Este es el quinto científico que recibe el Premio Vinfuture principal en ser galardonado con el Premio Nobel, lo que demuestra la visión pionera de los fundadores del Premio Vinfuture, el primer premio internacional de ciencia y tecnología iniciado por el pueblo vietnamita, afirmando su huella en la comunidad científica internacional después de solo 4 años de funcionamiento.
Geoffrey Hinton es conocido como el "padrino del aprendizaje profundo" por sus enormes contribuciones a 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 galardonadas con el premio principal de 3 millones de dólares (más de 76 mil millones de VND) de VinFuture 2024.
El comité del premio lo reconoció por su liderazgo y su trabajo fundamental en la arquitectura de redes neuronales. Su artículo de 1986, junto con David Rumelhart y Ronald Williams, demostró 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 condujo a avances en el reconocimiento de imágenes y voz.
Geoffrey E. Hinton nació el 6 de diciembre de 1947 en Wimbledon, Londres, Hinton 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 avance 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 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 se acerque más al aprendizaje humano. 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.
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