Gewinner des Vinfuture-Hauptpreises erhält Nobelpreis für Physik 2024

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Dies ist der fünfte Wissenschaftler, der mit dem Vinfuture-Preis ausgezeichnet wird, der zugleich der Nobelpreis ist. Dies unterstreicht die bahnbrechende Vision der Gründer des Vinfuture-Preises – des ersten internationalen Wissenschafts- und Technologiepreises, der von Vietnamesen ins Leben gerufen wurde und sich nach nur vierjähriger Laufzeit bereits einen Namen in der internationalen Wissenschaftsgemeinschaft gemacht hat.

Geoffrey Hinton gilt aufgrund seiner enormen Beiträge auf den Gebieten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens als „Pate des Deep Learning“. (Foto: Reuters)

Die Beiträge von Professor Geoffrey E. Hinton und vier Wissenschaftlern – Yoshua Bengio, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun und Fei-Fei Li – zur Förderung des Fortschritts im Bereich Deep Learning wurden gerade mit dem Hauptpreis von VinFuture 2024 im Wert von 3 Millionen USD (mehr als 76 Milliarden VND) gewürdigt.

Das Preiskomitee würdigte ihn für seine Führungsqualitäten und seine grundlegende Arbeit zur Architektur neuronaler Netzwerke. In seiner Arbeit von 1986 zusammen mit David Rumelhart und Ronald Williams demonstrierte er verteilte Darstellungen in neuronalen Netzwerken, die mit dem Backpropagation-Algorithmus trainiert wurden. Dieses Verfahren entwickelte sich zu einem Standardwerkzeug im Bereich der künstlichen Intelligenz und führte zu Fortschritten in der Bild- und Spracherkennung.

Geoffrey E. Hinton wurde am 6. Dezember 1947 in Wimbledon, London, geboren. Hinton ist ein Nachfahre des Logikers George Boole, der die Grundlagen der Theorie des digitalen Schaltungsdesigns legte.

Eine der bemerkenswertesten Vorhersagen Hintons ist, dass KI schon bald in der Lage sein wird, natürliche Sprache auf einem Niveau zu verstehen und zu produzieren, das dem des Menschen ebenbürtig ist. Diese Vorhersage basiert auf den schnellen Fortschritten bei Algorithmen für maschinelles Lernen und bestärkendes Lernen.

Ein weiterer Bereich von Hintons Forschung ist das unüberwachte Lernen, eine Art des maschinellen Lernens, bei der Algorithmen aus nicht gekennzeichneten Daten lernen. Die meisten heutigen KI-Systeme basieren auf überwachtem Lernen, bei dem der Algorithmus anhand eines großen, gekennzeichneten Datensatzes trainiert wird. Hinton argumentiert jedoch, dass unüberwachtes Lernen der Schlüssel dazu sei, KI die Art und Weise des menschlichen Lernens genauer nachzuahmen. Er entwickelt neue Algorithmen für unüberwachtes Lernen mit dem Ziel, KI-Systeme zu schaffen, die wie ein Kind aus ihrer Umgebung lernen können.

Ha Cuong

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Quelle