謝菲·辛頓
謝菲·埃弗里斯特·辛頓，FRS（英語：Geoffrey Everest Hinton，1947年12月6日—），又譯謝菲·欣頓[11]，英國出生的加拿大計算機學家和心理學家，多倫多大學教授。以其在類神經網絡方面的貢獻聞名。辛頓是反向傳播算法和對比散度算法（Contrastive Divergence）的發明人之一，也是深度學習的積極推動者[12]，被譽為「深度學習教父」[13]。
謝菲·辛頓 Geoffrey Hinton CC FRS FRSC | |
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.jpg) Hinton in 2024 | |
| 出生 | Geoffrey Everest Hinton 1947年12月6日[10]  英國英格蘭倫敦溫布爾登 |
| 母校 | 劍橋大學（BA） 愛丁堡大學（PhD） |
| 知名於 | 反向傳播算法的應用 玻爾茲曼機 深度學習 膠囊神經網絡 |
| 獎項 | 美國人工智能協會會士（1990） 魯梅爾哈特獎（2001） IJCAI優秀研究獎（2005） IEEE弗蘭克·羅森布拉特獎（2014） 詹姆斯·克拉克·馬克士威獎章（20016） BBVA基金會知識前沿獎（2016） 圖靈獎（2018） 阿斯圖里亞斯親王獎（2022） 皇家獎章（2022） 諾貝爾物理學獎(2024) |
| 網站 | www |
| 科學生涯 | |
| 研究領域 | 機器學習 神經網絡 人工智能 認知科學 物體識別[1] |
| 機構 | 多倫多大學 卡內基·梅隆大學 倫敦大學學院 聖地牙哥加利福尼亞大學 |
| 論文 | Relaxation and its role in vision（1977年） |
| 博士導師 | 克里斯托弗·龍格-希金斯[2][3][4] |
| 博士生 | 理查德·塞梅爾[5] 布倫丹·傅萊[6] 拉德福德·M·尼爾[7] 鄭宇懷 魯斯·薩拉赫丁諾夫[8] 伊爾亞·蘇茨克維[9] |
| 其他著名學生 | 楊立昆（博士後） 彼得·達揚（博士後） 馬克斯·威靈（博士後） 祖賓·加拉馬尼（博士後） 艾力克斯·格雷夫斯（博士後） |
辛頓因在深度學習方面的貢獻與約書亞·本希奧、楊立昆共同獲得2018年的圖靈獎[14]。2024年，辛頓與約翰·霍普菲爾德共同獲得諾貝爾物理學獎。[15]
生平
編輯辛頓於1970年在劍橋大學獲得實驗心理學學士學位，後於1978年在愛丁堡大學獲得人工智能博士學位。畢業後曾在薩塞克斯大學、加州大學聖迭戈分校、劍橋大學、卡內基梅隆大學和倫敦大學學院工作。他是蓋茨比計算神經科學中心的創始人，目前擔任多倫多大學計算機科學系教授。辛頓是機器學習領域的加拿大首席學者，也是加拿大高等研究院贊助的「神經計算和自適應感知」項目的領導者。辛頓在2013年3月加入Google，同時Google併購了他創辦的DNNresearch公司[16]。
研究興趣
編輯關於辛頓工作的淺顯解釋可以參考他在1992年9月和1993年10月於《科學美國人》發表的兩篇科普文章。他研究了使用神經網絡進行機器學習、記憶、感知和符號處理的方法，並在這些領域發表了超過200篇論文。他是將反向傳播算法引入多層神經網絡訓練的學者之一。他與大衛·阿克利、特里·賽傑諾維斯基一同發明了波爾茲曼機。他對於神經網絡的其它貢獻包括分散表示（distributed representation）、時延神經網絡、專家混合系統（mixtures of experts）、亥姆霍茲機（Helmholtz machines）等。辛頓當前的工作是處理豐富傳感器輸入的神經網絡無監督學習。
獲獎
編輯辛頓是魯梅哈特獎的首位獲獎者，1998年當選皇家學會會士[17]。
辛頓獲得了2005年IJCAI傑出學者獎終生成就獎，同時也是2011年赫茨伯格加拿大科學和工程金獎獲得者[18]。
軼事
編輯辛頓是邏輯學家喬治·布爾與數學家和教育家瑪麗·埃佛勒斯·布爾的曾曾孫，布爾的工作最終成為了現代電子計算機的基礎。與此同時，辛頓也是外科醫生和作家詹姆士·辛頓的後裔[19]。
他被譽為「AI教父」。2023年5月， 他稱其後悔研發人工智能，擔心人工智能會為世界帶來嚴重危害。[20]
參考資料
編輯- ^ 由Google學術搜索索引的謝菲·辛頓出版物
- ^ 謝菲·辛頓在數學譜系計劃的資料。
- ^ Geoffrey E. Hinton's Academic Genealogy. [2014-07-22]. （原始內容存檔於2017-03-23）.
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- ^ Frey, Brendan John. Bayesian networks for pattern classification, data compression, and channel coding (PhD論文). University of Toronto. 1998. OCLC 46557340. ProQuest 304396112.
- ^ Neal, Radford. Bayesian learning for neural networks (PhD論文). University of Toronto. 1995. OCLC 46499792. ProQuest 304260778.
- ^ Salakhutdinov, Ruslan. Learning deep generative models (PhD論文). University of Toronto. 2009. ISBN 9780494610800. OCLC 785764071. ProQuest 577365583.
- ^ Sutskever, Ilya. Training Recurrent Neural Networks (PhD論文). University of Toronto. 2013. OCLC 889910425. ProQuest 1501655550.
- ^ Anon (2015) Hinton, Prof. Geoffrey Everest
. 英国名人录. ukwhoswho.com online Oxford University Press (布盧姆斯伯里出版公司旗下A & C Black). 需要訂閱或英國公共圖書館會員資格
doi:10.1093/ww/9780199540884.013.20261
- ^ 两名科学家因机器学习方面的贡献分享2024年诺贝尔物理学奖. 新華網. 2024-10-08.
- ^ 12.0 12.1 Daniela Hernandez. The Man Behind the Google Brain: Andrew Ng and the Quest for the New AI. Wired. 7 May 2013 [10 May 2013]. （原始內容存檔於2014-03-29）.
- ^ How U of T's 'godfather' of deep learning is reimagining AI. University of Toronto News. [2018-12-28]. （原始內容存檔於2019-04-06） （英語）.
- ^ Baraniuk, Chris. British-born AI expert wins Turing Award. 2019-03-27 [2019-03-27]. （原始內容存檔於2019-03-27） （英國英語）.
- ^ The Nobel Prize in Physics 2024. NobelPrize.org. [2024-10-08]. （原始內容存檔於2024-10-08） （美國英語）.
- ^ U of T neural networks start-up acquired by Google (新聞稿). Toronto, ON. 2013-03-12 [2013-03-13]. （原始內容存檔於2019-10-08）.
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- ^ The Isaac Newton of logic. [2014-07-22]. （原始內容存檔於2021-01-16）.
- ^ Metz, Cade. ‘The Godfather of A.I.’ Leaves Google and Warns of Danger Ahead. The New York Times. 2023-05-01 [2023-05-02]. ISSN 0362-4331. （原始內容存檔於2023-05-01） （美國英語）.
外部連結
編輯- Geoffrey E. Hinton's Academic Genealogy （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
- Geoffrey E. Hinton's Publications in Reverse Chronological Order （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
- Homepage （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館） (at UofT)
- YouTube上的"The Next Generation of Neural Networks"
- Gatsby Computational Neuroscience Unit （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館） (founding director)
- Encyclopedia article on Boltzmann Machines written by Geoffrey Hinton for Scholarpedia （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）