Như vậy, sau Giáo sư Katalin Karikó và Giáo sư Drew Weissman - Chủ nhân Giải thưởng Chính VinFuture 2021, Tiến sỹ Demis Hassabis (Anh) và Tiến sỹ John Jumper (Hoa Kỳ) - Chủ nhân Giải thưởng Chính VinFuture 2022, Giáo sư Geoffrey E.Hinton (Canada) - Chủ nhân Giải thưởng Chính VinFuture 2024 là nhà khoa học thứ 5 nhận Giải thưởng Chính VinFuture được trao giải Nobel. Điều này cho thấy tầm nhìn tiên phong của những nhà sáng lập Giải thưởng VinFuture - Giải thưởng khoa học và công nghệ quốc tế đầu tiên do người Việt Nam khởi xướng, khẳng định được dấu ấn trong cộng đồng khoa học quốc tế chỉ sau 4 năm hoạt động.
Giáo sư Geoffrey E.Hinton, nhà tâm lý học nhận thức và khoa học máy tính người Anh - Canada, được công nhận rộng rãi nhờ nghiên cứu tiên phong về trí tuệ nhân tạo (AI). Sinh ngày 6/12/1947 tại Wimbledon, London, Giáo sư Geoffrey E.Hinton là hậu duệ của nhà logic học George Boole, người đặt nền móng cho lý thuyết thiết kế mạch số.
Một trong những dự đoán đáng chú ý nhất của Giáo sư là AI sẽ sớm có thể hiểu và phát ra ngôn ngữ tự nhiên ở cấp độ không thua kém con người. Dự đoán này dựa trên sự tiến bộ nhanh chóng của thuật toán học máy và học tăng cường.
Một lĩnh vực khác trong nghiên cứu của Giáo sư Geoffrey E.Hinton là học không giám sát, một loại học máy mà thuật toán học hỏi từ dữ liệu chưa dán nhãn. Hầu hết hệ thống AI hiện nay dựa trên học giám sát, trong đó thuật toán được huấn luyện trên một tập dữ liệu dán nhãn lớn. Tuy nhiên, Giáo sư Geoffrey E.Hinton cho rằng học không giám sát là mấu chốt để AI mô phỏng sát hơn cách con người học hỏi. Ông đang phát triển thuật toán mới dành cho học không giám sát, nhằm tạo ra hệ thống AI có thể học hỏi từ môi trường như một đứa trẻ.
Giáo sư Geoffrey E.Hinton cùng 4 nhà khoa học: Yoshua Bengio, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun và Fei-Fei Li đã được trao Giải thưởng Chính VinFuture 2024 trị giá 3 triệu USD (hơn 76 tỷ đồng) vì những đóng góp đột phá để thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu. Các nghiên cứu của họ đã mở ra một kỷ nguyên đột phá cho những đổi mới sáng tạo về công nghệ, nhờ đó mà máy móc có thể "học" từ lượng dữ liệu khổng lồ và đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc trong các tác vụ như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra quyết định.
Giải thưởng Chính VinFuture 2024 ghi nhận Giáo sư Geoffrey E.Hinton với 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.
