Джеффри Хинтон

Джеффри Хинтон — британско-канадский учёный в области компьютерных наук и когнитивной психологии, которого называют «отцом нейросетей». Он родился 6 декабря 1947 года в Лондоне в семье известных учёных: его прадед — математик Джордж Буль, а отец — энтомолог Говард Хинтон.

Хинтон получил степень бакалавра в Кембриджском университете, а докторскую степень — в Эдинбургском университете. В 1986 году он совместно с Дэвидом Румельхартом и Рональдом Уильямсом опубликовал ключевую работу, в которой описал алгоритм обратного распространения ошибки. Этот метод стал основой для обучения многослойных нейронных сетей и произвёл революцию в области искусственного интеллекта.

В 2012 году Хинтон и его студенты Алекс Крижевский и Илья Суцкевер создали нейросеть AlexNet, которая одержала убедительную победу в конкурсе ImageNet. Это событие считается началом современной эры глубокого обучения. Позже Хинтон работал в Google, где занимался исследованиями в области ИИ, но в 2023 году покинул компанию, чтобы свободно обсуждать риски, связанные с развитием искусственного интеллекта.

В 2024 году Джеффри Хинтон был удостоен Нобелевской премии по физике за фундаментальные открытия и изобретения, которые сделали возможным машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей. Он разделил награду с Джоном Хопфилдом. Хинтон неоднократно предупреждал о потенциальных угрозах ИИ, включая появление машин, превосходящих человека в интеллектуальных задачах.

Сегодня Хинтон продолжает научную работу в качестве профессора Университета Торонто. Его исследования заложили основы технологий, используемых в распознавании речи, текста и изображений, а также в системах автоматического перевода. Он остаётся одной из самых влиятельных фигур в мире искусственного интеллекта.