杰弗里·辛顿

杰弗里·埃弗里斯特·辛顿，FRS（，），又译杰弗里·欣顿，英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，多伦多大学教授。以其在類神經網路方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法（Contrastive Divergence）的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习教父”。

辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥、杨立昆共同获得2018年的图灵奖。2024年，辛顿与约翰·霍普菲尔德共同获得诺贝尔物理学奖。

 生平 
辛顿于1970年在剑桥大学获得实验心理学学士学位，后于1978年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。毕业后曾在萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院工作。他是盖茨比计算神经科学中心的创始人，目前担任多伦多大学计算机科学系教授。辛顿是机器学习领域的加拿大首席学者，也是加拿大高等研究院赞助的“神经计算和自适应感知”项目的领导者。辛顿在2013年3月加入Google，同时Google并购了他创办的DNNresearch公司。

 研究兴趣 
关于辛顿工作的浅显解释可以参考他在1992年9月和1993年10月于《科学美国人》发表的两篇科普文章。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一。他与大卫·阿克利、特里·赛杰诺维斯基一同发明了波尔兹曼机。他对于神经网络的其它贡献包括分散表示（distributed representation）、时延神经网络、专家混合系统（mixtures of experts）、亥姆霍兹机（Helmholtz machines）等。辛顿当前的工作是处理丰富传感器输入的神经网络无监督学习。

 获奖 
辛顿是鲁梅哈特奖的首位获奖者，1998年当选皇家学会会士。

辛顿获得了2005年IJCAI杰出学者奖终生成就奖，同时也是2011年赫茨伯格加拿大科学和工程金奖获得者。

2024年與约翰·霍普菲尔德共同獲得诺贝尔物理學奖，表彰其在機器學習與人工智慧上，做出的基礎發明及創新。

 轶事 
辛顿是逻辑学家乔治·布尔与數學家和教育家瑪麗·埃佛勒斯·布爾的曾曾孙，布尔的工作最终成为了现代电子计算机的基础。与此同时，辛顿也是外科医生和作家詹姆士·辛顿的后裔。他的表姨是曾长期定居在中国的美核物理学家寒春。

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。

 参考资料 

 外部链接 
 Geoffrey E. Hinton's Academic Genealogy 
 Geoffrey E. Hinton's Publications in Reverse Chronological Order 
 Homepage  (at UofT)

 Gatsby Computational Neuroscience Unit  (founding director)
 Encyclopedia article on Boltzmann Machines written by Geoffrey Hinton for Scholarpedia 

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