Лауреат головної премії Vinfuture отримує Нобелівську премію з фізики 2024 року

Це вже п'ятий науковець, який отримав головну премію Vinfuture, що була удостоєна Нобелівської премії, що демонструє новаторське бачення засновників премії Vinfuture – першої міжнародної премії в галузі науки і техніки, започаткованої в'єтнамським народом, яка закріпила свій вплив у міжнародній науковій спільноті лише за 4 роки роботи.

Джеффрі Хінтон відомий як «хрещений батько глибокого навчання» за його величезний внесок у галузі штучного інтелекту та машинного навчання. (Фото: Reuters)

Внесок професора Джеффрі Е. Хінтона та чотирьох вчених: Йошуа Бенджіо, Джен-Сюнь Хуанга, Янна Лекуна та Фей-Фея Лі у просування прогресу глибокого навчання щойно був відзначений головним призом VinFuture 2024 у розмірі 3 мільйони доларів США (понад 76 мільярдів донгів).

Комітет з нагородження відзначив його лідерство та основоположну роботу з архітектури нейронних мереж. Його стаття 1986 року, написана разом з Девідом Румельхартом та Рональдом Вільямсом, продемонструвала розподілені представлення в нейронних мережах, навчених алгоритмом зворотного поширення. Цей метод став стандартним інструментом у галузі штучного інтелекту та призвів до досягнень у розпізнаванні зображень та мовлення.

Джеффрі Е. Хінтон народився 6 грудня 1947 року у Вімблдоні, Лондон. Хінтон є нащадком логіка Джорджа Буля, який заклав основи теорії проектування цифрових схем.

Одне з найвизначніших передбачень Хінтона полягає в тому, що ШІ незабаром зможе розуміти та відтворювати природну мову на рівні, що відповідає людському. Це передбачення ґрунтується на швидкому прогресі алгоритмів машинного навчання та навчання з підкріпленням.

Ще однією сферою досліджень Хінтона є навчання без учителя, тип машинного навчання, в якому алгоритми навчаються на немаркованих даних. Більшість систем штучного інтелекту сьогодні покладаються на навчання з учителем, в якому алгоритми навчаються на великих наборах маркованих даних. Однак Хінтон вважає, що навчання без учителя є ключем до того, щоб штучний інтелект ближче імітував те, як навчаються люди. Він розробляє нові алгоритми для навчання без учителя, прагнучи створити системи штучного інтелекту, які можуть навчатися з навколишнього середовища, як дитина.

Ха Куонг

Джерело