Geoffrey Hinton
| Hinton Geoffrey | |
.jpg) | |
| Rođenje | 6. prosinca 1947. Wimbledon |
|---|---|
| Prebivalište | Toronto, Kanada |
| Državljanstvo | UK, Kanada |
| Narodnost | Britanac |
| Polje | Informatika |
| Institucija | Sveučilište u Torontu |
| Alma mater | Sveučilište u Cambridgeu 1970. dr. Sveučilište u Edinburghu 1978. |
| Poznat po | Istraživanje računalstva (umjetna inteligencija) |
| Istaknute nagrade | Nobela nagrada za fiziku |
| Web stranica | https://www.cs.toronto.edu/~hinton |
Hinton Geoffrey (Wimbledon, 6. prosinca 1947.) je britansko-kanadski istraživač računalstva i psiholog.
Diplomirao je psihologiju na Sveučilištu u Cambridgeu 1970. g., a doktorirao u području umjetne inteligencije na Sveučilištu u Edinburghu 1978. godine.
Radio je na Sveučilištu u Sussexu (1976.–78.), Kalifornijskom sveučilištu u San Diegu (1978.–80.), Sveučilištu u Cambridgeu (1980.–82.), Sveučilištu Carnegie-Mellon u Pittsburghu (1982.–87.), Sveučilištu u Torontu (1987.–98.. i 2001.–13.), Sveučilišnom koledžu u Londonu (1998.–2001.) i u Googleu (2013.–23.).
S pomoću alata iz statističke fizike i Boltzmannovih strojeva (→ boltzmannova statistika) konstruirao je metode koje su pomogle utemeljenju strojnoga učenja, pamćenja, prepoznavanja govora i obradbe simbola. Istraživao je načine uporabe povratnih (rekurentnih) neuronskih mreža, osmišljavao algoritme za neuronske mreže za samostalno učenje (bez pomoći ljudskog učitelja). Pridonio je istraživanju umjetne inteligencije ključnim otkrićima u području povratnoga širenja, prvi je rabio povratno širenje za učenje umetanja riječi distribuiranih prikaza i neuronskih mreža s vremenskom odgodom. Za razliku od Hopfieldovih mreža koje pohranjuju uzorke i ispravljaju pogreške u uzorcima (npr. pri provjeri pravopisa), njegovi Boltzmannovi strojevi mogu generirati nove uzorke. Izumio je metodu koja može neovisno otkriti svojstva podataka i koja je postala važna za velike umjetne neuronske mreže i za duboko učenje. Smišljao je zagonetke za ispitivanje kreativnosti umjetne inteligencije. Usporedio je učinke oštećenja ljudskoga mozga s učincima gubitaka podataka u neuronskoj mreži i pronašao zapanjujuće sličnosti poput gubitka prepoznavanja naziva i kategorizacije.
Član je Royal Society of Canada (od 1996.), Royal Society (od 1998.), Američke akademije umjetnosti i znanosti (od 2003.), Nacionalne akademije znanosti SAD-a (od 2023.).
Izrazio je zabrinutost (2023.) da će umjetna inteligencija dugoročno izmaknuti kontroli, osobito zbog njezine moći stvaranja lažnog sadržaja. Za temeljna otkrića i izume koji omogućuju strojno učenje s pomoću umjetnih neuronskih mreža s Johnom Hopfieldom dobio je Nobelovu nagradu za fiziku 2024.