Geoffrey Hinton

  • Geoffrey E. Hinton, CC FRS FRSC (* 6. Dezember 1947 in Wimbledon, Großbritannien) ist ein britischer Informatiker und Kognitionspsychologe, der vor allem für seine Beiträge zur Theorie künstlicher neuronaler Netze bekannt ist.
  •  Geoffrey Hinton wurde als Sohn des Insektenkundlers Howard Hinton (1912–1977) und als Ururenkel des Logikers George Boole geboren
  • Hinton war fest davon überzeugt, dass neuronale Systeme für die Erklärung und Nachbildung von Intelligenz hinreichend und notwendig sind. Im Jahre 1978 erhielt er seinen PhD in Künstlicher Intelligenz von der Universität Edinburgh (Schottland)
  • Im Jahr 2012 verkaufte Hinton sein damaliges Start-up und seine eigene Arbeitskraft für 44 Millionen Dollar an Google, wo er neben seiner Arbeit an der Universität Toronto bis April 2023 als Vizepräsident und Engineering Fellow  blieb.
  • Seine Kündigung bei Google im Jahr 2023 begründete er mit dem Anliegen, offen über die Risiken der Künstlichen Intelligenz sprechen zu können 
  • Geoffrey Hinton untersucht die Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen in den Bereichen Lernen, Gedächtnis, Wahrnehmung und Symbolverarbeitung. Er gehörte zu den Wissenschaftlern, die den Backpropagation-Algorithmus einführten (in einem Nature Aufsatz von 1986 mit David Rumelhart und Ronald Williams) und entwickelte unter anderem die Konzepte der Boltzmann-Maschine und der Helmholtz-Maschine. Leicht verständliche Einführungen in seine wissenschaftliche Arbeit finden sich in seinen Artikeln im Scientific American von 1992 und 1993.
  • Werke
    • David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams: Learning representations by back-propagating errors. In: Nature. 323. Jahrgang, Nr. 6088, 9. Oktober 1986, ISSN 1476-4687, S. 533–536, doi:10.1038/323533a0 (englisch).
    • How neural networks learn from experience. In: Scientific American. 9/1992
    • mit D. C. Plaut und T. Shallice: Simulating brain damage. In: Scientific American. 10/1993
    • Geoffrey Hinton, Ruslan Salakhutdinov: Reducing the dimensionality of data with neural networks. In: Science. Vol. 313 Issue 5786, 28. Juli 2006, S. 504–507, doi:10.1126/science.1127647 (englisch).}
    • Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton: Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems 25 (2012): 1097-1105.
    • Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton: Deep learning. In: Nature. 521. Jahrgang, 27. Mai 2015, S. 436–444, doi:10.1038/nature14539 (englisch).


 

 Künstliche Intelligenz:

 

 

 

 

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