Главный приз Vinfuture вручен Нобелевской премии по физике 2024 года

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

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

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

Комитет по присуждению награды отметил его лидерские качества и основополагающую работу в области архитектуры нейронных сетей. В своей совместной работе 1986 года с Дэвидом Румельхартом и Рональдом Уильямсом он продемонстрировал распределенные представления в нейронных сетях, обученных с помощью алгоритма обратного распространения. Этот метод стал стандартным инструментом в области искусственного интеллекта и привел к прогрессу в распознавании 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.

Одним из самых примечательных предсказаний Хинтона является то, что вскоре ИИ сможет понимать и воспроизводить естественный язык на уровне, сопоставимом с уровнем человека. Этот прогноз основан на быстром прогрессе в области алгоритмов машинного обучения и обучения с подкреплением.

Еще одной областью исследований Хинтона является неконтролируемое обучение, тип машинного обучения, при котором алгоритмы обучаются на немаркированных данных. Большинство современных систем искусственного интеллекта основаны на контролируемом обучении, при котором алгоритм обучается на большом размеченном наборе данных. Однако Хинтон утверждает, что неконтролируемое обучение является ключом к тому, чтобы искусственный интеллект более точно имитировал процесс обучения человека. Он разрабатывает новые алгоритмы для неконтролируемого обучения, стремясь создать системы искусственного интеллекта, которые смогут учиться у окружающей среды, как ребенок.

Ха Куонг

Источник