" Джеффри Хинтон — пионер в области искусственного интеллекта, которого часто называют «крестным отцом ИИ». Его работа в области глубокого обучения и нейронных сетей произвела революцию в том, как машины интерпретируют данные и стала важнейшим прорывом в обучении нейронных сетей.
Его работы продолжает влиять на будущее ИИ посредством исследований и пропаганды этических аспектов в технологиях.
Джеффри Хинтон, которого часто называют «крестным отцом ИИ», — британо-канадский когнитивный психолог, один из движущих сил в области искусственного интеллекта.
Его работа по глубокому обучению и нейронным сетям произвела революцию в том, как машины концептуализируют и интерпретируют данные. Таким образом, это исследование приблизило нас к фактической разработке систем, которые также могут думать и учиться как люди.
Кто такой Джеффри Хинтон?
Родившийся в Лондоне в 1947 году, Джеффри Хинтон всегда интересовался человеческим мозгом и тем, как он обрабатывает информацию. Подобный интерес подготовил почву для его будущих начинаний. Он продолжил свое образование в Кембриджском университете, получив степень бакалавра искусств в области экспериментальной психологии.
Позже Хинтон получил докторскую степень по искусственному интеллекту в Эдинбургском университете в 1978 году, работая над тем, как мозг может реализовывать алгоритмы обучения. В 2017 году он стал соучредителем Vector Institute в Торонто и занял должность главного научного консультанта.
Хинтон работал на протяжении всей своей карьеры в уважаемых учреждениях, включая Университет Карнеги-Меллона, Google и Университет Торонто. В настоящее время он является почетным профессором в Университете Торонто.
Переехав в Канаду в 1987 году, Джеффри Хинтон стал научным сотрудником Канадского института перспективных исследований (CIFAR), присоединившись к его первой программе «Искусственный интеллект, робототехника и общество».
В 2004 году Хинтон и его коллеги успешно предложили новую программу CIFAR, Neural Computation and Adaptive Perception (NCAP), которую он возглавлял в течение десятилетия. В частности, Йошуа Бенжио и Янн LeCun были частью этой программы, и вместе трио выиграло премию ACM Turing Award в 2018 году. Они остаются активными членами программы CIFAR Learning in Machines & Brains. В 2012 году Hinton также предложил бесплатный онлайн-курс по нейронным сетям на Coursera.
В 2013 году он присоединился к Alphabet Inc. (теперь Google) в составе исследовательской группы в области искусственного интеллекта, где исследования Хинтона в области искусственного интеллекта сыграли ключевую роль в развитии технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
«Цель — создать машины, которые могут учиться на опыте и обобщать эти знания для новых ситуаций», — размышляет Хинтон, подчеркивая свое видение создания систем ИИ, которые имитируют человеческое обучение. Этот акцент на адаптивности и обучении на основе данных стал краеугольным камнем его работы, раздвигая границы того, чего машины могут достичь в реальных сценариях.
Почему Джеффри Хинтона называют крестным отцом ИИ?
Хинтона называют «Крестным отцом ИИ» из-за его важнейшей работы по разработке глубокого обучения и нейронных сетей. Он установил основные правила, которые позволили компьютерам распознавать закономерности, читать сложные данные и принимать решения как люди.
Благодаря его исследованиям был установлен мост между теоретической нейронаукой и практическим применением ИИ, что поставило его у истоков ИИ.
Возможно, его наиболее значимый вклад в эту область — это алгоритмы, которые позволяют нейронным сетям обучаться на огромных объемах данных. Улучшения в технологиях распознавания речи, классификации изображений и обработка естественного языка (NLP), реализованные в результате этого скачка, стали неотъемлемой частью многих служб и устройств, используемых сегодня.
До прорывов Хинтона многие исследователи отказывались от нейронных сетей из-за их вычислительной сложности и отсутствия эффективных методов обучения.
Ключевой вклад Хинтона в искусственный интеллект
Вклад Хинтона в развитие ИИ обширен. Далее подробнее о наиболее важных достижениях:
- Алгоритм обратного распространения: В 1980-х годах Хинтон популяризировал алгоритм обратного распространения, метод обучения многослойных нейронных сетей. Этот алгоритм позволял корректировать веса в нейронной сети, позволяя ей учиться на ошибках и совершенствоваться с течением времени. Это было важнейшее достижение, сделавшее возможным глубокое обучение.
- Машины Больцмана: Хинтон был одним из изобретателей машин Больцмана, типа стохастической рекуррентной нейронной сети, которая может изучать внутренние представления и моделировать сложные распределения вероятностей. Эта работа оказала долгосрочное влияние на методы обучения без учителя.
- Революция глубокого обучения: в 2012 году Хинтон и его студенты Алекс Крижевский и Илья Sutskever выиграл ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge со значительным преимуществом благодаря глубокой сверточной нейронной сетевой модели под названием AlexNet. Эта победа продемонстрировала мощь глубокого обучения и вызвала широкий интерес и инвестиции в эту область.
- Капсульные сети: Хинтон представил концепцию капсульных сетей (CapsNets) направленную на устранение некоторых ограничений традиционных нейронных сетей, включая их трудности с пониманием пространственных отношений и иерархий, например, того, как части объекта соотносятся с целым. Его работа над нейронными сетями продолжает влиять на исследования в области машинного обучения, особенно в понимании пространственных иерархий в данных.
Хинтон продолжает продвигать ИИ за пределы того, что считалось возможным в Google Brain и Vector Institute for Artificial Intelligence в Торонто.
На заметку: Хинтон изначально переехал в Канаду отчасти потому, что не хотел, чтобы его исследования финансировались военными учреждениями, что отражает его приверженность этическим соображениям в области ИИ.
Влияние Хинтона на искусственный интеллект
Влияние Хинтона на ИИ требует признания того, как его идеи проникли практически во все сферы. Его работа по глубокому обучению стала стандартным подходом к задачам, включающим распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и даже игровые процессы.
Как он однажды написал в Твиттере:
Обучение с подкреплением с помощью обратной связи с человеком — обычное воспитание не по годам развитого ребенка
Эта цитата отражает его точку зрения на роль человеческого руководства в обучении систем искусственного интеллекта.
Успех AlexNet сыграл ключевую роль в приобретении Google DNNresearch- компании, основанной Хинтоном и его учениками для коммерциализации их прорыва. Это приобретение значительно повысило способность Google улучшать свою технологию классификации фотографий.
Более того, методы глубокого обучения используются компаниями по всему миру для революционизации своих продуктов и услуг, от беспилотных автомобилей до персонализированных рекомендаций на потоковых платформах. Вклад Хинтона в ИИ не только продвинул технологию, но и стимулировал экономический рост и инновации.
На заметку: Многие из ведущих современных исследователей искусственного интеллекта, включая сотрудников OpenAI и DeepMind, находились под прямым или косвенным влиянием учений и публикаций Хинтона.
Наследие Хинтона
Наследие Хинтона определяется его неустанным стремлением понять интеллект и воспроизвести его в машинах. Его работа принесла ему множество наград, включая престижную премию Тьюринга в 2018 году, часто называемую «Нобелевской премией по вычислениям», врученную ему вместе с Яном ЛеКун и Йошуа Бенджио за их работу в области глубокого обучения.
В дополнение к его техническому вкладу, Хинтон также является лидером мысли по общественным последствиям ИИ. Он говорил об этических проблемах и возможных опасностях искусственного интеллекта и призывал к более ответственному развитию и управлению этой областью.
Он подчеркнул, что в будущем обучение компьютеров выполнению задач может стать столь же важным, как и их программирование. Однако Хинтон также выразил обеспокоенность потенциальными рисками, связанными с ИИ, среди которых вытеснение рабочих мест и возможность его нецелевого использования.
Эти опасения в конечном итоге привели к его решению покинуть Google в 2023 году, поскольку он стремился повысить осведомленность об этических последствиях ИИ. Его уход подчеркивает его приверженность обеспечению полезности разработки и использования ИИ с пользой для человечества.
