これは、主要なVinfuture賞の受賞者からノーベル賞を受賞した5人目の科学者であり、ベトナム人が創設した初の国際科学技術賞であるVinfuture賞の創設者の先駆的なビジョンを示すものであり、創設からわずか4年で国際科学界における同賞の足跡を証明しています。
ジェフリー・ヒントンは、人工知能と機械学習の分野への多大な貢献により、「ディープラーニングのゴッドファーザー」として知られています。 （写真：ロイター）
ジェフリー・E・ヒントン教授とヨシュア・ベンジオ、ジェンスン・フアン、ヤン・ルカン、フェイフェイ・リーの4人の科学者によるディープラーニングの進歩促進への貢献が、VinFuture 2024の300万米ドル（760億ベトナムドン以上）相当の主要賞を受賞した。
賞の審査委員会は、彼のリーダーシップとニューラル ネットワーク アーキテクチャに関する基礎的な業績を評価しました。 1986 年に David Rumelhart および Ronald Williams と共同で発表した論文では、バックプロパゲーション アルゴリズムによってトレーニングされたニューラル ネットワークにおける分散表現が実証されました。この方法は人工知能の分野で標準的なツールとなり、画像認識や音声認識の進歩につながりました。
ジェフリー・E・ヒントンは、1947 年 12 月 6 日にロンドンのウィンブルドンで生まれました。ヒントンは、デジタル回路設計理論の基礎を築いた論理学者ジョージ・ブールの子孫です。
ヒントン氏の最も注目すべき予測の 1 つは、AI が近い将来、人間と同等のレベルで自然言語を理解し、生成できるようになるというものです。この予測は、機械学習と強化学習アルゴリズムの急速な進歩に基づいています。
ヒントン氏の研究のもう一つの分野は、ラベル付けされていないデータからアルゴリズムが学習する機械学習の一種である教師なし学習です。今日のほとんどの AI システムは、大規模なラベル付きデータセットでアルゴリズムをトレーニングする教師あり学習に基づいています。しかし、ヒントン氏は、教師なし学習こそが AI が人間の学習方法をより忠実に模倣するための鍵であると主張している。彼は、子供のように環境から学習できる AI システムの作成を目指して、教師なし学習用の新しいアルゴリズムを開発しています。
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