जेफ्री एवरेस्ट हिंटन (जन्म 6 दिसंबर 1947) एक ब्रिटिश-कनाडाई कंप्यूटर वैज्ञानिक, संज्ञानात्मक वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक हैं, जिन्हें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर उनके मौलिक कार्य के लिए जाना जाता है, जिसने उन्हें 'एआई के गॉडफादर' की उपाधि दिलाई। वे टोरंटो विश्वविद्यालय में एमेरिटस विश्वविद्यालय प्रोफेसर हैं, जहाँ वे 1980 के दशक के अंत से गहन शिक्षण के विकास में एक केंद्रीय व्यक्ति रहे हैं।
हिंटन के योगदान में 1986 के ऐतिहासिक पेपर का सह-लेखन शामिल है, जिसने बहु-परत तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बैकप्रोपेगेशन को लोकप्रिय बनाया, और एलेक्सनेट का डिज़ाइन, जिसने 2012 की इमेजनेट चुनौती जीती और कंप्यूटर विज़न में क्रांति ला दी। उन्होंने गहन शिक्षण पर उनके काम के लिए योशुआ बेंगियो और यान लेकुन के साथ 2018 का ट्यूरिंग पुरस्कार साझा किया, और 2024 में उन्होंने जॉन हॉपफील्ड के साथ भौतिकी में नोबेल पुरस्कार प्राप्त किया, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाली उनकी खोजों के लिए था।
शिक्षा
हिंटन का जन्म विंबलडन, इंग्लैंड में हुआ था, और उन्होंने ब्रिस्टल के क्लिफ्टन कॉलेज में भाग लिया, इससे पहले 1967 में किंग्स कॉलेज, कैम्ब्रिज में प्रवेश लिया। प्राकृतिक विज्ञान और कला इतिहास सहित विभिन्न क्षेत्रों में परीक्षण के बाद, उन्होंने 1970 में प्रायोगिक मनोविज्ञान में स्नातक की डिग्री प्राप्त की। फिर उन्होंने एक प्रशिक्षु बढ़ई के रूप में काम किया, लेकिन शिक्षा में लौट आए, 1972 से 1975 तक एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने 1978 में क्रिस्टोफर लॉन्गुएट-हिगिंस की देखरेख में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पीएचडी प्राप्त की। तंत्रिका नेटवर्क में उनकी प्रारंभिक रुचि तत्कालीन प्रभावी प्रतीकात्मक एआई स्कूल से अलग थी।
करियर और शैक्षणिक भूमिकाएँ
अपनी पीएचडी पूरी करने के बाद, हिंटन ने यूके में ससेक्स विश्वविद्यालय और एमआरसी एप्लाइड साइकोलॉजी यूनिट में पदों पर कार्य किया, लेकिन शोध अनुदान सुरक्षित करने में कठिनाई का सामना करना पड़ा। वे संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, सैन डिएगो में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय और बाद में पिट्सबर्ग में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में काम किया। 1987 में, वे टोरंटो विश्वविद्यालय में शामिल हुए, जहाँ वे तब से बने हुए हैं, 1998 से 2001 तक के ब्रेक के साथ जब उन्होंने यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में गैट्सबी चैरिटेबल फाउंडेशन कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस यूनिट के संस्थापक निदेशक के रूप में कार्य किया।
टोरंटो विश्वविद्यालय में, हिंटन को 1987 में कनाडाई उन्नत अनुसंधान संस्थान (CIFAR) का फेलो नियुक्त किया गया था, और 2004 में उन्होंने CIFAR के न्यूरल कम्प्यूटेशन और अनुकूली धारणा कार्यक्रम को शुरू करने में मदद की, जिसे बाद में लर्निंग इन मशीन्स एंड ब्रेन्स नाम दिया गया, जिसका उन्होंने दस वर्षों तक नेतृत्व किया। उस कार्यक्रम की सदस्यता में योशुआ बेंगियो और यान लेकुन शामिल थे, जिनके साथ उन्होंने बाद में ट्यूरिंग पुरस्कार साझा किया। 2012 में, हिंटन ने कौरसेरा प्लेटफॉर्म के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क पर एक मुफ्त ऑनलाइन पाठ्यक्रम पढ़ाया, जिससे सैकड़ों हजारों लोगों को गहन शिक्षण से परिचित कराया गया। उसी वर्ष, उन्होंने अपने स्नातक छात्रों एलेक्स क्रिज़ेव्स्की और इल्या सटस्केवर के साथ DNNresearch Inc. की सह-स्थापना की।
कंपनी को मार्च 2013 में गूगल (बाद में गूगल ब्रेन) द्वारा $44 मिलियन में अधिग्रहित किया गया था, और हिंटन ने तब कंपनी और अपने शैक्षणिक कर्तव्यों के बीच अपना समय विभाजित किया। मई 2023 में, उन्होंने सार्वजनिक रूप से गूगल से इस्तीफा दे दिया, यह कहते हुए कि वे एआई के जोखिमों के बारे में स्वतंत्र रूप से बोलना चाहते हैं, और उन्हें अपने जीवन के काम पर आंशिक रूप से पछतावा है। उन्होंने 2017 में टोरंटो में वेक्टर इंस्टीट्यूट की सह-स्थापना की और इसके मुख्य वैज्ञानिक सलाहकार बने, एक पद जो उन्होंने सक्रिय शोध से सेवानिवृत्ति के बाद भी जारी रखा। हिंटन कंप्यूटर विज्ञान विभाग में एमेरिटस विश्वविद्यालय प्रोफेसर भी हैं, जिनके डॉक्टरेट छात्रों और पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ताओं में पीटर डायन, सैम रोवेइस, मैक्स वेलिंग, रिचर्ड ज़ेमेल, ब्रेंडन फ्रे, रैडफोर्ड नील, यी व्हाई तेह, रुस्लान सालाखुतदीनोव, इल्या सटस्केवर, यान लेकुन और ज़ौबिन घहरामनी शामिल हैं।
तंत्रिका नेटवर्क में शोध
हिंटन का शोध मुख्य रूप से मशीन लर्निंग, स्मृति, धारणा और प्रतीक प्रसंस्करण के लिए तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग से संबंधित है। उन्होंने 200 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशनों के लेखक या सह-लेखक हैं, और उनका काम वितरित प्रतिनिधित्व, समय-विलंब तंत्रिका नेटवर्क, विशेषज्ञों के मिश्रण, हेल्महोल्ट्ज़ मशीनों और विशेषज्ञों के उत्पादों तक फैला हुआ है।
1980 के दशक में, हिंटन कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में समानांतर वितरित प्रसंस्करण समूह के सदस्य थे, जिसमें टेरेंस सेजनोव्स्की, फ्रांसिस क्रिक, डेविड रुमेलहार्ट और जेम्स मैकक्लेलैंड भी शामिल थे। इस समूह ने कनेक्शनिज्म का समर्थन किया, यह विचार कि उच्च-स्तरीय अनुभूति सरल इकाइयों के नेटवर्क से उभर सकती है, उस अवधि के दौरान जब एआई क्षेत्र काफी हद तक प्रतीकात्मक एआई की ओर उन्मुख था, एक दृष्टिकोण जो स्पष्ट रूप से नियमों और ज्ञान को प्रोग्राम करता था।
एक प्रमुख तकनीकी योगदान 1985 में आया जब हिंटन ने डेविड एकले और टेरी सेजनोव्स्की के साथ बोल्ट्ज़मैन मशीन का सह-आविष्कार किया। इस स्टोकेस्टिक नेटवर्क ने एक अव्यक्त संभाव्यता मॉडल के माध्यम से पैटर्न का प्रतिनिधित्व और उत्पन्न करना सीखा, जिसने बाद के ऊर्जा-आधारित मॉडलों के लिए आधार तैयार किया। 1995 में, अपने छात्रों और सहयोगियों के साथ, हिंटन ने वेक-स्लीप एल्गोरिदम का प्रस्ताव रखा, जो वैकल्पिक 'जागने' और 'सोने' के चरणों का उपयोग करके एक पहचान नेटवर्क और एक जनरेटिव नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है। उस कार्य ने कई शिक्षण दृष्टिकोणों में बाद की प्रगति में योगदान दिया।
हिंटन ने उच्च-आयामी डेटा को समझने के लिए उपयोग किए जाने वाले विज़ुअलाइज़ेशन ट्रिक्स भी विकसित किए। 2008 में, लॉरेंस वैन डेर माटेन के साथ, उन्होंने t-SNE पेश किया, एक विधि जो दृश्य निरीक्षण के लिए डेटा को कई आयामों से दो या तीन तक कम करती है, जो तंत्रिका नेटवर्क से परे क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। उन्होंने 2007 में छवि परिवर्तनों के अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग पर एक पेपर का सह-लेखन भी किया, जिसने बिना लेबल के डेटा से सीखने के लिए टूलकिट को और समृद्ध किया।
एलेक्सनेट और गहन शिक्षण सफलता
हिंटन की प्रमुखता 2012 में बढ़ी जब एलेक्सनेट, एक कन्वोल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क जिसे उन्होंने अपने छात्रों एलेक्स क्रिज़ेव्स्की और इल्या सटस्केवर के साथ डिज़ाइन किया, ने इमेजनेट लार्ज स्केल विज़ुअल रिकग्निशन चैलेंज को निर्णायक रूप से जीता। नेटवर्क ने उस समय 15.3 प्रतिशत की शीर्ष-5 त्रुटि दर हासिल की, जो पिछले तरीकों से कहीं बेहतर थी, जिसने गहन तंत्रिका नेटवर्क की शक्ति को नाटकीय रूप से दिखाया। इस सफलता ने गहन शिक्षण कंप्यूटर कंप्यूटर विज़न में पुनर्जागरण को जन्म दिया और एआई प्रगति की वर्तमान लहर में एक प्रमुख कारक था।
एलेक्सनेट से पहले, तंत्रिका नेटवर्क को सीमित माना जाता था, अक्सर छोटे डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता था। सफलता ने बड़े डेटा संवर्धन, रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट्स और कुशल GPU प्रशिक्षण को संयुक्त किया, जिन सभी का हिंटन और उनके सहयोगियों ने वर्षों से पीछा किया था। एलेक्सनेट के प्रदर्शन की मान्यता को व्यापक रूप से एक प्रमुख प्रेरणा के रूप में देखा जाता है कि क्यों नई कंपनियों और गूगल के एआई प्रयासों जैसी शोध प्रयोगशालाओं ने Deep learning में अपना निवेश बढ़ाया।
सार्वजनिक आउटरीच और सहयोग
हिंटन ने लगातार अपने विचारों को व्यापक जनता तक संचारित करने के लिए काम किया है, सितंबर 1992 और अक्टूबर 1993 में साइंटिफिक अमेरिकन जैसी पत्रिकाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर लेखन प्रकाशित किया। उन्होंने 2012 का MOOC भी पढ़ाया जिसने गहन शिक्षण शोधकर्ताओं की एक पीढ़ी को जन्म देने में मदद की। 2013 में गूगल में उनका कदम, जिसे एक अंशकालिक नियुक्ति के रूप में घोषित किया गया था जिसका उद्देश्य "विश्वविद्यालय अनुसंधान और गूगल में काम के बीच अपना समय विभाजित करना" था, ने उद्योग से संबंध को और मजबूत किया। सटस्केवर और क्रिज़ेव्स्की के साथ DNNresearch की स्थापना के बाद, वे एआई कंपनियों के पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल हो गए, सबसे उल्लेखनीय बाद में कि उनके समूह ने OpenAI के शुरुआती प्रयासों जैसे 2020 के भाषा मॉडल मतभेदों के साथ सहयोग किया, लेकिन हिंटन स्वयं OpenAI में नहीं थे। उनके स्टाफ सदस्य अब विभिन्न संस्थानों में हैं।
पुरस्कार और मान्यता
हिंटन की मौलिक खोजों ने उन्हें अपने क्षेत्र के लिए उच्चतम पेशेवर मान्यता दिलाई। 2018 में, उन्होंने योशुआ बेंगियो और यान लेकुन के साथ संयुक्त रूप से ACM AM ट्यूरिंग पुरस्कार प्राप्त किया, जिसे अक्सर कंप्यूटिंग का नोबेल पुरस्कार कहा जाता है, जो वैचारिक और इंजीनियरिंग सफलता की मान्यता में था जिसने यह साबित किया कि बड़े तंत्रिका नेटवर्क बुद्धिमत्ता उत्पन्न कर सकते हैं। उन्हें अक्सर 'गहन शिक्षण के गॉडफादर' कहा जाता है।
2024 में, हिंटन को जॉन हॉपफील्ड के साथ 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'। स्वीडिश अकादमी ने सांख्यिकीय भौतिकी और साहचर्य स्मृति पर उनके काम पर प्रकाश डाला, जिसने Artificial intelligence में वर्तमान उछाल के लिए प्रमुख नींव रखी। हिंटन, एक सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी जिन्होंने संयुक्त प्रशिक्षण प्राप्त किया था, ने पुरस्कार स्वीकार किया, इस विडंबना पर विचार करते हुए कि एक क्षेत्र जो कभी हाशिये पर था, आधुनिक भौतिकी का केंद्र बन गया।
एआई सुरक्षा और वकालत
2023 में गूगल छोड़ने के बाद, हिंटन एआई के जोखिमों के बारे में एक प्रमुख आवाज बन गए। उन्होंने कहा है कि उन्होंने कृत्रिम-सुरक्षा के बारे में बोलने के लिए छोड़ा। उनका कहना है कि वे Large language model और अन्य प्रणालियों के बारे में चिंतित हैं जो जल्द ही मानव क्षमता के स्तर पर कार्य कर सकते हैं, और उनका दुरुपयोग दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं द्वारा किया जा सकता है या सबसे खराब स्थिति में अस्तित्वगत जोखिम बन सकते हैं। उन्होंने अब यह नहीं माना कि Artificial general intelligence से परिवर्तन संभव है, लेकिन बहुत तेजी से बढ़ रहा है।
हिंटन ने एआई कंपनियों और राष्ट्रों के बीच बाध्यकारी सहयोग के माध्यम से सुरक्षा दिशानिर्देशों की स्थापना और प्रवर्तन का आह्वान किया है। उन्होंने कहा है कि एआई स्व-नियमन अपर्याप्त है, और विशेष रूप से इस बात पर प्रकाश डाला है कि Large language model बनाने वाली कंपनियां लाभ प्रोत्साहन के माध्यम से "गुलाम" बना सकती हैं, और राष्ट्र एक ऐसी दौड़ में प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं जो सुरक्षा के लिए टालने योग्य हो सकती है। नोबेल पुरस्कार प्राप्त करने के बाद, उन्होंने उन प्रणालियों को डिजाइन करने के लिए एआई सुरक्षा पर तत्काल शोध का प्रस्ताव रखा जो मनुष्यों से अधिक बुद्धिमान लोगों पर नियंत्रण सुनिश्चित करें। उनका संदेश वैज्ञानिक आलोचना के लिए प्राप्त हुआ लेकिन एक एआई समुदाय के विचार के साथ प्रतिध्वनित होता है जो नियंत्रण के बारे में तेजी से चिंतित है।
व्यक्तिगत जीवन और विरासत
हिंटन का जन्म विंबलडन, लंदन में एक बौद्धिक परिवार में हुआ था। एक पृष्ठभूमि जिसमें कई वैज्ञानिक शामिल हैं, और उनके परदादा क्लॉड एक तर्कशास्त्री थे। वे 1987 में कनाडा चले गए, कनाडाई नागरिक बन गए, और अब वे टोरंटो में रहते हैं। उन्होंने अपने प्रसिद्ध कस्टम हैकिंग जैसी विलक्षणताओं का उपयोग किया और सफलता की कोई कमी नहीं थी। उनके शुरुआती दूरदर्शी योगदान, जिन्हें अक्सर 1980 के दशक में उपहास किया जाता था, बाद में दूरदर्शी साबित हुए: यह\n
हिंटन के उल्लेखनीय पूर्व पीएचडी छात्रों और पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ताओं में पीटर स्टिमसन, सैम रीड, मैक्स वेल्स, रिचर्ड अर्बन बेडिंग, रैडफोर्ड, वाई. व्हाई, रुस्लान, इल्या सटस्केवर (OpenAI के सह-संस्थापक, Deep learning के निर्माता) शामिल हैं\n
हिंटन को एक मौलिक व्यक्ति के रूप में मान्यता दी गई है जो सुनिश्चित करता है कि उनके जीवन का काम। उन्होंने नैतिक उपायों का आह्वान किया है, लेकिन एआई के "बुद्धिमत्ता के युग" में मूल्य देखना भी जारी रखते हैं।