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、algorithmic probability 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 (inductive inference) 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。
この会議参加者によって初めて人工知能が学問分野の名称とされた。当時のコンピュータは非常に限定された数学の問題を解くことはできたが、それだけだった。ソロモノフは、機械をより汎用的に知的にするにはどうすればよいか、そしてそのためにコンピュータがどのように確率を扱えばよいかという大きな問題を追求したいと考えていた。会議中に "An Inductive Inference Machine" と題したレポートを書き、参加者に回覧した。それは機械学習を確率的なものとし、学習の重要性を強調し、過去の問題の解法の部分を新たな問題の解法構築の試行に利用するという考え方を提示したものである。1957年にはそれまでの結論をまとめて発表した。それらは確率的機械学習について書かれた世界初の論文である。
1950年代後半、確率的言語とそれに関連する文法を考案。確率的言語は、それぞれの可能な文字列に確率値を割り当てる。確率的文法の概念を一般化することで、1960年の Algorithmic Probability の発見へとつながった。