Лауреат главной премии Vinfuture получил Нобелевскую премию по физике 2024 года

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

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

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

Комитет по присуждению премии отметил его лидерство и основополагающие работы в области архитектуры нейронных сетей. В своей работе 1986 года, написанной совместно с Дэвидом Румельхартом и Рональдом Уильямсом, он продемонстрировал распределённые представления в нейронных сетях, обученных с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Этот метод стал стандартным инструментом в области искусственного интеллекта и привёл к прогрессу в области распознавания 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 человека. Это предсказание основано на стремительном развитии алгоритмов машинного обучения и обучения с подкреплением.

Ещё одна область исследований Хинтона — неконтролируемое обучение, тип машинного обучения, при котором алгоритмы обучаются на немаркированных данных. Большинство современных систем ИИ основаны на контролируемом обучении, при котором алгоритмы обучаются на больших наборах размеченных данных. Однако Хинтон считает, что неконтролируемое обучение — ключ к тому, чтобы ИИ более точно имитировал процесс обучения человека. Он разрабатывает новые алгоритмы для неконтролируемого обучения, стремясь создать системы ИИ, способные учиться на основе окружающей среды, подобно детям.

Ха Куонг

Источник