Geoffrey Hinton - Geoffrey Hinton
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Geoffrey Hinton
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 Hinton em 2013
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| Nascer |
Geoffrey Everest Hinton
6 de dezembro de 1947 |
| Alma mater | |
| Conhecido por | |
| Prêmios | |
| Carreira científica | |
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Universidade de Toronto Carnegie Mellon University University College London University of California, San Diego |
| Tese | Relaxamento e seu papel na visão (1977) |
| Orientador de doutorado | Christopher Longuet-Higgins |
| Alunos de doutorado | |
| Outros alunos notáveis | |
| Local na rede Internet | www |
Geoffrey Everest Hinton CC FRS FRSC (nascido em 6 de dezembro de 1947) é um psicólogo cognitivo e cientista da computação britânico - canadense , mais conhecido por seu trabalho em redes neurais artificiais . Desde 2013, ele divide seu tempo trabalhando para o Google ( Google Brain ) e a Universidade de Toronto . Em 2017, ele foi cofundador e se tornou o assessor científico-chefe do Vector Institute em Toronto.
Com David Rumelhart e Ronald J. Williams , Hinton foi coautor de um artigo altamente citado publicado em 1986 que popularizou o algoritmo de retropropagação para treinar redes neurais multicamadas, embora eles não tenham sido os primeiros a propor a abordagem. Hinton é visto como uma figura importante na comunidade de aprendizagem profunda . O marco de reconhecimento de imagem dramático do AlexNet projetado em colaboração com seus alunos Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever para o desafio ImageNet 2012 foi um avanço no campo da visão computacional.
Hinton recebeu o Prêmio Turing 2018 , junto com Yoshua Bengio e Yann LeCun , por seu trabalho em aprendizado profundo. Eles são às vezes chamados de "Padrinhos da IA" e "Padrinhos do Aprendizado Profundo", e continuaram a dar palestras públicas juntos.
Educação
Hinton foi educado no King's College, em Cambridge , graduando-se em 1970 como bacharel em psicologia experimental. Ele continuou seus estudos na Universidade de Edimburgo, onde obteve o doutorado. em inteligência artificial em 1978 para pesquisa supervisionada por Christopher Longuet-Higgins .
Carreira e pesquisa
Após seu Ph.D. ele trabalhou na University of Sussex e (após dificuldade em encontrar financiamento na Grã-Bretanha) na University of California, San Diego e na Carnegie Mellon University . Ele foi o diretor fundador da Unidade de Neurociência Computacional da Fundação Gatsby Charitable na University College London , e atualmente é professor do departamento de ciência da computação da University of Toronto . Ele detém uma Cátedra de Pesquisa do Canadá em Aprendizado de Máquina e atualmente é consultor do programa de Aprendizagem em Máquinas e Cérebros do Instituto Canadense de Pesquisa Avançada . Hinton ministrou um curso online gratuito sobre redes neurais na plataforma de educação Coursera em 2012. Hinton ingressou no Google em março de 2013, quando sua empresa, DNNresearch Inc., foi adquirida. Ele está planejando "dividir seu tempo entre sua pesquisa universitária e seu trabalho no Google".
A pesquisa de Hinton investiga maneiras de usar redes neurais para aprendizado de máquina , memória , percepção e processamento de símbolos. Ele é autor ou coautor de mais de 200 publicações revisadas por pares .
Enquanto Hinton foi professor na Carnegie Mellon University (1982–1987), David E. Rumelhart e Hinton e Ronald J. Williams aplicaram o algoritmo de retropropagação a redes neurais multicamadas. Seus experimentos mostraram que tais redes podem aprender representações internas úteis de dados. Em uma entrevista de 2018, Hinton disse que " David E. Rumelhart teve a ideia básica da retropropagação, então é invenção dele." Embora este trabalho tenha sido importante para popularizar a retropropagação, não foi o primeiro a sugerir a abordagem. A diferenciação automática em modo reverso , da qual a retropropagação é um caso especial, foi proposta por Seppo Linnainmaa em 1970, e Paul Werbos propôs usá-la para treinar redes neurais em 1974.
Durante o mesmo período, Hinton co-inventou as máquinas Boltzmann com David Ackley e Terry Sejnowski . Suas outras contribuições para a pesquisa de redes neurais incluem representações distribuídas , redes neurais de retardo de tempo , combinações de especialistas, máquinas de Helmholtz e produtos de especialistas . Em 2007 Hinton co-autor de um aprendizado não supervisionado estudo intitulado Aprendizado não supervisionado de transformações de imagem . Uma introdução acessível à pesquisa de Geoffrey Hinton pode ser encontrada em seus artigos na Scientific American em setembro de 1992 e outubro de 1993.
Em outubro e novembro de 2017, respectivamente, Hinton publicou dois artigos de pesquisa de acesso aberto sobre o tema de redes neurais de cápsula , que, de acordo com Hinton, são "finalmente algo que funciona bem".
Notáveis ex-alunos de doutorado e pesquisadores de pós-doutorado de seu grupo incluem Peter Dayan , Sam Roweis, Richard Zemel , Brendan Frey , Radford M. Neal , Ruslan Salakhutdinov , Ilya Sutskever , Yann LeCun e Zoubin Ghahramani .
honras e prêmios
Hinton foi eleito membro da Royal Society (FRS) em 1998 . Ele foi o primeiro vencedor do Prêmio Rumelhart em 2001. Seu certificado de eleição para a Royal Society diz:
Geoffrey E. Hinton é internacionalmente conhecido por seu trabalho em redes neurais artificiais, especialmente como elas podem ser projetadas para aprender sem a ajuda de um professor humano. Este pode muito bem ser o início de máquinas autônomas semelhantes a cérebros inteligentes. Ele comparou os efeitos do dano cerebral com os efeitos das perdas em tal rede, e encontrou semelhanças impressionantes com a deficiência humana, como no reconhecimento de nomes e perdas de categorização. Seu trabalho inclui estudos de imagens mentais e a invenção de quebra-cabeças para testar a originalidade e a inteligência criativa. É conceitual, matematicamente sofisticado e experimental. Ele reúne essas habilidades com um efeito notável para produzir um trabalho importante de grande interesse.
Em 2001, Hinton recebeu um Doutorado Honorário da Universidade de Edimburgo . Ele foi o ganhador do prêmio IJCAI de Excelência em Pesquisa pelo conjunto de sua obra em 2005 . Ele também foi premiado com a Medalha de Ouro Herzberg Canada de 2011 em Ciência e Engenharia . Em 2013, Hinton recebeu um Doutorado Honorário da Université de Sherbrooke .
Em 2016, foi eleito membro estrangeiro da National Academy of Engineering "pelas contribuições para a teoria e prática das redes neurais artificiais e sua aplicação ao reconhecimento de voz e visão computacional". Ele também recebeu o prêmio 2016 IEEE / RSE Wolfson James Clerk Maxwell .
Ele ganhou o Prêmio BBVA Foundation Frontiers of Knowledge (2016) na categoria Tecnologias de Informação e Comunicação "por seu trabalho pioneiro e altamente influente" para dotar as máquinas com a capacidade de aprender.
Junto com Yann LeCun e Yoshua Bengio , Hinton ganhou o Prêmio Turing 2018 por inovações conceituais e de engenharia que fizeram das redes neurais profundas um componente crítico da computação.
Em 2018, ele foi premiado com um Companheiro da Ordem do Canadá .
Vida pessoal
Hinton é o tataraneto do lógico George Boole , cujo trabalho acabou se tornando uma das bases da moderna ciência da computação, e do cirurgião e autor James Hinton . quem era o pai de Charles Howard Hinton . O pai de Hinton era Howard Hinton . Seu nome do meio vem de outro parente, George Everest . Ele é sobrinho do economista Colin Clark . Ele perdeu sua primeira esposa para câncer de ovário em 1994.
Visualizações
Hinton mudou-se dos Estados Unidos para o Canadá em parte devido à desilusão com a política de Ronald Reagan -era e desaprovação do financiamento militar da inteligência artificial.
Hinton fez uma petição contra as armas autônomas letais . Com relação ao risco existencial da inteligência artificial , Hinton normalmente se recusa a fazer previsões para mais de cinco anos no futuro, observando que o progresso exponencial torna a incerteza muito grande. No entanto, em uma conversa informal com o pesquisador de risco de IA Nick Bostrom em novembro de 2015, ouvida pelo jornalista Raffi Khatchadourian, ele teria declarado que não esperava que a IA geral fosse alcançada por décadas ("não antes de 2070"), e que, no contexto de uma dicotomia introduzida anteriormente por Bostrom entre as pessoas que pensam que gerenciar o risco existencial da inteligência artificial é provavelmente impossível versus fácil o suficiente para ser resolvido automaticamente, Hinton "[está] no campo do desespero". Ele declarou: "Acho que os sistemas políticos vão usá-lo para aterrorizar as pessoas" e expressou sua convicção de que agências como a Agência de Segurança Nacional já estão tentando abusar de tecnologia semelhante.
Questionado por Nick Bostrom por que continua pesquisando apesar de suas graves preocupações, Hinton afirmou: "Eu poderia dar-lhes os argumentos usuais. Mas a verdade é que a perspectiva de descoberta é muito doce ."
De acordo com o mesmo relatório, Hinton não descarta categoricamente os seres humanos que controlam uma superinteligência artificial, mas adverte que "não há um bom histórico de coisas menos inteligentes controlando coisas de maior inteligência".
Referências
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Scholia tem um perfil de autor para Geoffrey Hinton . |