Ջեֆրի Հինթոն

**Ջեֆրի Հինթոն** () բրիտանացի-կանադացի համակարգչային գիտնական, ճանաչողական գիտնական, ճանաչողական հոգեբան, ով հայտնի է արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերի վրա իր աշխատանքով, որը նրան բերեց «AI-ի կնքահայր» կոչումը։

Հինթոնը Տորոնտոյի համալսարանի պատվավոր պրոֆեսոր է։ 2013-ից մինչև 2023 թվականը նա միաժամանակ աշխատում էր Google-ում (Google Brain) և Տորոնտոյի համալսարանում։ 2023 թվականի մայիսին նա հրապարակայնորեն հայտարարեց Google-ից իր հեռանալու մասին՝ վկայակոչելով արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) տեխնոլոգիայի բազմաթիվ ռիսկերի մասին իր մտահոգությունները։ 2017 թվականին նա համահիմնեց  և դարձավ Տորոնտոյի Վեկտոր ինստիտուտի գլխավոր գիտական ​​խորհրդատուն։

Հինթոնը 1986 թվականին Դեյվիդ Ռումելհարթի և Ռոնալդ Ուիլյամսի հետ  համահեղինակեց և հրապարակայնացրեց բազմաշերտ նեյրոնային ցանցերի ուսուցման հետիադարձ տարածման ալգորիթմի վերաբերյալ հոդվածը, թեև նրանք առաջինը չէին, որ առաջարկել էին այդ մոտեցումը։ Հինթոնը  խորը ուսուցման համայնքի առաջատար դեմք է համարվում։ AlexNet-ի պատկերների ճանաչման հանգրվանը, որը նախագծվել էր իր ուսանողների՝ Ալեքս Կրիժևսկու և Իլյա Սուցկվերի հետ համատեղ ImageNet 2012  մրցույթի համար առաջընթաց էր համակարգչային տեսողության ոլորտում։

Հինթոնը Յոշուա Բենջիոյի և Յան Լեկունի հետ միասին խորը ուսուցման վրա իրենց աշխատանքի համար, արժանացել է 2018 թվականի Թյուրինգի մրցանակին, որը հաճախ անվանում են «Հաշվարկումների Նոբելյան մրցանակ»։ Նրանց երբեմն անվանում են «Խորը ուսուցման կնքահայրեր», և շարունակել են միասին հրապարակային ելույթներ ունենալ։ Ջոն Հոփֆիլդի հետ համատեղ նա արժանացել է ֆիզիկայի 2024 թվականի Նոբելյան մրցանակին։

2023 թվականի մայիսին Հինթոնը հայտարարեց Google-ից իր հեռանալու մասին, որպեսզի կարողանա «ազատորեն բարձրաձայնել արհեստական ինտելեկտի ռիսկերի մասին»։ Նա մտահոգություն է հայտնել արհեստական ​​ընդհանուր ինտելեկտի պատճառով տեխնոլոգիական գործազրկության և գոյության վտանգի մասին կանխամտածված չարախոսությունների վերաբերյալ։ Նա նշեց, որ անվտանգության ուղեցույցների հաստատումը կպահանջի համագործակցություն նրանց միջև, ովքեր մրցակցում են արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործման հարցում՝ խուսափելու վատագույն արդյունքներից։ Նոբելյան մրցանակը ստանալուց հետո նա կոչ արեց հրատապ հետազոտություններ կատարել արհեստական ​​ինտելեկտի անվտանգության վերաբերյալ՝ պարզելու, թե ինչպես կարելի է կառավարել մարդկանցից խելացի արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերը։

## Կրթություն
Հինթոնը կրթություն է ստացել Բրիստոլի Քլիֆթոն քոլեջում և Քեմբրիջի համալսարանում՝ որպես Քեմբրիջի Քինգս քոլեջի բակալավրիատի ուսանող։ Բազմիցս փոխելով իր աստիճանը տարբեր առարկաների միջև, ինչպիսիք են բնական գիտությունները, արվեստի պատմությունը և փիլիսոփայությունը, նա, 1970 թվականին ավարտեց փորձարարական հոգեբանության բակալավրի կոչումով։

## Կարիերա և հետազոտություն
Իր դոկտորական աստիճանից հետո Հինթոնն աշխատել է Սասեքսի համալսարանում և MRC կիրառական հոգեբանության բաժնում և Բրիտանիայում ֆինանսավորում գտնելու դժվարություններից հետո, Կալիֆորնիայի համալսարանում, Սան Դիեգոյում և Կարնեգի Մելոն համալսարանում։ Նա Լոնդոնի Համալսարանական քոլեջի Գեթսբիի բարեգործական հիմնադրամի հաշվողական նյարդագիտության բաժնի հիմնադիր տնօրենն էր։ He  Նա Տորոնտոյի համալսարանի պատվավոր պրոֆեսոր է համակարգչային գիտության բաժնում, որտեղ նա աշխատում է 1987 թվականից։

1987 թվականին, Կանադա ժամանելուն պես Ջեֆրի Հինթոնը ընդունվել է Կանադական նորարական հետազոտությունների ինստիտուտ (CIFAR), որպես գիտաշխատող՝ Արհեստական ​​բանականություն, ռոբոտաշինություն և հասարակություն հետազոտական ​​ծրագրում։ 2004 թվականին Հինթոնը և նրա գործընկերները հաջողությամբ հայտարարեցին CIFAR-ի նոր ծրագրի մեկնարկը, Նյարդային հաշվարկ և հարմարվողական ընկալում (կամ NCAP, որն այսօր կոչվում է «Ուսուցում մեքենաներում և ուղեղում»)։ Հինթոնը շարունակեց ղեկավարել NCAP-ը տասը տարի։ Ծրագրի անդամներից են Յոշուա Բենջիոն և Յան Լեկունը, որոնց հետ Հինթոնը 2018 թվականին արժանացավ Թյուրինգի մրցանակի։ Նրանք, երեքն էլ շարունակում են մնալ CIFAR Learning in Machines and Brains ծրագրի անդամներ։

2012 թվականին Հինթոնը նեյրոնային ցանցերի վերաբերյալ անվճար առցանց դասընթաց էր վարում Coursera կրթական հարթակում։ 2013 թվականի մարտին նա միացավ Google-ին, երբ  DNNresearch Inc.-ը ձեռք բերվեց, և նա իր ժամանակը բաժանում էր «համալսարանական հետազոտությունների և Google-ում իր աշխատանքի միջև»։

Հինթոնի հետազոտությունը վերաբերում է մեքենայական ուսուցման, հիշողության, ընկալման և խորհրդանիշների մշակման համար նեյրոնային ցանցերի օգտագործման եղանակներին։ Նա գրել կամ համահեղինակել է ավելի քան 200 գրախոսվող հրապարակումներ։

Երբ Հինթոնը Սան Դիեգոյի համալսարանի հետդոկտորանտ էր, Դեյվիդ  Ռումելհարթը, Հինթոնը և Ռոնալդ Ուիլյամսը հետտարածման ալգորիթմը  կիրառեցին բազմաշերտ նեյրոնային ցանցերում։ Նրանց փորձերը ցույց տվեցին, որ նման ցանցերը կարող են սովորել տվյալների օգտակար ներքին ներկայացումներ։ 2018 թվականին տված հարցազրույցում Հինթոնն ասել է, որ «Դեյվիդ Ռումելհարթը հղացել է ետ տարածման հիմնական գաղափարը, ուստի դա իր հայտնագործությունն է»։ Թեև այս աշխատանքը կարևոր էր ետ տարածման հանրայնացման համար, այն առաջինը չէր, որ առաջարկեց այդ մոտեցումը։ Հակադարձ ռեժիմով ավտոմատ դիֆերենցիացիան, որի հետադարձ տարածումը հատուկ դեպք է, 1970 թվականին առաջարկվել է Սեպպո Լինաինմաայի կողմից, իսկ Փոլ Վերբոսն 1974 թվականին առաջարկել է այն օգտագործել նեյրոնային ցանցեր վարժեցնելու համար։

1985 թվականին Հինթոնը Դեյվիդ Էքլիի և Թերի Սեյնովսկու հետ համատեղ հորինեցին Բոլցմանի մեքենաները։ Նրա մյուս ներդրումները նեյրոնային ցանցերի հետազոտության մեջ ներառում են բաշխված ներկայացումներ, ժամանակի հետաձգման նեյրոնային ցանց, փորձագետների խառնուրդներ, Հելմհոլցի մեքենաներ և փորձագետների արտադրանք։ Ջեֆրի Հինթոնի հետազոտության մատչելի ներածությունը կարելի է գտնել *[[Scientific American]]* ամսագրի 1992 թվականի սեպտեմբերի և 1993 թվականի հոկտեմբերի համարներում։ 2007 թվականին Հինթոնը համահեղինակեց չվերահսկվող ուսուցման հոդվածը, որը վերնագրված էր *պատկերների փոխակերպումների չվերահսկվող ուսուցում*։ 2008 թվականին նա Լաուրենս վան դեր Մաատենի հետ մշակել է t-SNE վիզուալիզացիայի մեթոդը։

2017 թվականի հոկտեմբերին և նոյեմբերին, համապատասխանաբար, Հինթոնը հրապարակեց երկու բաց հասանելիությամբ հետազոտական ​​աշխատություններ կապսուլային նեյրոնային ցանցերի վերաբերյալ, որոնք, ըստ Հինթոնի, «վերջապես լավ են աշխատում»։.

2022 թվականին Նեյրոնային տեղեկատվության մշակման համակարգերի (NeurIPS) կոնֆերանսում նա ներկայացրեց նեյրոնային ցանցերի ուսուցման նոր ալգորիթմ, որը նա անվանում է «Առաջ-առաջ» ալգորիթմ։ Նոր ալգորիթմի գաղափարն է փոխարինել հետտարածման ավանդական առաջ-հետընթաց անցումները երկու առաջ անցումներով, մեկը դրական (այսինքն իրական) տվյալներով, իսկ մյուսը բացասական տվյալներով, որոնք կարող են գեներացվել բացառապես ցանցի կողմից։

2023 թվականի մայիսին Հինթոնը հրապարակավ հայտարարեց Google-ից իր հեռանալու մասին։ Նա իր որոշումը բացատրեց, որ ցանկանում է «ազատորեն բարձրաձայնել Ա.Ի.-ի ռիսկերի մասին»։ և ավելացրեց, որ իր մի մասն այժմ զղջում է իր կյանքի աշխատանքի վերաբերյալ։

## Դիտումներ
### Արհեստական ​​ինտելեկտի ռիսկերը

2023 թվականին Հինթոնը մտահոգություն հայտնեց AI-ի արագ առաջընթացի վերաբերյալ։ Հինթոնը նախկինում կարծում էր, որ արհեստական ​​ընդհանուր ինտելեկտը (AGI) գտնվում է «30-ից 50 տարի կամ նույնիսկ ավելի հեռու»։ Այնուամենայնիվ, 2023-ի մարտին CBS-ին տված հարցազրույցում նա հայտարարեց, որ «ընդհանուր նշանակության արհեստական ​​ինտելեկտը» կարող է երևան գալ 20 տարուց շուտ և կարող է «արդյունաբերական հեղափոխության կամ էլեկտրաէներգիայի մասշտաբի» փոփոխություններ բերել։

The New York Times-ին տված հարցազրույցում, որը հրապարակվել է 2023 թվականի մայիսի 1-ին, Հինթոնը հայտարարեց, որ Google-ից հրաժարական է տվել, որպեսզի կարողանա «խոսել արհեստական ​​ինտելեկտի վտանգների մասին՝ առանց հաշվի առնելու, թե ինչպես է դա ազդում Google-ի վրա»։ He noted that "a part of him now regrets his life's work".

2023 թվականի մայիսի սկզբին Հինթոնը BBC-ին տված հարցազրույցում հայտարարեց, որ AI-ն շուտով կարող է գերազանցել մարդկային ուղեղի տեղեկատվական կարողությունները։ Նա նկարագրեց որոշ ռիսկեր, որոնք բխում են այս չաթ-բոթերից որպես «բավականին վախենալի»։ Հինթոնը բացատրեց, որ չաթ-բոտերն ունեն ինքնուրույն սովորելու և գիտելիքները կիսելու ունակություն։ Սա նշանակում է, որ երբ մեկ նմանակը ձեռք է բերում նոր տեղեկատվություն, այն ավտոմատ կերպով տարածվում է ողջ խմբում։ Սա թույլ է տալիս արհեստական ​​ինտելեկտի չաթ-բոտերին ցանկացած անհատի կարողությունից շատ ավելին գիտելիքներ կուտակելու կարողություն ունենալ։

#### Էկզիստենցիալ ռիսկ AGI-ից
Հինթոնը մտահոգություն է հայտնել արհեստական ​​ինտելեկտի ձեռքբերման հնարավորության վերաբերյալ՝ նշելով, որ «անհավանական չէ», որ արհեստական ​​ինտելեկտը կարող է «ջնջել մարդկությունը»։ Հինթոնը պնդում է, որ արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերը, որոնք ունակ են խելացի կառավարման, օգտակար կլինեն ռազմական կամ տնտեսական նպատակներով։ Նա անհանգստանում է, որ ընդհանուր առմամբ խելացի AI համակարգերը կարող են «ստեղծել ենթանպատակներ», որոնք չեն համապատասխանում իրենց ծրագրավորողների նպատակներին։ Նա նշում է, որ AI համակարգերը կարող են ձգտել իշխանության կամ կանխել իրենց անջատումը, ոչ թե այն պատճառով, որ ծրագրավորողները այդպես են նախատեսել, այլ որովհետև այդ ենթանպատակները օգտակար են հետագա նպատակներին հասնելու համար։ Մասնավորապես, Հինթոնն ասում է, որ «մենք պետք է լավ մտածենք այն մասին, թե ինչպես վերահսկել» AI համակարգերը, որոնք կարող են ինքնակատարելագործվել։

#### Աղետալի չարաշահում
Հինթոնը մտահոգվում է չարամիտ խաղացողների կողմից AI-ի կանխամտածված չարաշահման վերաբերյալ՝ նշելով, որ «դժվար է երևակայել, թե ինչպես կարող եք կանխել [AI]-ն վատ բաների համար օգտագործողներին»։ 2017 թվականին Հինթոնը կոչ արեց մահաբեր ինքնավար զենքերի վրա միջազգային արգելք դնել։

#### Տնտեսական ազդեցություններ
Հինթոնը նախկինում լավատես էր արհեստական ​​ինտելեկտի տնտեսական հետևանքների վերաբերյալ՝ նշելով, որ 2018-ին. «Արհեստական ​​ընդհանուր ինտելեկտ» արտահայտությունը չի ենթադրում, որ այս տեսակի ռոբոտը հանկարծ ձեզնից ավելի խելացի կդառնա։ Ես կարծում եմ, որ ավելի ու ավելի կրկնվող առօրյա բաներ, կփոխարինվեն AI համակարգերով»։ Հինթոնը նաև նախկինում պնդում էր, որ AGI-ն մարդկանց ավելորդ չի դարձնի. «[Ապագայում AI-ն] կիմանա այն մասին, թե դուք ինչ կուզենայիք հավանաբար անել... Բայց դա ձեզ չի փոխարինի»։

2023 թվականին, սակայն, Հինթոնը «անհանգստացավ, որ AI տեխնոլոգիաները ժամանակի ընթացքում շուռ կտան աշխատաշուկան» և կխլեն ավելին, ոչ միայն «դժվար աշխատանքը»։ 2024 թվականին նա կրկին հայտարարեց, որ բրիտանական կառավարությունը պետք է հաստատի համընդհանուր հիմնական եկամուտ՝  արհեստական ​​ինտելեկտի ազդեցության դեմ պայքարելու համար։ Հինթոնի կարծիքով՝ AI-ն կբարձրացնի արտադրողականությունը և ավելի շատ հարստություն կստեղծի։ Բայց եթե կառավարությունը չմիջամտի, դա միայն կհարստացնի հարուստներին և կվնասի այն մարդկանց, ովքեր կարող են կորցնել իրենց աշխատանքը։ «Դա շատ վատ կլինի հասարակության համար», - հայտարարել է նա։

### Քաղաքականություն
Հինթոնը ԱՄՆ-ից տեղափոխվել է Կանադային մասամբ՝ Ռոնալդ Ռեյգանի ժամանակաշրջանի քաղաքականությունից հիասթափված լինելու և արհեստական ​​ինտելեկտի ռազմական ֆինանսավորմանը համաձայն չլինելու պատճառով։

2024 թվականի օգոստոսին Հինթոնը Յոշուա Բենջիոյի, Ստյուարտ Ռասելի և Լոուրենս Լեսիգի հետ նամակ է գրել՝ ի աջակցություն SB 1047-ի՝ Կալիֆորնիայի արհեստական ​​ինտելեկտի անվտանգության օրինագծի, որը ընկերություններից կպահանջի նախքան տեղակայումը մոդելներ վարժեցնել, 100 միլիոն դոլարից ավելի, ռիսկերի գնահատման ծախսեր։ Նրանք պնդում էին, որ օրինագիծը «նվազագույնն է այս տեխնոլոգիայի արդյունավետ կարգավորման համար»։

## Անձնական կյանք
Հինթոնի երկրորդ կինը՝ Ռոզալինդ Զալինը, մահացավ ձվարանի քաղցկեղից 1994 թվականին, նրա երրորդ կինը՝ Ժակլին «Ջեքի» Ֆորդը, մահացավ ենթաստամոքսային գեղձի քաղցկեղից 2018 թվականին։

Հինթոնը մաթեմատիկոս և մանկավարժ Մերի Էվերեստ Բուլի և նրա ամուսնու՝ տրամաբան Ջորջ Բուլի ծոռն է։ Ջորջ Բուլի աշխատանքն ի վերջո դարձավ ժամանակակից համակարգչային գիտության հիմքերից մեկը։ Նրա մեկ այլ նախապապը վիրաբույժ և հեղինակ Ջեյմս Հինթոնն էր, ով մաթեմատիկոս Չարլզ Հովարդ Հինթոնի հայրն էր։

Հինթոնի հայրը միջատաբան Հովարդ Հինթոնն էր։ Նրա երկրորդ անունը գալիս է մեկ այլ ազգականից՝ Ջորջ Էվերեստից, Հնդկաստանի գլխավոր գեոդեզիստից, ում անունով է կոչվել Էվերեստ լեռը։ Նա տնտեսագետ Քոլին Քլարկի եղբոր որդին է։

## Ծանոթագրություններ

Կատեգորիա:ԱՄՆ-ի գիտությունների ազգային ակադեմիայի անդամներ
Կատեգորիա:ԱՄՆ-ի գիտությունների ազգային ակադեմիայի արտասահմանյան անդամներ
Կատեգորիա:ԱՄՆ-ի ինֆորմատիկայի ոլորտի գիտնականներ
Կատեգորիա:Անգլիացի գիտնականներ
Կատեգորիա:Անգլիացի հոգեբաններ
Կատեգորիա:Գուգլ ընկերության աշխատակիցներ
Կատեգորիա:Թագավորական շքանշանով պարգևատրվածներ
Կատեգորիա:Կանադացի ֆիզիկոսներ
Կատեգորիա:Քեմբրիջի համալսարանի շրջանավարտներ