レイ・ソロモノフ
レイ・ソロモノフ（"Ray Solomonoff"、1926年7月25日 - 2009年12月7日）はアメリカの人工知能学者であり、アルゴリズム情報理論の創始者の1人。また、 を考案し、機械学習と予測と確率に基づく人工知能の分野を創始した。1956年、非意味論的機械学習についての論文を発表している。
1960年に algorithmic probability についてカリフォルニア工科大学での会議で発表し、同年2月には "A Preliminary Report on a General Theory of Inductive Inference" という論文を発表。1964年には "A Formal Theory of Inductive Inference" の第一部と第二部を発表し、さらに考え方を明確化した。そこからコルモゴロフ複雑性とアルゴリズム情報理論が発展した。
algorithmic probability は、オッカムの剃刀と多説明原理の組合せを数学的に定式化したものである。それは与えられた観察結果を説明するそれぞれの仮説（アルゴリズム、プログラム）に確率値を割り当てる機械に依存しない手法であり、最も単純な仮説が最も高い確率を割り当てられ、仮説が複雑になるほど割り当てる確率が低くなる。
他にも帰納推論の一般理論でも知られているが、確率的手法を用いて難しい問題を機械で解くという人工知能研究の過程で他にも様々な発見をしている。