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Geoffrey Hinton

informático británico

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 aprendizaje profundo.[1]​ Conocido como el "padrino" de la inteligencia artificial, decidió renunciar a Google a los 75 años por los peligros que reconoce en las nuevas tecnologías.[2]​

Geoffrey Hinton
Información personal
Nacimiento 6 de diciembre de 1947 Ver y modificar los datos en Wikidata (76 años)
Wimbledon (Reino Unido) Ver y modificar los datos en Wikidata
Residencia Canadá Ver y modificar los datos en Wikidata
Nacionalidad Británica y canadiense
Familia
Padre H. E. Hinton Ver y modificar los datos en Wikidata
Educación
Educado en
Supervisor doctoral H. Christopher Longuet-Higgins Ver y modificar los datos en Wikidata
Información profesional
Ocupación Informático teórico, investigador de la inteligencia artificial y profesor universitario Ver y modificar los datos en Wikidata
Área Aprendizaje profundo y aprendizaje automático Ver y modificar los datos en Wikidata
Empleador
Estudiantes doctorales Ilya Sutskever Ver y modificar los datos en Wikidata
Miembro de
Sitio web www.cs.toronto.edu/~hinton Ver y modificar los datos en Wikidata
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Educación editar

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.[3]​

Carrera e investigación editar

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 Universidad Carnegie Mellon. Fue director fundador de la Fundación Benéfica Gatsby de la unidad de Neurociencia Computacional en University College de Londres, y actualmente[4]​ es profesor en el departamento de informática de la Universidad de Toronto. 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 Investigación Avanzada. Hinton enseñó un curso en línea libre en Redes Neuronales en la plataforma de educación Coursera en 2012.[5]​ Y se unió a 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".[6]​

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.[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 multicapa que ha sido ampliamente utilizado para aplicaciones prácticas.[8]​ Durante el mismo periodo, Hinton coinventó 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 encontrarse 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.

Honores editar

 
De izquierda a derecha Russ Salakhutdinov, Richard S. Sutton, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio y Steve Jurvetson en 2016

Hinton fue elegido miembro de la Royal Society (FRS) en 1998. Él fue el primer ganador del Premio David E. Rumelhart 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 la Medalla de Oro Herzberg de Canadá 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 de EE. UU. "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 Premio IEEE/RSE Wolfson James Clerk Maxwell en 2016.[18]​

Ha ganado uno de los Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento (2016) en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación "por sus contribuciones pioneras y altamente influyentes" 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]​

Vida personal editar

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]​

Puntos de vista editar

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 de unos cinco años" lo que los avances la IA traerán.[27]​

Referencias editar

  1. ↑ Emily Chung (27 de marzo de 2019). «Canadian researchers who taught AI to learn like humans win $1M Turing Award». CBC News (en inglés). 
  2. ↑ Galván Ochoa, E. (2023). Deja Google "para hablar con libertad". La Jornada, 02 may, columna Dinero, p. 6, sección Política. (Consultado martes, 2 de mayo del 2023.)
  3. ↑ (Tesis).  Falta el |título= (ayuda)
  4. ↑ «Curriculum vitae de Geoffrey E. Hinton» (PDF) (en inglés). 6 de enero de 2020. Archivado desde el original el 23 de julio de 2020. Consultado el 26 de junio de 2018. 
  5. ↑ «Copia archivada». Archivado desde el original el 31 de diciembre de 2016. Consultado el 26 de junio de 2018. 
  6. ↑ «U of T neural networks start-up acquired by Google». Toronto, ON. 12 de marzo de 2013. Consultado el 13 de marzo de 2013. 
  7. ↑ «Geoffrey Hinton». Google Académico. Consultado el 23 de febrero de 2023. 
  8. ↑ «Learning representations by back-propagating errors». Nature (en inglés) 323 (6088): 533-536. 9 de octubre de 1986. ISSN 1476-4687. doi:10.1038/323533a0. 
  9. ↑ Ackley, David H; Hinton Geoffrey E; Sejnowski, Terrence J (1985), "A learning algorithm for Boltzmann machines", Cognitive science, Elsevier, 9 (1): 147–169
  10. ↑ Hinton, Geoffrey E. «Geoffrey E. Hinton's Publications in Reverse Chronological Order». 
  11. ↑ Sabour, Sara; Frosst, Nicholas; Hinton, Geoffrey. October 2017. "Dynamic Routing Between Capsules"
  12. ↑ "Matrix capsules with EM routing" November 3, 2017. OpenReview.net
  13. ↑ Geib, Claudia. November 2nd 2017. "We’ve Finally Created an AI Network That’s Been Decades in the Making" Futurism.com
  14. ↑ «Yann LeCun's Research and Contributions». yann.lecun.com. Consultado el 13 de marzo de 2018. 
  15. ↑ «Current and Previous Recipients». David E. Rumelhart Prize. Archivado desde el original el 2 de marzo de 2017. Consultado el 26 de junio de 2018. 
  16. ↑ «Artificial intelligence scientist gets M prize». 14 de febrero de 2011. 
  17. ↑ «National Academy of Engineering Elects 80 Members and 22 Foreign Members». NAE. 8 de febrero de 2016. 
  18. ↑ «2016 IEEE Medals and Recognitions Recipients and Citations». IEEE. Archivado desde el original el 9 de mayo de 2016. Consultado el 7 de julio de 2016. 
  19. ↑ «Vector Institutes Chief Scientific Advisor Dr.Geoffrey Hinton Receives ACM A.M. Turing Award Alongside Dr.Yoshua Bengio and Dr.Yann Lecun». NAE. 27 de marzo de 2019. 
  20. ↑ «Three Pioneers in Artificial Intelligence Win Turing Award». New York Times. 27 de marzo de 2019. Consultado el 27 de marzo de 2019. 
  21. ↑ «Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award - Bengio, Hinton and LeCun Ushered in Major Breakthroughs in Artificial Intelligence». Association for Computing Machinery. 27 de marzo de 2019. Consultado el 27 de marzo de 2019. 
  22. ↑ The Isaac Newton of logic
  23. ↑ Salt, George (1978). «Howard Everest Hinton. 24 August 1912-2 August 1977». Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society 24 (0): 150-182. ISSN 0080-4606. doi:10.1098/rsbm.1978.0006. 
  24. ↑ Smith, Craig S. (23 de junio de 2017). «The Man Who Helped Turn Toronto Into a High-Tech Hotbed». Consultado el 27 de junio de 2017. 
  25. ↑ Shute, Joe (26 de agosto de 2017). «The 'Godfather of AI' on making machines clever and whether robots really will learn to kill us all?». Consultado el 20 de diciembre de 2017. 
  26. ↑ Shute, Joe (26 de agosto de 2017). «The 'Godfather of AI' on making machines clever and whether robots really will learn to kill us all?». Consultado el 30 de enero de 2018. 
  27. ↑ Khatchadourian, Raffi (16 de noviembre de 2015). «The Doomsday Invention». Consultado el 30 de enero de 2018. 
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