Le lauréat principal du prix Vinfuture reçoit le prix Nobel de physique 2024

Il s'agit du 5ème scientifique à recevoir le prix principal Vinfuture à recevoir le prix Nobel, démontrant la vision pionnière des fondateurs du prix Vinfuture - le premier prix international de science et de technologie initié par le peuple vietnamien, affirmant sa marque dans la communauté scientifique internationale après seulement 4 ans de fonctionnement.

Geoffrey Hinton est connu comme le « parrain de l’apprentissage profond » pour ses énormes contributions aux domaines de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. (Photo : Reuters)

Les contributions du professeur Geoffrey E. Hinton et de quatre scientifiques : Yoshua Bengio, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun et Fei-Fei Li pour promouvoir les progrès de l'apprentissage profond, viennent d'être récompensées par le prix principal d'une valeur de 3 millions USD (plus de 76 milliards de VND) de VinFuture 2024.

Le comité de remise des prix l’a récompensé pour son leadership et son travail fondamental sur l’architecture des réseaux neuronaux. Son article de 1986 avec David Rumelhart et Ronald Williams a démontré des représentations distribuées dans des réseaux neuronaux formés par l'algorithme de rétropropagation. Cette méthode est devenue un outil standard dans le domaine de l’intelligence artificielle et a conduit à des avancées dans la reconnaissance d’images et de la parole.

Geoffrey E. Hinton est né le 6 décembre 1947 à Wimbledon, Londres. Hinton est un descendant du logicien George Boole, qui a jeté les bases de la théorie de la conception des circuits numériques.

L’une des prédictions les plus remarquables de Hinton est que l’IA sera bientôt capable de comprendre et de produire un langage naturel à un niveau comparable à celui des humains. Cette prédiction est basée sur les progrès rapides des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage par renforcement.

Un autre domaine de recherche de Hinton est l’apprentissage non supervisé, un type d’apprentissage automatique dans lequel les algorithmes apprennent à partir de données non étiquetées. La plupart des systèmes d’IA actuels sont basés sur l’apprentissage supervisé, où l’algorithme est formé sur un grand ensemble de données étiquetées. Cependant, Hinton soutient que l’apprentissage non supervisé est essentiel pour que l’IA imite plus étroitement la façon dont les humains apprennent. Il développe de nouveaux algorithmes d’apprentissage non supervisé, visant à créer des systèmes d’IA capables d’apprendre de leur environnement comme un enfant.

Ha Cuong

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