この 2 日間で、またもや技術界で爆発的なニュースが飛び込んできましたが、多くの学生が目にしたと思います。
これは、75 歳のコンピューター科学者である Geoffrey Hinton が Google を去ることであり、テクノロジー コミュニティで広く注目され、議論を呼んでいます。
そして、ヒントン自身がそのニュースを確認しました。
ジェフリー・ヒントンという名前は、AI 人工知能と機械学習について学んだ一部の学生にはなじみがあるはずです。
ヒントンは、「ニューラル ネットワークの父」、「ディープ ラーニングの創始者」、「人工知能のゴッドファーザー」などとして知られる世界的に有名な人工知能の専門家であり、常に世界で最も尊敬されているリーダーの 1 人です。このフィールド。
人工知能分野のパイオニアとして、彼の功績はその後のこの分野の発展にも大きな影響を与えました。
実は時を数えると、ヒントンが2013年にGoogleに入社してから10年。
報告によると、ヒントンは実際に 4 月に退職を申し出、その後、Google の CEO であるサンダー ピチャイと直接話しました。
ヒントン氏はメディアとのインタビューで、人工知能のリスクを非常に懸念しており、長年の仕事と研究を後悔していると語っています。
誰もがヒントンの辞任の理由に興味を持っていたちょうどその時、ヒントン自身は、このようにして人工知能のリスクについてより自由に議論できるようになると語った。
1947 年、ジェフリー ヒントンはイギリスのウィンブルドンの知識人一家に生まれました。
彼の父、ハワード・エベレスト・ヒントンは甲虫を研究した英国の昆虫学者で、母のマーガレット・クラークは教師でした。
さらに、彼の高祖父であるジョージ・ブールは有名な論理学者であり、現代の計算科学の基礎となったブール代数の発明者であり、叔父のコリン・クラークは有名な経済学者でした。
ヒントン家の多くのメンバーは、学業や研究において非常に優れているようです.
ヒントンは主にニューラル ネットワークと機械学習の研究に従事しており、AI の分野で多くの重要な貢献をしてきました。その中で最も有名なのはニューラル ネットワークの分野での研究です。
1980年代からバックプロパゲーションアルゴリズム（Back Propagation、BPアルゴリズム）の研究を開始し、ニューラルネットワークモデルの学習に応用。このアルゴリズムは、音声認識、画像認識、自然言語処理などの分野で広く使用されています。
さらに、ヒントンは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、ディープ ビリーフ ネットワーク (DBN)、再帰ニューラル ネットワーク (RNN)、およびカプセル ネットワークの分野でも重要な貢献をしました。
2013 年にヒントンは Google に入社すると同時に、機械学習に関連する多くのテクノロジーを Google に持ち込み、それらを Google の複数の事業に統合しました。
2019 年 3 月、ACM は 2018 年のチューリング賞の受賞者を発表しました。
チューリング賞がコンピューター分野における最高の国際賞であり、「コンピューター業界のノーベル賞」としても知られていることは誰もが知っています。
ヒントンは、モントリオール大学のコンピューター サイエンス教授である Yoshua Bengio と、Meta のチーフ AI サイエンティストである Yann LeCun とともに、対応する分野での優れた貢献が認められ、ニューラル ネットワークの研究でチューリング賞オブ ザ イヤーを受賞しました。 .
さらに、ヒントンは彼の学歴の中で何百もの論文を発表しており、これらの論文では、人工知能、機械学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョンなどの分野をカバーする多くの重要な理論と方法が提案されています。
さらに、彼の論文の被引用数は驚くべきものであり、これらの分野の研究開発に重要な影響を与えています。
ヒントンは、機械学習における高い成果に加えて、優秀な教師でもあります。
ヒントンは多くの優秀な学生を連れてきており、その多くは Apple や Google などのシリコンバレーのテクノロジー大手に引き抜かれ、該当する企業で人工知能関連分野の研究を主導しました。
これらの中で最も典型的なのは Ilya Sutskever です。彼は Hinton の学生であり、最近有名な OpenAI 企業の共同創設者兼主任科学者でもあります。
ここで話をすると、大物の創造性とこの分野への貢献を嘆かなければなりません。
Google を辞めたということは、新しい旅を始めるということであり、上司からのエキサイティングな話を楽しみにしています。
では、以上が本日の記事の内容です、ご覧いただきありがとうございます。また次号でお会いしましょう。
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