 mil millones de VND).

El comité de premios le reconoció su liderazgo y su trabajo fundamental en la arquitectura de redes neuronales. Su artículo de 1986, escrito junto con David Rumelhart y Ronald Williams, demostró las representaciones distribuidas en redes neuronales entrenadas mediante el algoritmo de retropropagación. Este método se convirtió en una herramienta estándar en el campo de la inteligencia artificial y propició avances en el reconocimiento de imágenes y voz.

Geoffrey E. Hinton nació el 6 de diciembre de 1947 en Wimbledon, Londres, y es descendiente del lógico George Boole, quien sentó las bases de la teoría del diseño de circuitos digitales.

Una de las predicciones más destacadas de Hinton es que la IA pronto podrá comprender y producir lenguaje natural a un nivel comparable al de los humanos. Esta predicción se basa en el rápido progreso de los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje por refuerzo.

Otra área de investigación de Hinton es el aprendizaje no supervisado, un tipo de aprendizaje automático en el que los algoritmos aprenden a partir de datos sin etiquetar. La mayoría de los sistemas de IA actuales se basan en el aprendizaje supervisado, en el que los algoritmos se entrenan con grandes conjuntos de datos etiquetados. Sin embargo, Hinton cree que el aprendizaje no supervisado es clave para que la IA imite con mayor precisión la forma en que aprenden los humanos. Está desarrollando nuevos algoritmos para el aprendizaje no supervisado, con el objetivo de crear sistemas de IA que puedan aprender de su entorno como un niño.

Ha Cuong

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