Главный приз Vinfuture вручен Нобелевской премии по физике 2024 года

Это пятый ученый , удостоенный главной премии Vinfuture Prize, присуждаемой Нобелевской премии, что демонстрирует новаторское видение основателей премии Vinfuture Prize — первой международной премии в области науки и технологий, учрежденной вьетнамским народом и зарекомендовавшей себя в международном научном сообществе всего за 4 года существования.

Джеффри Хинтон известен как «крестный отец глубокого обучения» за его огромный вклад в области искусственного интеллекта и машинного обучения. (Фото: Reuters)

Вклад профессора Джеффри Э. Хинтона и четырех ученых: Йошуа Бенджио, Дженсен Хуанга, Янь Лекуна и Фэй-Фэй Ли в развитие глубокого обучения был только что отмечен главной премией VinFuture 2024 стоимостью 3 миллиона долларов США (более 76 миллиардов донгов).

Комитет по присуждению награды отметил его за лидерство и основополагающую работу по архитектуре нейронных сетей. Его совместная с Дэвидом Румельхартом и Рональдом Уильямсом работа 1986 года продемонстрировала распределенные представления в нейронных сетях, обученных с использованием алгоритма обратного распространения. Этот метод стал стандартным инструментом в области искусственного интеллекта и привел к прогрессу в распознавании изображений и речи.

Джеффри Э. Хинтон родился 6 декабря 1947 года в Уимблдоне, Лондон. Хинтон является потомком логика Джорджа Буля, заложившего основы теории проектирования цифровых схем.

Одно из самых примечательных предсказаний Хинтона заключается в том, что ИИ вскоре сможет понимать и воспроизводить естественный язык на уровне, сопоставимом с человеческим. Это предсказание основано на быстром развитии алгоритмов машинного обучения и обучения с подкреплением.

Еще одна область исследований Хинтона — неконтролируемое обучение, тип машинного обучения, в котором алгоритмы обучаются на немаркированных данных. Большинство систем ИИ сегодня полагаются на контролируемое обучение, в котором алгоритмы обучаются на больших наборах маркированных данных. Однако Хинтон считает, что неконтролируемое обучение является ключом к тому, чтобы сделать ИИ более точно имитирующим способ обучения людей. Он разрабатывает новые алгоритмы для неконтролируемого обучения, стремясь создать системы ИИ, которые могут обучаться на своей среде, как ребенок.

Ха Куонг

Источник