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。彼は人工ニューラルネットワークに関する基礎的な研究で広く知られており、「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り、2018年のチューリング賞と2024年のノーベル物理学賞の受賞者である。
ヒントンの研究は、深層学習の発展の中心となってきた。これは、多層ニューラルネットワークを用いてデータ内の複雑なパターンをモデル化する機械学習の一分野である。彼の貢献には、誤差逆伝播アルゴリズムの普及、ボルツマンマシンの発明、そしてコンピュータビジョンにおける画期的な成果であるAlexNetの設計が含まれる。また、彼は人工知能のリスクについても著名な発言者であり、2023年にGoogleを辞任してこれらの懸念について自由に語るようになった。
教育と初期の経歴
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年にはケンブリッジ大学キングス・カレッジに入学し、当初は自然科学、美術史、哲学を探求した後、1970年に実験心理学の学士号を取得して卒業した。大工としての見習い期間を1年過ごした後、エディンバラ大学で大学院研究に進み、1978年に人工知能の博士号を取得した。彼の博士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、彼は象徴的AIアプローチを好み、ニューラルネットワークには反対だった。この対比が、後のヒントンのコネクショニズムへの擁護を形作った。
経歴と学術的地位
博士号取得後、ヒントンはイギリスのサセックス大学とMRC応用心理学ユニットで働いた。資金難に直面し、彼はアメリカに移り、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職を得た。1987年にはトロント大学の教授に就任し、1998年から2001年までユニバーシティ・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期間を除き、キャリアの大半をそこで過ごした。
トロントでは、ヒントンは1987年にカナダ高等研究所（CIFAR）のフェローとなり、2004年にはCIFARプログラム「神経計算と適応的知覚」（現在の「機械と脳における学習」）を共同設立し、10年間そのリーダーを務めた。このプログラムは、後に2018年のチューリング賞をヒントンと共有することになるヨシュア・ベンジオやヤン・ルカンなど、深層学習の主要人物を結集させた。
2012年、ヒントンは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、学生のアレックス・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は同社を4400万ドルで買収し、ヒントンはGoogle Brainチームと大学の間で時間を分割した。彼は2023年5月までこの二重の役割を続け、AIリスクについて自由に議論するためにGoogleからの辞任を公に発表し、自分の生涯の仕事を後悔している部分もあると述べた。
研究貢献
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使用に焦点を当てており、200以上の査読付き出版物がある。1980年代、彼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、AIの冬の時期にコネクショニズムを推進した。このアプローチは、論理や文法などの能力は、象徴的AIの明示的なルールベースのプログラミングとは対照的に、ニューラルネットワークがデータから学習できるという考え方を提唱する。
1985年、ヒントンはデビッド・アックリーとテリー・セジノフスキーとともにボルツマンマシンを共同発明した。1986年には、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、多層ニューラルネットワークの訓練のための誤差逆伝播アルゴリズムを普及させた画期的な論文を共同執筆したが、彼らが最初に提案したわけではない。彼の他の革新には、分散表現、時間遅延ニューラルネットワーク、混合専門家、ヘルムホルツマシン、専門家の積が含まれる。1995年には覚醒睡眠アルゴリズムを提案し、2008年にはローレンス・ファン・デル・マーテンとともにt-SNE可視化法を開発した。
画期的な成果は2012年にAlexNetで達成された。これはアレックス・クリジェフスキーとイリヤ・サツケバーとともに設計した深層畳み込みニューラルネットワークである。AlexNetはImageNetチャレンジで優勝し、画像認識を劇的に改善し、現代の深層学習革命を引き起こした。この成功により、DNNresearchのGoogleによる買収が実現し、産業界での深層学習の採用が加速した。
受賞と評価
ヒントンの貢献は広く称賛されている。2018年には、深層学習に関する業績により、ヨシュア・ベンジオとヤン・ルカンとともにACM A.M.チューリング賞を受賞し、この3人はしばしば「深層学習のゴッドファーザー」と呼ばれる。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による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。また、王立協会フェローであり、カナダ勲章コンパニオンでもある。
AI安全性への提言
Googleを離れて以来、ヒントンはAI安全性の著名な提唱者となっている。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AI開発者間の国際協力を呼びかけ、安全ガイドラインを確立するよう求め、ノーベル賞受賞後には、人間より賢いAIシステムを制御するための緊急の研究を促した。彼の警告は、生成AIと大規模言語モデルの責任ある開発に関する公の議論に影響を与えている。