Geoffrey Hinton

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Geoffrey Hinton
Deep Thinkers on Deep Learning (cropped to Geoffrey Hinton).jpg
Información personal
Nacimiento 6 de diciembre de 1947 Ver y modificar los datos en Wikidata (71 años)
Wimbledon, Reino Unido Ver y modificar los datos en Wikidata
Nacionalidad Británica y canadiense Ver y modificar los datos en Wikidata
Familia
Padre H. E. Hinton Ver y modificar los datos en Wikidata
Educación
Educado en
Supervisor doctoral H. Christopher Longuet-Higgins Ver y modificar los datos en Wikidata
Información profesional
Ocupación Informático teórico e investigador de la inteligencia artificial Ver y modificar los datos en Wikidata
Área Aprendizaje profundo y aprendizaje automático Ver y modificar los datos en Wikidata
Empleador
Miembro de

Geoffrey Hinton (Wimdledon, Reino Unido, 6 de diciembre de 1947) es un informático británico.

Educación[editar]

Hinton fue educado en la universidad de King's College, Cambridge y se graduó en 1970, con un Licenciado en artes en psicología experimental. Continúa sus estudios en la Universidad de Edimburgo donde le es otorgado un PhD en inteligencia artificial en 1977 por su investigación supervisado por Christopher Longuet-Higgins.[1]

Carrera e investigación[editar]

Después de su PhD trabaja en la Universidad de Sussex, y (después de la dificultad para hallar financiamiento en Gran Bretaña) la Universidad de California, San Diego, y Carnegie Mellon Universidad. Fue director fundador de la Fundación Benéfica Gatsby de la unidad de Neurociencia Computacional en University College de Londres, y actualmente[2]​ un profesor en el departamento de informática en la Universidad de Toronto. Él tiene la Cátedra de Investigación de Canadá en Aprendizaje de Máquina, y es actualmente un advisor para el Aprendizaje en Máquinas y Cerebros en el Instituto canadiense para Ivestigación Avanzada. Hinton enseñó un curso on-line libre en Redes Neuronales en la plataforma de educación Coursera en 2012.[3]​ Y se unió Google en Marzo de 2013 cuándo su compañía, DNNresearch Inc., fue adquirida. Está planeando dividir "su tiempo entre su investigación universitaria y su trabajo en Google".[4]

Hinton investiga en las maneras de utilizar redes neuronales para aprendizaje de máquina, memoria, percepción y procesamiento de símbolos. Es autor o coautor de más de 200 publicaciones revisadas por pares en estas áreas.[5][6]​ Mientras fue profesor en Universidad de Carnegie Mellon (1982-1987), Hinton fue uno de los primeros investigadores que demostró el uso de el algoritmo de backpropagation generalizado para entrenar redes neuronales multi-capa que ha sido ampliamente utilizado para aplicaciones prácticas.[7]​ Durante el mismo periodo, Hinton co-inventó las máquinas de Boltzmann con David Ackley y Terry Sejnowski.[8]​ Sus otras contribuciones a la investigación en redes neuronales incluyen representaciones distribuídas, red neuronal con retraso de tiempo, mezclas de expertos, máquinas de Helmholtz y Producto de Expertos. En 2007 Hinton fue coautor de un trabajo de aprendizaje no supervisado titulado "Aprendizaje no supervisado de transformaciones de imagen".[9]​ Una introducción accesible a las investigaciones de Geoffrey Hinton puede ser encontrada en sus artículos en Scientific American en septiembre 1992 y octubre 1993.

En octubre y noviembre de 2017, respectivamente, Hinton publicó dos artículos de investigación de acceso abierto [10][11]​ sobre el tema de la redes neuronales de cápsula, que de acuerdo a Hinton son "por fin algo que funciona bien."[12]

Alumnos de PhD e investigadores postdoctoral notables de su grupo incluyen Richard Zemel, Brendan Frey, Radford M. Neal, Ruslan Salakhutdinov, Ilya Sutskever, Yann LeCun[13]​ y Zoubin Ghahramani.

Honores[editar]

De izquierda a derecha Russ Salakhutdinov, Richard S. Sutton, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio y Steve Jurvetson en 2016

Hinton fue elegido miembro de la Royal Society (FRS) en 1998. Él fue el primer ganador de la David E. Rumelhart Premio en 2001.[14]​ 

En 2001, Hinton fue galardonado con un Doctorado Honoris causa de la Universidad de Edimburgo.[cita requerida] En 2005 recibió el Premio IJCAI de Investigación de Excelencia por su trayectoria. También fue galardonado con el  Herzberg Canadá Medalla de Oro para la Ciencia y la Ingeniería en 2011.[15]​ En 2013, Hinton fue galardonado con un Doctorado Honoris causa de la Universidad de Sherbrooke.[cita requerida]

En 2016, fue elegido miembro extranjero de la Academia Nacional de Ingeniería "Por sus contribuciones a la teoría y la práctica de las redes neuronales artificiales y sus aplicaciones para el reconocimiento de voz y visión por computador".[16]​ también recibió el IEEE/RSE Wolfson James Clerk Maxwell Premio en 2016.[17]

Ha ganado los premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento de Adjudicación (2016) en la Información y la Comunicación las Tecnologías de la categoría "por su pionera y muy influyente trabajo" para dotar a las máquinas con la capacidad para aprender.

Vida personal[editar]

Hinton es el tatara-tatara-nieto de ambos, el lógico George Boole, cuya obra se convirtió en uno de los fundamentos de la moderna ciencia de la computación, y de médico cirujano y autor James Hinton.[18]​ Su padre es Howard Hinton.[19]​ Su segundo nombre viene de otro pariente, George Everest.[20]​ Él es el sobrino de el economista de Colin Clark.[21]​ Perdió a su primera esposa para el cáncer de ovario en 1994.[22]

Puntos de vista[editar]

Hinton se movió de los EE.UU. a Canadá en parte debido a desilusión con la política de la era de Reagan y desaprobación del financiamiento militar de la inteligencia artificial. Cree que los sistemas políticos utilizarán la IA para "terrorizar personas". Hinton ha peticionado en contra de las armas autónomas letales. Con respecto al riesgo existencial de inteligencia artificial, Hinton ha declarado que la superinteligencia parece estar a más de 50 años en el futuro, pero advierte que "no hay una buena trayectoria de cosas menos inteligentes controlando cosas de mayor inteligencia". Cuando fue preguntado en 2015 por qué continúa con la investigación a pesar de sus preocupaciones graves, Hinton declaró "te podría dar los argumentos habituales. Pero la verdad es que la perspectiva de descubrir es demasiado dulce." Hinton ha declarado también que "es muy duro de pronosticar más allá cinco años" lo que avances la IA traerá.[23]

Referencias[editar]

  1. (Tesis).  Falta el |título= (ayuda)Falta el |título= (ayuda)
  2. https://www.cs.toronto.edu/~hinton/fullcv.pdf
  3. https://www.coursera.org/learn/neural-networks
  4. «U of T neural networks start-up acquired by Google». Toronto, ON. 12 de marzo de 2013. Consultado el 13 de marzo de 2013. 
  5. Plantilla:Google scholar id
  6. Plantilla:Scopus(subscription required)Plantilla:Scopus
  7. «Learning representations by back-propagating errors». Nature (en inglés) 323 (6088): 533-536. 9 de octubre de 1986. ISSN 1476-4687. doi:10.1038/323533a0. 
  8. Ackley, David H; Hinton Geoffrey E; Sejnowski, Terrence J (1985), "A learning algorithm for Boltzmann machines", Cognitive science, Elsevier, 9 (1): 147–169
  9. Hinton, Geoffrey E. «Geoffrey E. Hinton's Publications in Reverse Chronological Order». 
  10. Sabour, Sara; Frosst, Nicholas; Hinton, Geoffrey. October 2017. "Dynamic Routing Between Capsules"
  11. "Matrix capsules with EM routing" November 3, 2017. OpenReview.net
  12. Geib, Claudia. November 2nd 2017. "We’ve Finally Created an AI Network That’s Been Decades in the Making" Futurism.com
  13. «Yann LeCun's Research and Contributions». yann.lecun.com. Consultado el 13 de marzo de 2018. 
  14. «Current and Previous Recipients». David E. Rumelhart Prize. 
  15. «Artificial intelligence scientist gets M prize». 14 de febrero de 2011. 
  16. «National Academy of Engineering Elects 80 Members and 22 Foreign Members». NAE. 8 de febrero de 2016. 
  17. «2016 IEEE Medals and Recognitions Recipients and Citations». IEEE. Archivado desde el original el 9 de mayo de 2016. Consultado el Plantilla:Format date. 
  18. The Isaac Newton of logic
  19. Salt, George (1978). «Howard Everest Hinton. 24 August 1912-2 August 1977». Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society 24 (0): 150-182. ISSN 0080-4606. doi:10.1098/rsbm.1978.0006. 
  20. Smith, Craig S. (23 de junio de 2017). «The Man Who Helped Turn Toronto Into a High-Tech Hotbed». Consultado el 27 de junio de 2017. 
  21. Shute, Joe (26 de agosto de 2017). «The 'Godfather of AI' on making machines clever and whether robots really will learn to kill us all?». Consultado el 20 de diciembre de 2017. 
  22. Shute, Joe (26 de agosto de 2017). «The 'Godfather of AI' on making machines clever and whether robots really will learn to kill us all?». Consultado el 30 de enero de 2018. 
  23. Khatchadourian, Raffi (16 de noviembre de 2015). «The Doomsday Invention». Consultado el 30 de enero de 2018.