NƠI LÀM VIỆC
Đại học Toronto, Canada
TÓM TẮT CÔNG TRÌNH ĐẠT GIẢI
Nghiên cứu tiên phong về mạng nơ-ron và các thuật toán học sâu
Giáo sư Geoffrey Hinton được ghi nhận bởi vai trò lãnh đạo và công trình nghiên cứu nền tảng của ông về kiến trúc mạng nơ-ron. Bài báo xuất bản năm 1986 của ông cùng với David Rumelhart và Ronald Williams đã cho thấy các biểu diễn phân tán trong mạng nơ-ron được huấn luyện bởi thuật toán lan truyền ngược. Phương pháp này đã trở thành công cụ tiêu chuẩn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tạo ra các tiến bộ trong nhận diện hình ảnh và giọng nói. Lĩnh vực thị giác máy tính và nhận diện giọng nói đã có những bước tiến dài nhờ các nghiên cứu của ông về Máy Boltzmann, các cải tiến trong mạng nơ-ron tích chập (CNNs) và đặc biệt là với thành công của ông cùng cộng sự tại cuộc thi ImageNet.
QUY MÔ TÁC ĐỘNG
Những đổi mới của Giáo sư Hinton đã cách mạng hóa lĩnh vực học sâu và phát triển các mạng nơ-ron điều khiển các công nghệ như nhận diện giọng nói và thị giác máy tính. Những hệ thống này đã được áp dụng rộng rãi và đem lại lợi ích cho hàng tỷ người trên toàn thế giới.
THAY ĐỔI CÓ Ý NGHĨA
Bằng cách tinh chỉnh kiến trúc của các mạng nơ-ron sâu và sử dụng các tập dữ liệu lớn để huấn luyện chúng, Giáo sư Hinton đã mở ra những hướng đi mới cho nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, từ đó tạo tiền đề cho những tiến bộ trong phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo và các hệ thống tự động.
