ジェフリー・エベレスト・ヒントン（1947年12月6日生まれ）は、イギリス系カナダ人の計算機科学者、認知科学者、認知心理学者である。彼は人工知能分野における第一人者として広く認識されており、特に人工ニューラルネットワークに関する基礎的な研究で知られ、「AIのゴッドファーザー」という称号を得ている。彼はトロント大学の名誉大学教授である。2013年から2023年まで、彼はGoogle Brainと大学での仕事の間で時間を分けていたが、2023年5月にAI技術のリスクへの懸念を理由にGoogleからの退社を公に発表した。2017年には、トロントのベクター研究所を共同設立し、主任科学顧問となった。
ヒントンのAIへの貢献は広範かつ影響力が大きい。デビッド・ラメルハートとロナルド・J・ウィリアムズとともに、1986年に発表された非常に引用数の多い論文を共同執筆し、多層ニューラルネットワークの学習のためのバックプロパゲーションアルゴリズムを広めたが、彼らがこの手法を最初に提案したわけではない。彼の学生であるアレックス・クリジェフスキーとイリヤ・サツケバーと共同で設計した画像認識ニューラルネットワークAlexNetは、2012年にImageNetチャレンジで優勝し、コンピュータビジョンにおける画期的な成果となった。彼は2018年に、深層学習への貢献により、ヨシュア・ベンジオおよびヤン・ルカンとともにチューリング賞を受賞し、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な発見と発明」によりノーベル物理学賞を受賞した。
教育
ヒントンは1947年12月6日にイギリスのウィンブルドンで生まれ、ブリストルのクリフトン・カレッジで教育を受けた。1967年、彼はケンブリッジ大学キングス・カレッジに学部生として入学した。自然科学、美術史、哲学など様々な分野を転々とした後、1970年に実験心理学の学士号を取得して卒業した。彼は1年間大工の見習いをした後、学業に戻った。1972年から1975年まで、彼はエディンバラ大学で研究を続け、1978年に人工知能の博士号を取得した。彼の研究はクリストファー・ロングエット＝ヒギンズの指導の下で行われたが、彼はニューラルネットワークアプローチよりもシンボリックAIアプローチを好んでいた。
キャリア
博士号取得後、ヒントンは当初サセックス大学とMRC応用心理学ユニットで働いた。イギリスで資金調達が困難になった後、彼はアメリカのカリフォルニア大学サンディエゴ校とカーネギーメロン大学で働いた。彼はユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのギャツビー慈善財団計算神経科学ユニットの創設ディレクターを務めた。現在はトロント大学コンピュータサイエンス学科の名誉大学教授であり、1998年から2001年までのユニバーシティ・カレッジ・ロンドンでの期間を除き、1987年から同大学に所属している。
カナダ到着後、ヒントンは1987年にカナダ高等研究所（CIFAR）の最初の研究プログラムである「人工知能、ロボティクス＆社会」のフェローに任命された。2004年、ヒントンと共同研究者はCIFARに「ニューラル計算と適応的知覚」（NCAP）という新しいプログラムの立ち上げを提案し、成功した。このプログラムは現在「学習における機械と脳」と改名されている。ヒントンはその後10年間NCAPを率いた。このプログラムのメンバーにはヨシュア・ベンジオとヤン・ルカンが含まれており、彼らとともにヒントンは2018年にACM A.M.チューリング賞を受賞した。3人のチューリング賞受賞者は現在もCIFARの「学習における機械と脳」プログラムのメンバーである。
ヒントンは2012年に教育プラットフォームCourseraでニューラルネットワークに関する無料のオンラインコースを教えた。彼は2012年にトロント大学コンピュータサイエンス学科で、2人の大学院生アレックス・クリジェフスキーとイリヤ・サツケバーとともにDNNresearch Inc.を共同設立した。2013年3月、GoogleはDNNresearch Inc.を4400万ドルで買収し、ヒントンは「大学での研究とGoogleでの仕事の間で時間を分ける」計画を立てた。
2023年5月、ヒントンはGoogleからの辞任を公に発表した。彼はその決断について、AIのリスクについて自由に発言したいと説明し、自分の人生の仕事の一部を後悔していると付け加えた。
彼のグループの著名な元博士課程学生および博士研究員には、ピーター・デイアン、サム・ロウェイス、マックス・ウェリング、リチャード・ゼメル、ブレンダン・フレイ、ラドフォード・M・ニール、イー・ワイ・テー、ルスラン・サラフディノフ、イリヤ・サツケバー、ヤン・ルカン、アレックス・グレイブス、ズービン・ガラマニ、ピーター・フィッツヒュー・ブラウンがいる。
研究
ヒントンの研究は、機械学習、記憶、知覚、記号処理のためのニューラルネットワークの利用に関するものである。彼は200以上の査読付き出版物を執筆または共同執筆している。
1980年代、ヒントンはカーネギーメロン大学の「並列分散処理」グループの一員であり、テレンス・セジュノフスキー、フランシス・クリック、デビッド・ラメルハート、ジェームズ・マクレランドなどの著名な科学者が含まれていた。このグループはAIの冬の時期にコネクショニストアプローチを支持した。彼らの研究成果は2巻セットで出版された。ヒントンが採用したコネクショニストアプローチは、論理や文法などの分野の能力がニューラルネットワークのパラメータにエンコードされ、ニューラルネットワークがデータからそれらを学習できることを示唆している。一方、シンボリストは知識とルールをAIシステムに明示的にプログラムすることを主張した。
1985年、ヒントンはデビッド・アックリーとテリー・セジュノフスキーとともにボルツマンマシンを共同発明した。ニューラルネットワーク研究への彼の他の貢献には、分散表現、時間遅延ニューラルネットワーク、専門家の混合、ヘルムホルツマシン、専門家の積が含まれる。ジェフリー・ヒントンの研究へのわかりやすい入門は、1992年9月と1993年10月のScientific American誌の彼の記事に見ることができる。1995年、ヒントンと同僚は、認識と生成のための別々の経路を持つニューラルネットワークを、交互の「覚醒」と「睡眠」フェーズで訓練するウェイクスリープアルゴリズムを提案した。2007年、ヒントンは「画像変換の教師なし学習」というタイトルの教師なし学習論文を共同執筆した。2008年、彼はローレンス・ファン・デル・マーテンとともに可視化手法t-SNEを開発した。
ヒントンがUCサンディエゴで博士研究員だったとき、デビッド・ラメルハート、ヒントン、ロナルド・J・ウィリアムズはバックプロパゲーションアルゴリズムを多層ニューラルネットワークに適用した。彼らの実験は、そのようなネットワークが有用な内部表現を学習できることを示した。1986年に発表されたこの研究は、ニューラルネットワークへの関心を再燃させる上で重要な役割を果たし、現代の深層学習の基礎を築いた。
AlexNetと深層学習のブレークスルー
2012年、ヒントンと彼の学生アレックス・クリジェフスキーとイリヤ・サツケバーは、ImageNet大規模視覚認識チャレンジで画像分類精度の劇的な向上を達成した深層畳み込みニューラルネットワークAlexNetを設計した。AlexNetの成功は、大規模データとGPU加速トレーニングにおける深層学習の力を実証し、コンピュータビジョンや他の分野での深層学習の急速な採用に火をつけた。このブレークスルーはしばしばAIの歴史における転換点と見なされ、産業界と学界での深層ニューラルネットワークの広範な使用につながった。
受賞と栄誉
ヒントンはキャリアを通じて数多くの賞と栄誉を受けてきた。2018年には、深層学習への貢献により、ヨシュア・ベンジオとヤン・ルカンとともに、しばしば「コンピューティングのノーベル賞」と呼ばれるACM A.M.チューリング賞を受賞した。2024年には、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な発見と発明により、ジョン・ホップフィールドとともにノーベル物理学賞を受賞した。彼はまた、王立協会フェローおよびカナダ勲章コンパニオンでもあり、他の多くの栄誉も受けている。
AIリスクに関する見解
2023年5月、ヒントンは「AIのリスクについて自由に発言する」ためにGoogleからの辞任を発表した。彼は、悪意のある行為者による意図的な悪用、技術的失業、汎用人工知能による実存的リスクについて懸念を表明している。彼は、最悪の結果を避けるために、AIの利用で競争している者同士の協力が必要であると指摘した。ノーベル賞受賞後、彼は人間よりも賢いAIシステムを制御する方法を解明するためのAI安全性に関する緊急の研究を求めた。
遺産
ジェフリー・ヒントンの研究は人工知能の分野に深遠な影響を与えてきた。ニューラルネットワークと深層学習に関する彼の先駆的な研究は、画像認識、音声認識、自然言語処理、その他多くの応用におけるブレークスルーを可能にした。彼は彼の世代で最も影響力のある計算機科学者の一人として広く認識されており、彼の学生や共同研究者は世界中の主要なAI研究活動を主導している。彼の遺産は、彼が開発したアルゴリズムやモデルだけでなく、彼が育成した研究者の世代にもある。