Хто такий Джеффрі Хінтон? Знайомтесь із «Хрещеним батьком ІІ»

Ключові висновки

• Джеффрі Хінтон – одна з провідних постатей у сфері штучного інтелекту, якого часто називають «Хрещеним батьком ІІ».
• Його робота з глибоким навчанням та нейронними мережами змінила спосіб, у який машини інтерпретують дані.
• Розробка Хінтоном алгоритму зворотного поширення стала вирішальним проривом у навчанні нейронних мереж.
• Він продовжує впливати на майбутнє штучного інтелекту завдяки дослідженням і адвокації етичних підходів до технологій.

Якщо ви коли-небудь замислювалися, як ваш смартфон розпізнає ваш голос або як онлайн-платформи можуть передбачати ваші вподобання з неймовірною точністю, то ви безпосередньо знайомі з впливом роботи Джеффрі Хінтона. 

Джеффрі Хінтон, якого часто називають «Хрещеним батьком ІІ», є британсько-канадським когнітивним психологом і був одним із рушійних чинників у галузі штучного інтелекту.

Його дослідження у сфері глибокого навчання та нейронних мереж революціонізували спосіб, у який машини осмислюють і інтерпретують дані. Ці дослідження підвели нас ближче до розвитку систем, які також можуть думати та вчитися, як люди.

Цікаво знати: Джеффрі Хінтон походить із сім’ї науковців, зокрема його прадід — Джордж Булль, математик, який винайшов булеву алгебру.

Хто такий Джеффрі Хінтон?

Народжений у Лондоні в 1947 році, Джеффрі Хінтон із раннього віку цікавився людським мозком і тим, як він обробляє інформацію, що стало основою для його майбутніх досліджень. Він здобув освіту в Кембриджському університеті, отримавши ступінь бакалавра мистецтв із експериментальної психології. 

У 1978 році Хінтон завершив докторську дисертацію зі штучного інтелекту в Единбурзькому університеті, працюючи над тим, як мозок може реалізовувати алгоритми навчання. У 2017 році він став співзасновником Інституту Вектор (Vector Institute) у Торонто та зайняв посаду головного наукового радника.

Протягом своєї кар’єри Хінтон працював у престижних установах, зокрема в Університеті Карнегі-Меллон, компанії Google та Університеті Торонто. Наразі він є Почесним професором університету в Торонто. 

Після переїзду в Канаду у 1987 році Джеффрі Хінтон став членом Канадського інституту сучасних досліджень (CIFAR), приєднавшись до його першої програми «Штучний інтелект, робототехніка та суспільство». 

У 2004 році Хінтон та його колеги успішно запропонували нову програму CIFAR – «Нейронні обчислення та адаптивне сприйняття» (NCAP), яку він очолював протягом десятиліття. У цій програмі були залучені Йошуа Бенжіо та Янн Лекун, і разом це тріо отримало премію Тюрінга в 2018 році. Вони й досі активно беруть участь у програмі CIFAR «Навчання в машинах і мозках». У 2012 році Хінтон також запропонував безкоштовний онлайн-курс із нейронних мереж на платформі Coursera.

У 2013 році він приєднався до Alphabet Inc. (раніше – Google) як частина команди досліджень у сфері штучного інтелекту, де його робота зі штучним інтелектом зіграла ключову роль у розвитку технологій машинного навчання та штучного інтелекту.

«Метою є створення машин, які можуть навчатися на досвіді та узагальнювати ці знання для нових ситуацій», – підкреслює Хінтон, пояснюючи своє бачення штучного інтелекту, який імітує людське навчання. Ця зосередженість на адаптивності та навчанні на даних стала наріжним каменем його роботи, що просуває межі можливостей машин у реальних умовах.

Чому Джеффрі Хінтона називають «Хрещеним батьком ІІ»?

Хінтона називають «Хрещеним батьком ІІ» через його важливу роботу у розробці глибокого навчання та нейронних мереж. Він заклав основи, які дозволили комп’ютерам розпізнавати шаблони, аналізувати складні дані та приймати рішення, подібні до людських. 

Його дослідження проклали міст між теоретичною нейронаукою та практичним застосуванням штучного інтелекту, тим самим помістивши його в центр розвитку ІІ.

Можливо, найглибшим його внеском у сферу стали алгоритми, які дозволяють нейронним мережам навчатися на величезних обсягах даних. Поліпшення таких технологій, як розпізнавання мовлення, класифікація зображень і обробка природної мови (NLP), стали невід’ємною частиною багатьох сучасних сервісів і пристроїв.

Цікаво знати: До проривів Хінтона багато дослідників відмовилися від нейронних мереж через їх складність і відсутність ефективних методів навчання.

Ключові досягнення Джеффрі Хінтона у сфері штучного інтелекту

Внесок Хінтона у сферу ІІ є як глибоким, так і масштабним. Ось кілька його головних досягнень:

• Алгоритм зворотного поширення: У 1980-х роках Хінтон популяризував алгоритм зворотного поширення, метод навчання багатошарових нейронних мереж. Цей алгоритм дозволив коригувати ваги нейронної мережі, що дозволяло їй навчатися на помилках і вдосконалюватися з часом. Це був критичний прорив, який зробив глибоке навчання можливим.
• Машини Больцмана: Хінтон спільно з іншими розробив машини Больцмана — тип стохастичних рекурентних нейронних мереж, які можуть вивчати внутрішні представлення і моделювати складні розподіли ймовірностей. Ця робота мала тривалий вплив на методи неконтрольованого навчання.
• Революція глибокого навчання: У 2012 році Хінтон разом із учнями Алексом Крижевським і Іллею Суцкевером виграли змагання ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge із значним відривом, використовуючи свою модель глибокої згорткової нейронної мережі AlexNet. Ця перемога продемонструвала силу глибокого навчання і викликала значний інтерес та інвестиції у цю сферу.
• Капсульні мережі: Хінтон запропонував концепцію капсульних мереж (CapsNets), щоб подолати деякі обмеження традиційних нейронних мереж, включно з труднощами у розумінні просторових взаємовідносин і ієрархій, тобто як частини об’єкта взаємопов’язані з цілим. Його робота з нейронними мережами й далі впливає на дослідження у сфері машинного навчання, особливо у розумінні просторових ієрархій у даних.

Хінтон продовжує розширювати межі можливостей штучного інтелекту у рамках співпраці з Google Brain та Інститутом штучного інтелекту Vector у Торонто. Його роботи сприяють як удосконаленню технологій, так і проведенню обговорень щодо етичних аспектів і майбутніх напрямків розвитку ІІ.

Цікаво знати: Хінтон спочатку переїхав до Канади частково тому, що не хотів, щоб його дослідження фінансували військові установи, демонструючи свою прихильність до етичних принципів у сфері ІІ.

Вплив Хінтона на штучний інтелект

Вплив Хінтона на ІІ неможливо переоцінити, адже його ідеї пронизують майже всі частини цієї дисципліни. Його робота у сфері глибокого навчання стала стандартним підходом для вирішення завдань, пов’язаних із розпізнаванням зображень і мовлення, обробкою природної мови та навіть ігровими алгоритмами. 

Як він одного разу твітнув: «Навчання із зворотним зв’язком від людей – це ніби виховання надмірно обдарованої дитини», що відображає його уявлення про роль людства у навчанні систем ІІ.

Успіх AlexNet відіграв ключову роль у придбанні Google компанії DNNresearch, заснованої Хінтоном і його учнями з метою комерціалізації їхнього прориву. Це придбання значно розширило можливості Google у покращенні технологій класифікації фото. 

Більше того, техніки глибокого навчання широко використовуються компаніями по всьому світу, змінюючи їхні продукти та сервіси — від автономних автомобілів до персоналізації рекомендацій на потокових платформах. Внесок Хінтона у сферу ІІ не лише розвинув технології, але й став рушійною силою економічного зростання та інновацій.

Цікаво знати: Багато провідних дослідників ІІ сьогодення, включно з тими, хто працює в OpenAI і DeepMind, зазнали прямого чи непрямого впливу навчань і публікацій Хінтона.

Спадщина Хінтона

Спадщина Хінтона визначається його невтомним прагненням зрозуміти інтелект і відтворити його в машинах. Його роботи принесли йому безліч нагород, зокрема престижну премію Тюрінга у 2018 році, яку часто називають «Нобелівською премією в галузі інформатики», разом із Йошуа Бенжіо та Янном Лекуном за внесок у глибоке навчання.

Окрім технічних досягнень, Хінтон є також провідним мислителем у питанні суспільних наслідків ІІ. Він піднімав питання етичних викликів і можливих небезпек штучного інтелекту, а також закликав до більш відповідального розвитку та управління цією сферою.

Він підкреслював, що в майбутньому навчання комп’ютерів виконувати завдання може стати не менш важливим, ніж їх програмування. Але Хінтон також висловлював занепокоєння щодо потенційних ризиків, пов’язаних із ІІ, таких як втрата робочих місць і можливість його неправильного використання. 

Ці побоювання зрештою спонукали його залишити Google у 2023 році, щоб привернути більше уваги до етичних аспектів у сфері штучного інтелекту. Його рішення підкреслює його прагнення забезпечити розвиток і використання ІІ на благо людства.