जेफ्री हिंटन एक ब्रिटिश-कनाडाई संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिन्हें यान लेकुन और योशुआ बेंजियो के साथ "डीप लर्निंग के गॉडफादर" में से एक के रूप में व्यापक रूप से श्रेय दिया जाता है। तंत्रिका नेटवर्क सीखने के एल्गोरिदम पर उनके दशकों के काम, जिनमें से अधिकांश उस समय किए गए जब अन्य लोग इस दृष्टिकोण को एक मृत अंत मानते थे, ने 2010 के दशक की गहन शिक्षा क्रांति की नींव रखी।
करियर
1947 में लंदन में जन्मे, हिंटन ने 1978 में एडिनबर्ग विश्वविद्यालय से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पीएचडी अर्जित की। संयुक्त राज्य अमेरिका में शोध पदों के बाद, वे टोरंटो विश्वविद्यालय में बस गए, जहाँ उन्होंने अपना अधिकांश शैक्षणिक करियर बिताया। 1986 में, डेविड रुमेलहार्ट और रोनाल्ड विलियम्स के साथ काम करते हुए, उन्होंने उस पेपर का सह-लेखन किया जिसने बैकप्रोपेगेशन को बहु-परत नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के एक व्यावहारिक तरीके के रूप में लोकप्रिय बनाया, और उन्होंने क्षेत्र में मुख्य तकनीकों को विकसित करना जारी रखा, जिसमें बोल्ट्ज़मैन मशीनें, ड्रॉपआउट नियमितीकरण और गहरे नेटवर्क को आरंभ करने और प्रशिक्षित करने के तरीके में सुधार शामिल हैं।
क्षेत्र के लिए निर्णायक मोड़ 2012 में आया, जब हिंटन के स्नातक छात्रों एलेक्स क्रिज़ेव्स्की और इल्या सट्सकेवर ने एलेक्सनेट बनाया, एक गहरा कन्वोल्यूशनल नेटवर्क जिसने इमेजनेट पहचान प्रतियोगिता को बड़े अंतर से जीता। परिणाम ने कंप्यूटर विज़न समुदाय के अधिकांश लोगों को आश्वस्त किया कि गहरे, GPU-प्रशिक्षित नेटवर्क ने उन हाथ से इंजीनियर की गई विधियों से बेहतर प्रदर्शन किया जो तब तक हावी थीं, और इसे अक्सर उस क्षण के रूप में उद्धृत किया जाता है जब गहन शिक्षा मुख्यधारा में आई। गूगल ने हिंटन की छोटी कंपनी, DNNresearch, को तुरंत बाद अधिग्रहित कर लिया, और उन्होंने अपना समय टोरंटो विश्वविद्यालय और गूगल ब्रेन के बीच विभाजित किया, जिसे बाद में गूगल डीपमाइंड में मिला दिया गया।
गूगल से प्रस्थान और नोबेल पुरस्कार
मई 2023 में, हिंटन ने गूगल से इस्तीफा दे दिया, यह कहते हुए कि वे उस तकनीक के जोखिमों के बारे में स्वतंत्र रूप से बोलना चाहते हैं जिसे उन्होंने बनाने में मदद की थी, जिसमें नौकरी विस्थापन, गलत सूचना और तेजी से सक्षम प्रणालियों पर मानव नियंत्रण के नुकसान के बारे में दीर्घकालिक चिंताएँ शामिल हैं। एआई सुरक्षा वकालत की ओर उनका सार्वजनिक बदलाव उन्हें एआई से अस्तित्वगत जोखिम के बारे में चेतावनी देने वाली सबसे प्रमुख आवाज़ों में से एक बना दिया, जो एक शोधकर्ता के लिए एक उल्लेखनीय मोड़ है जिसने अपना अधिकांश करियर केवल तंत्रिका नेटवर्क को काम करने की कोशिश में बिताया था।
हिंटन ने गहन शिक्षा पर उनके काम के लिए लेकुन और बेंजियो के साथ 2018 का ट्यूरिंग पुरस्कार साझा किया। 2024 में, उन्हें जॉन हॉपफील्ड के साथ संयुक्त रूप से भौतिकी में नोबेल पुरस्कार से सम्मानित किया गया, "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाली मौलिक खोजों और आविष्कारों के लिए," जो उस वर्ष के एआई-संबंधित नोबेल मान्यताओं के व्यापक सेट का हिस्सा है, जिसे 2024 एआई नोबेल पुरस्कार पर लेख में शामिल किया गया है।