ジェフリー・ヒントンは、イギリス系カナダ人の認知心理学者およびコンピュータ科学者であり、ヤン・ルカンやヨシュア・ベンジオと並んで「ディープラーニングの父」の一人として広く認められている。彼のニューラルネットワーク学習アルゴリズムに関する数十年にわたる研究は、その多くが他の研究者に頓挫したアプローチと見なされていた時期に行われたが、2010年代のディープラーニング革命の基盤を築いた。
経歴
1947年にロンドンで生まれたヒントンは、1978年にエディンバラ大学で人工知能の博士号を取得した。米国での研究職を経て、トロント大学に定着し、そこで学術キャリアの大半を過ごした。1986年には、デビッド・ラメルハートおよびロナルド・ウィリアムズと共同で、バックプロパゲーションを多層ネットワークの訓練における実用的な手法として広めた論文を共著し、その後もボルツマンマシン、ドロップアウト正則化、深層ネットワークの初期化と訓練の改善など、この分野の中核技術を開発し続けた。
この分野の転機は2012年に訪れ、ヒントンの大学院生であるアレックス・クリジェフスキーとイリヤ・サツケバーが、AlexNetを構築した。これは深層畳み込みネットワークであり、ImageNet認識コンペティションで大差をつけて優勝した。この結果は、コンピュータビジョンコミュニティの多くに、深層でGPU訓練されたネットワークが、それまで支配的だった手設計の手法を上回ることを確信させ、ディープラーニングが主流になった瞬間としてしばしば引用される。グーグルはその後まもなくヒントンの小さな会社であるDNNresearchを買収し、彼はトロント大学とグーグル・ブレイン（後にGoogle DeepMindに統合）の間で時間を分け合った。
グーグル退社とノーベル賞
2023年5月、ヒントンはグーグルを辞任し、自身が創り出すのに貢献した技術のリスク、すなわち雇用喪失、偽情報、そしてますます高性能化するシステムに対する人間の制御喪失に関する長期的な懸念について自由に語りたいと述べた。彼のAI安全性擁護への公的な転向は、彼をAIによる実存的リスクについて警告する最も著名な声の一人にした。これは、キャリアの大半を単にニューラルネットワークを機能させることに費やしてきた研究者にとって、注目すべき転換であった。
ヒントンは、ディープラーニングへの貢献により、2018年にルカンおよびベンジオとともにチューリング賞を共有した。2024年には、ジョン・ホップフィールドとともに、「人工ニューラルネットワークを用いた機械学習を可能にする基礎的発見と発明」によりノーベル物理学賞を受賞した。これは、その年にAI関連で授与されたより広範なノーベル賞の一部であり、2024年ノーベル賞AIに関する記事で取り上げられている。