計算機科學家和人工智能方面的領頭專家Geoffrey Everest Hinton

已經成功幫助多倫多大學成為一個創(chuàng)新中心。

在劍橋大學讀本科的時候，Geoffrey Everest Hinton一直對人類大腦有著很多的思考。 他想要更好地了解人類大腦究竟是如何工作的，然而令人沮喪的是，從生理學和心理學、再到物理和化學，沒有一個學科領域能給出一個真正的答案。所以他決定自己建立一個電腦模型來模仿大腦的思維過程。

 “人們都以為我瘋了，”現年69歲的 Hinton 博士說，他既是谷歌的研究員，同時也是多倫多大學計算機科學的名譽教授。然而，他絕不是一個瘋子。他是世界上最重要的人工智能方面的權威之一，他設計的軟件可以模仿我們認為的大腦的工作模式。 

同時，由于對軍事資助研究的個人抗議， Hinton 博士離開美國學術界，但也因此幫助加拿大成為高科技的溫床。不論是在智能手機上寫下一個文字，或在Google上搜索一張照片，又或者是在不久的將來，乘坐自動駕駛汽車，您都將使用部分基于Hinton想法的技術。

他對人工智能研究領域的影響非常之深刻，以至于有些人在現場談論起“six degrees of Geoffrey Hinton”，就如同大學生們曾經提到凱文·培根（Kevin Bacon）與許多好萊塢電影的不可思議的聯系。Hinton的學生和同事 們現在已經是點亮蘋果，Facebook，Google和Uber人工智能研究的人物，并在蒙特利爾大學和OpenAI（一家非營利研究公司）開展人工智能計劃?！敖芨ダ铮谛量嘟⑷斯ぶ悄茴I域的的時候，憑借他個人的性格魅力吸引了當時分散的人們投身于人工智能研究” 多倫多MaRS Discovery區(qū)的首席執(zhí)行官Ilse Treurnicht表示。MaRS Discovery是一個創(chuàng)新中心，該中心即將推出多倫多新公/私人工智能研究所，而 Hinton 將擔任這里的首席科學顧問。

Hinton 最近也成立了Google Brain的多倫多分公司，這是該公司的人工智能研究項目。作為一個被人們認為是在當今最具變革性的科學領域前沿的男人，他不大的辦公室并不是一個充滿各種小工具和獎杯的看似宏偉的地方。那里甚至沒有一把椅子。由于受損的椎骨，他只能站著工作，或躺在車后座上?！拔沂窃?005年倒了下來，”高個子的Hinton說，他有著一頭黑色的頭發(fā)，和像北海一樣顏色的眼睛。

Hinton 博士是在一個輝煌的科學明星家庭中成長起來的。 他出生在英國，在布里斯托爾長大，父親是一位昆蟲學教授，也是甲蟲方面的權威人士。 他是布爾邏輯之父喬治·布爾（Bob Boole）的玄孫。他的中間名來自另一位杰出的親戚喬治·埃爾弗雷斯，他在印度進行了調查，他使得冠有他的名字的世界最高峰（珠穆朗瑪峰）的高度可以被人計算得出。他遵循家庭傳統，在1960年代末期前往劍橋讀書。 但是當他完成本科學位課程的時候，他意識到沒有人了解人類是如何思考的?！拔覅捑肓藢W術界，我寧愿做個木匠，”他高興地回憶說，站在Google白色咖啡館的高桌上。 那年他22歲，這次職業(yè)轉換持續(xù)了一年的時間，雖然木工至今仍然是他的愛好。

當二戰(zhàn)以后，人工智能從信息科學的迷霧中融入研究領域時，科學家們首先認為，他們可以通過構建由大量開關組成的神經網絡來模擬突觸，從而模擬大腦的運作。但是，由于電腦功能不夠強大，因此并沒有產生出有意義的結果，所以這種方法漸漸被人們放棄。人工智能研究轉而使用邏輯來解決問題。

當 Hinton 聽說了愛丁堡大學的一個人工智能計劃后，便于1972年搬到那里去獲取博士學位。他的指導教師傾向于基于邏輯的方法，但是Hinton著重于人造神經網絡的建設，他認為這是模擬人類思維的更好模型。

然而，他的研究并沒有讓他在英國受到認可與歡迎。 所以在拿到博士學位后，他在美國圣地亞哥擔任博士后研究員，與同樣一批對神經網絡感興趣的認知心理學家一同工作。他們很快就取得了重大進展。他們開始使用一種稱為反向傳播算法的公式，最初來源于1974年Paul J. Werbos的哈佛博士學位論文。該算法允許神經網絡隨著時間的推移學習，從此使之成為深度學習的主力，這個術語現在用于描述基于這些網絡的人工智能。

Hinton于1982年在匹茲堡的卡內基梅隆大學任教，那時他結合算法和神經網絡使計算機產生一些“有趣的內在表達”，就像他所說的那樣。這里有一個關于大腦是如何產生內在表達的例子。當你看一只貓的時候 - 由于某些原因，貓是進行人工智能研究時最受歡迎的主題 – 光線反射到你的視網膜上，而視網膜將光轉換成沿著視神經行進到大腦的電脈沖。 那些電脈沖當然跟貓不一樣。 然而，大腦將這些電脈沖重新組合，就形成了貓的內在表達，如果你閉上眼睛，你就可以在腦海中看到它?！霸谌斯ぶ悄茴I域，核心要義就是揭示產生內在表達的方法，”Hinton解釋道。有趣的是，盡管已經從學術的角度來形成內在表達，但是電腦仍然太慢了，無法以模仿大腦的方式來重新創(chuàng)建它們。

那時候，Hinton 對里根時代的美國政治感到失望。 他同樣也不喜歡大多數人工智能研究是由美國軍方資助的這件事。加拿大利用一個在加拿大高級研究所進行研究工作的機會吸引了他。于是他搬到多倫多，并最終在該機構設立了一個項目，現在被稱為“機器和大腦學習”項目組。他成為了多倫多大學的計算機科學教授，雖然他承認自己從未參加過計算機科學課程。

到2012年，計算機已經變得足夠快，讓他和他的研究人員能夠創(chuàng)建這些內在表達，并且再現我們今天使用的翻譯應用程序的一部分語音模式。他在多倫多大學與他的兩名學生組成了一家專門從事語音和照片識別的公司（雷鋒網按：指DNNresearch）。谷歌買下了這個業(yè)務，所以 Hinton 算是部分加入Google，在那里繼續(xù)研發(fā)神經網絡。這筆交易讓 Hinton 成了一個富有的人。

現在他把注意力轉向醫(yī)療保健，他認為可以利用人工智能技術來掃描癌癥病變。 他補充說，Vector Institute，周邊醫(yī)院和政府支持的結合使得多倫多成為世界上實現這個愿景的最好地方之一?！?/p>

via nytimes，雷鋒網

值得一提的是，雷鋒網已經得到 Hinton 博士親自授權，對 Hinton 博士的機器學習教程進行漢化，詳情請查看雷鋒網此前文章：

http://www.ozgbdpf.cn/news/201704/QeuSVazVTblvtNF1.html

雷峰網版權文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。