जेफ्री एवरेस्ट हिंटन (जन्म 6 दिसंबर 1947) एक ब्रिटिश-कनाडाई कंप्यूटर वैज्ञानिक, संज्ञानात्मक वैज्ञानिक और संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक हैं। उन्हें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर उनके मौलिक कार्य के लिए व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है, जिसने उन्हें "एआई के गॉडफादर" की उपाधि दिलाई। वे टोरंटो विश्वविद्यालय में एमेरिटस विश्वविद्यालय प्रोफेसर हैं और 2018 ट्यूरिंग पुरस्कार तथा 2024 भौतिकी में नोबेल पुरस्कार के प्राप्तकर्ता हैं।
हिंटन का शोध गहन शिक्षण के विकास के लिए केंद्रीय रहा है, जो मशीन लर्निंग की एक उपशाखा है जो डेटा में जटिल पैटर्न को मॉडल करने के लिए बहु-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करती है। उनके योगदान में बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम का लोकप्रियकरण, बोल्ट्ज़मैन मशीनों का आविष्कार और एलेक्सनेट का डिज़ाइन शामिल है, जो कंप्यूटर विज़न में एक सफलता थी। वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जोखिमों पर एक प्रमुख आवाज़ भी रहे हैं, और इन चिंताओं के बारे में स्वतंत्र रूप से बोलने के लिए 2023 में Google से इस्तीफा दे दिया।
शिक्षा और प्रारंभिक जीवन
हिंटन का जन्म 6 दिसंबर 1947 को यूनाइटेड किंगडम के विम्बलडन में हुआ था, और उन्होंने ब्रिस्टल के क्लिफ्टन कॉलेज में शिक्षा प्राप्त की। 1967 में, उन्होंने किंग्स कॉलेज, कैम्ब्रिज में मैट्रिक पास किया, जहाँ उन्होंने शुरू में प्राकृतिक विज्ञान, कला इतिहास और दर्शन की खोज की, इससे पहले 1970 में प्रायोगिक मनोविज्ञान में स्नातक की डिग्री प्राप्त की। एक साल बढ़ई के रूप में प्रशिक्षुता के बाद, उन्होंने एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में स्नातकोत्तर अध्ययन किया, और 1978 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पीएचडी अर्जित की। उनके डॉक्टरेट शोध की देखरेख क्रिस्टोफर लॉन्गुएट-हिगिंस ने की, जो तंत्रिका नेटवर्क पर प्रतीकात्मक एआई दृष्टिकोण का पक्ष लेते थे, एक अंतर जिसने हिंटन के बाद के कनेक्शनिज्म के समर्थन को आकार दिया।
करियर और शैक्षणिक पद
अपनी पीएचडी के बाद, हिंटन ने यूके में ससेक्स विश्वविद्यालय और एमआरसी एप्लाइड साइकोलॉजी यूनिट में काम किया। वित्तीय कठिनाइयों का सामना करते हुए, वे संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो, और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में पदों पर रहे। 1987 में, वे टोरंटो विश्वविद्यालय में प्रोफेसर के रूप में शामिल हुए, जहाँ वे अपने अधिकांश करियर के लिए रहे, सिवाय 1998 से 2001 तक यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में गैट्सबी चैरिटेबल फाउंडेशन कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस यूनिट के संस्थापक निदेशक के रूप में कार्यकाल के।
टोरंटो में, हिंटन 1987 में कनाडाई इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड रिसर्च (CIFAR) के फेलो बने, और 2004 में उन्होंने CIFAR कार्यक्रम "न्यूरल कम्प्यूटेशन एंड अडेप्टिव परसेप्शन" (अब "लर्निंग इन मशीन्स एंड ब्रेन्स") की सह-स्थापना की, जिसका उन्होंने एक दशक तक नेतृत्व किया। इस कार्यक्रम ने गहन शिक्षण के प्रमुख व्यक्तियों को एक साथ लाया, जिनमें योशुआ बेंगियो और यान लेकुन शामिल थे, जिनके साथ हिंटन ने बाद में 2018 ट्यूरिंग पुरस्कार साझा किया।
2012 में, हिंटन ने Coursera के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क पर एक मुफ्त ऑनलाइन पाठ्यक्रम पढ़ाया, और अपने छात्रों एलेक्स क्रिज़ेव्स्की और इल्या सटस्केवर के साथ, उन्होंने DNNresearch Inc. की सह-स्थापना की। मार्च 2013 में, Google ने कंपनी को $44 मिलियन में अधिग्रहित किया, और हिंटन ने अपना समय Google Brain टीम और विश्वविद्यालय के बीच विभाजित किया। वे मई 2023 तक इस दोहरी भूमिका में रहे, जब उन्होंने एआई जोखिमों पर स्वतंत्र रूप से चर्चा करने के लिए Google से अपने इस्तीफे की सार्वजनिक घोषणा की, यह कहते हुए कि उनके जीवन के काम पर उन्हें आंशिक रूप से पछतावा है।
शोध योगदान
हिंटन का शोध मशीन लर्निंग, स्मृति, धारणा और प्रतीक प्रसंस्करण के लिए तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग पर केंद्रित है, जिसमें 200 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशन हैं। 1980 के दशक में, वे कार्नेगी मेलन में समानांतर वितरित प्रसंस्करण समूह का हिस्सा थे, जिसने एआई सर्दियों के दौरान कनेक्शनिज्म को बढ़ावा दिया। यह दृष्टिकोण मानता है कि तर्क और व्याकरण जैसी क्षमताएं तंत्रिका नेटवर्क द्वारा डेटा से सीखी जा सकती हैं, जो प्रतीकात्मक एआई के स्पष्ट नियम-आधारित प्रोग्रामिंग के विपरीत है।
1985 में, हिंटन ने डेविड एक्ले और टेरी सेजनोव्स्की के साथ बोल्ट्ज़मैन मशीनों का सह-आविष्कार किया। 1986 में, डेविड रुमेलहार्ट और रोनाल्ड जे. विलियम्स के साथ, उन्होंने एक महत्वपूर्ण पेपर सह-लेखन किया जिसने बहु-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बैकप्रॉपैगेशन एल्गोरिदम को लोकप्रिय बनाया, हालांकि वे इसे प्रस्तावित करने वाले पहले नहीं थे। उनके अन्य नवाचारों में वितरित प्रतिनिधित्व, समय विलंब तंत्रिका नेटवर्क, विशेषज्ञों के मिश्रण, हेल्महोल्ट्ज़ मशीनें और विशेषज्ञों के उत्पाद शामिल हैं। 1995 में, उन्होंने वेक-स्लीप एल्गोरिदम प्रस्तावित किया, और 2008 में, उन्होंने लॉरेन्स वैन डेर माटेन के साथ t-SNE विज़ुअलाइज़ेशन विधि विकसित की।
एक ऐतिहासिक उपलब्धि 2012 में एलेक्सनेट के साथ आई, जो एलेक्स क्रिज़ेव्स्की और इल्या सटस्केवर के साथ डिज़ाइन किया गया एक गहरा संवॉल्यूशनल तंत्रिका नेटवर्क था। एलेक्सनेट ने ImageNet चुनौती जीती, छवि पहचान में नाटकीय रूप से सुधार किया और आधुनिक गहन शिक्षण क्रांति को प्रज्वलित किया। इस सफलता ने Google द्वारा DNNresearch के अधिग्रहण को जन्म दिया और उद्योग में गहन शिक्षण को अपनाने में तेजी लाई।
पुरस्कार और मान्यता
हिंटन के योगदान को व्यापक रूप से सम्मानित किया गया है। 2018 में, उन्होंने गहन शिक्षण पर उनके काम के लिए योशुआ बेंगियो और यान लेकुन के साथ संयुक्त रूप से ACM ए.एम. ट्यूरिंग पुरस्कार प्राप्त किया, और तीनों को अक्सर "गहन शिक्षण के गॉडफादर" कहा जाता है। 2024 में, उन्हें जॉन हॉपफील्ड के साथ "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाली मौलिक खोजों और आविष्कारों" के लिए भौतिकी में नोबेल पुरस्कार से सम्मानित किया गया। वे रॉयल सोसाइटी के फेलो और ऑर्डर ऑफ कनाडा के कंपेनियन भी हैं।
एआई सुरक्षा वकालत
Google से अपने प्रस्थान के बाद से, हिंटन एआई सुरक्षा के एक प्रमुख समर्थक बन गए हैं। उन्होंने दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं द्वारा जानबूझकर दुरुपयोग, तकनीकी बेरोजगारी और कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता से अस्तित्वगत जोखिम के बारे में चिंताएं व्यक्त की हैं। उन्होंने सुरक्षा दिशानिर्देश स्थापित करने के लिए एआई डेवलपर्स के बीच अंतर्राष्ट्रीय सहयोग का आह्वान किया है और, नोबेल पुरस्कार प्राप्त करने के बाद, मनुष्यों से अधिक बुद्धिमान एआई सिस्टम को नियंत्रित करने पर तत्काल शोध का आग्रह किया है। उनकी चेतावनियों ने जनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल के जिम्मेदार विकास पर सार्वजनिक बहस को प्रभावित किया है।