杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)

深度学习之父、神经网络先驱、2018年图灵奖得主，他的研究为现代人工智能的爆发奠定了坚实基础，被称为"神经网络之父"。

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生平简介

杰弗里·埃弗雷特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），1947年12月6日出生于英国温布尔登，是一位英国裔加拿大计算机科学家和心理学家，以其在神经网络领域的开创性工作而闻名。

他在剑桥大学获得实验心理学学士学位，在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。曾先后在卡内基梅隆大学、加州大学圣迭戈分校、多伦多大学等知名学府任教。

辛顿被广泛认为是"深度学习之父"，他坚持研究反向传播算法、玻尔兹曼机、深度信念网络等关键技术，即使在人工智能的"寒冬"时期也从未放弃，最终推动了深度学习的复兴和现代AI的革命。

他同时担任谷歌副总裁兼工程研究员，2023年，时年75岁的辛顿从谷歌离职，并公开表达了对人工智能潜在风险的担忧。

辛顿对反向传播算法的发展和普及做出了关键贡献，这一算法成为训练深度神经网络的核心方法，使得多层神经网络能够有效学习复杂的特征表示。

提出玻尔兹曼机（Boltzmann machine），这是一种基于能量的生成式神经网络，为后续的深度学习模型提供了重要的理论基础。

开发了深度信念网络（DBN）和贪婪逐层预训练方法，解决了深层神经网络训练困难的问题，是深度学习复兴的关键突破。

提出胶囊网络（Capsule Networks），旨在解决传统卷积神经网络在处理空间关系上的局限性，为计算机视觉带来新的思路。

2012年，其团队使用AlexNet在ImageNet竞赛中取得历史性突破，错误率比第二名降低了40%，标志着深度学习时代的正式到来。

作为AI领域的先驱，辛顿近年来积极发声警示人工智能的潜在风险，呼吁建立相关监管框架，平衡技术发展与人类安全。

"我认为人工智能可能比火或电更具变革性，我们必须学会如何驾驭它。"

"如果你想做一些真正原创的东西，你必须愿意看起来像个傻瓜。"

"神经网络就像一个黑盒子，但正是这种黑盒特性让它们能够解决我们无法用传统方法解决的问题。"