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Geoffrey Hinton



Geoffrey Hinton (Wimdledon, Reino Unido, 6 de diciembre de 1947) es un informático británico. Hinton fue galardonado con el Premio Turing en 2018 junto con Yoshua Bengio y Yann LeCun por su trabajo en deep learning.[1]

Hinton fue educado en la universidad de King's College, Cambridge y se graduó en 1970, con un Licenciado en artes en psicología experimental. Continuó sus estudios en la Universidad de Edimburgo, donde le fue otorgado un PhD en inteligencia artificial en 1977 por su investigación supervisado por Christopher Longuet-Higgins.[2]

Después de su PhD trabaja en la Universidad de Sussex, y (después de la dificultad para hallar financiamiento en Gran Bretaña) la Universidad de California, San Diego, y Carnegie Mellon Universidad. Fue director fundador de la Fundación Benéfica Gatsby de la unidad de Neurociencia Computacional en University College de Londres, y actualmente[3]​ un profesor en el departamento de informática en la Universidad de Toronto. Él tiene la Cátedra de Investigación de Canadá en Aprendizaje de Máquina, y es actualmente un asesor para el Aprendizaje en Máquinas y Cerebros en el Instituto canadiense para Ivestigación Avanzada. Hinton enseñó un curso en línea libre en Redes Neuronales en la plataforma de educación Coursera en 2012.[4]​ Y se unió Google en marzo de 2013 cuando su compañía, DNNresearch Inc., fue adquirida. Está planeando dividir "su tiempo entre su investigación universitaria y su trabajo en Google".[5]

Hinton investiga en las maneras de utilizar redes neuronales para aprendizaje de máquina, memoria, percepción y procesamiento de símbolos. Es autor o coautor de más de 200 publicaciones revisadas por pares en estas áreas.[6][7]​ Mientras fue profesor en Universidad de Carnegie Mellon (1982-1987), Hinton fue uno de los primeros investigadores que demostró el uso del algoritmo de backpropagation generalizado para entrenar redes neuronales multi-capa que ha sido ampliamente utilizado para aplicaciones prácticas.[8]​ Durante el mismo periodo, Hinton co-inventó las máquinas de Boltzmann con David Ackley y Terry Sejnowski.[9]​ Sus otras contribuciones a la investigación en redes neuronales incluyen representaciones distribuidas, red neuronal con retraso de tiempo, mezclas de expertos, máquinas de Helmholtz y Producto de Expertos. En 2007 Hinton fue coautor de un trabajo de aprendizaje no supervisado titulado "Aprendizaje no supervisado de transformaciones de imagen".[10]​ Una introducción accesible a las investigaciones de Geoffrey Hinton puede ser encontrada en sus artículos en Scientific American en septiembre de 1992 y octubre de 1993.

En octubre y noviembre de 2017, respectivamente, Hinton publicó dos artículos de investigación de acceso abierto [11][12]​ sobre el tema de la redes neuronales de cápsula, que de acuerdo a Hinton son "por fin algo que funciona bien."[13]

Alumnos de PhD e investigadores postdoctoral notables de su grupo incluyen Richard Zemel, Brendan Frey, Radford M. Neal, Ruslan Salakhutdinov, Ilya Sutskever, Yann LeCun[14]​ y Zoubin Ghahramani.

Hinton fue elegido miembro de la Royal Society (FRS) en 1998. Él fue el primer ganador de la David E. Rumelhart Premio en 2001.[15]​ 

En 2001, Hinton fue galardonado con un Doctorado Honoris causa de la Universidad de Edimburgo.[cita requerida] En 2005 recibió el Premio IJCAI de Investigación de Excelencia por su trayectoria. También fue galardonado con el  Herzberg Canadá Medalla de Oro para la Ciencia y la Ingeniería en 2011.[16]​ En 2013, Hinton fue galardonado con un Doctorado Honoris causa de la Universidad de Sherbrooke.[cita requerida]

En 2016, fue elegido miembro extranjero de la Academia Nacional de Ingeniería "Por sus contribuciones a la teoría y la práctica de las redes neuronales artificiales y sus aplicaciones para el reconocimiento de voz y visión por computador".[17]​ también recibió el IEEE/RSE Wolfson James Clerk Maxwell Premio en 2016.[18]

Ha ganado los premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento de Adjudicación (2016) en la Información y la Comunicación las Tecnologías de la categoría "por su pionera y muy influyente trabajo" para dotar a las máquinas con la capacidad para aprender.

Junto a Yann LeCun, y Yoshua Bengio, Hinton fue galardonado con el Premio Turing en 2018 por avances conceptuales y de ingeniería que han hecho de las redes neuronales profundas un componente crítico de la computación.[19][20][21]

Hinton es el tatara-tatara-nieto de ambos, el lógico George Boole, cuya obra se convirtió en uno de los fundamentos de la moderna ciencia de la computación, y de médico cirujano y autor James Hinton.[22]​ Su padre es Howard Hinton.[23]​ Su segundo nombre viene de otro pariente, George Everest.[24]​ Él es el sobrino del economista de Colin Clark.[25]​ Perdió a su primera esposa por cáncer de ovario en 1994.[26]

Hinton se movió de los EE.UU. a Canadá en parte debido a desilusión con la política de la era de Reagan y desaprobación del financiamiento militar de la inteligencia artificial. Cree que los sistemas políticos utilizarán la IA para "aterrorizar a la población". Hinton ha peticionado en contra de las armas autónomas letales. Con respecto al riesgo existencial de inteligencia artificial, Hinton ha declarado que la superinteligencia parece estar a más de 50 años en el futuro, pero advierte que "no hay una buena trayectoria de cosas menos inteligentes controlando cosas de mayor inteligencia". Cuando fue preguntado en 2015 por qué continúa con la investigación a pesar de sus preocupaciones graves, Hinton declaró "te podría dar los argumentos habituales. Pero la verdad es que la perspectiva de descubrir es demasiado dulce." Hinton ha declarado también que "es muy duro de pronosticar más allá cinco años" lo que avances la IA traerá.[27]



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