זוכה הפרס הראשי של Vinfuture מקבל את פרס נובל לפיזיקה לשנת 2024

[מודעה_1]

זהו המדען החמישי שזוכה בפרס Vinfuture הראשי שמוענק לו פרס נובל, דבר המדגים את החזון החלוצי של מייסדי פרס Vinfuture - פרס המדע והטכנולוגיה הבינלאומי הראשון שיזם העם הווייטנאמי, אשר אישר את חותמו בקהילה המדעית הבינלאומית לאחר 4 שנות פעילות בלבד.

ג'פרי הינטון ידוע כ"סנדק הלמידה העמוקה" בזכות תרומותיו העצומות לתחומי הבינה המלאכותית ולמידת מכונה. (צילום: רויטרס)

תרומתם של פרופסור ג'פרי א. הינטון וארבעה מדענים: יושע בנג'יו, ג'ן-הסון הואנג, יאן לקון ופיי-פיי לי לקידום התקדמות הלמידה העמוקה, זכתה זה עתה בפרס הראשי בשווי 3 מיליון דולר (מעל 76 מיליארד דונג וייטנאמי) של VinFuture 2024.

ועדת הפרס הכירה בו על מנהיגותו ועבודתו הבסיסית בתחום ארכיטקטורת רשתות עצביות. מאמרו משנת 1986, עם דיוויד רומלהרט ורונלד וויליאמס, הדגים ייצוגים מבוזרים ברשתות עצביות שאומנו על ידי אלגוריתם ההפצה האחורית. שיטה זו הפכה לכלי סטנדרטי בתחום הבינה המלאכותית והובילה להתקדמות בזיהוי תמונה ודיבור.

הינטון, נולד בשם ג'פרי א. הינטון ב-6 בדצמבר 1947 בווימבלדון, לונדון, הוא צאצא של הלוגיקן ג'ורג' בול, שהניח את היסודות של תורת תכנון המעגלים הדיגיטליים.

אחת התחזיות הבולטות ביותר של הינטון היא שבקרוב בינה מלאכותית תוכל להבין ולייצר שפה טבעית ברמה שתהיה שווה לזו של בני אדם. תחזית זו מבוססת על ההתקדמות המהירה של למידת מכונה ואלגוריתמים של למידה ממוחשבת.

תחום מחקר נוסף של הינטון הוא למידה בלתי מפוקחת, סוג של למידת מכונה שבה אלגוריתמים לומדים מנתונים לא מתויגים. רוב מערכות הבינה המלאכותית כיום מסתמכות על למידה מפוקחת, שבה אלגוריתמים מאומנים על קבוצות גדולות של נתונים מתויגים. עם זאת, הינטון מאמין שלמידה בלתי מפוקחת היא המפתח להפיכת הבינה המלאכותית לחיקוי קרוב יותר של האופן שבו בני אדם לומדים. הוא מפתח אלגוריתמים חדשים ללמידה בלתי מפוקחת, במטרה ליצור מערכות בינה מלאכותית שיכולות ללמוד מסביבתן כמו ילד.

הא קואנג

[מודעה_2]
מָקוֹר