人物身份
杰弗里·希爾頓，量子計算研究人員。
人物經(jīng)歷
早在 80 年代初期，當 Hinton 和他的同事們剛開始這項研究時，那時的電腦還不夠快，不足以處理有關神經(jīng)網(wǎng)絡的這些龐大的數(shù)據(jù)，他們?nèi)〉玫某删褪怯邢薜摹６敃r AI 普遍的研究方向也與他們相反，都在試圖尋找捷徑，直接模擬出行為，而不是試圖通過模仿大腦的運作來實現(xiàn)。
在這樣艱難的環(huán)境下，Hinton 和 LeCun 仍舊堅持了下來。就算到了 2004，學術界對他們的研究仍未提起興趣。而這時距離他們首次提出“反向傳播”算法已經(jīng)過了 20 年。這個算法是他們神經(jīng)網(wǎng)絡研究的墊腳石。但也就在這一年，靠著少量的來自 Canadian Institute for Advanced Research（CIFAR）以及 LeCun 和 Bengio 的資金支持，Hinton 創(chuàng)立了 Neural Computation and Adaptive Perception（NCAP，神經(jīng)計算和自適應感知）項目。該項目邀請了來自計算機科學，生物，電子工程，神經(jīng)科學，物理學和心理學等領域的專家參與。
精心挑選了這些研究人員，Hinton 的目的是創(chuàng)建一個世界一流的團隊，致力于創(chuàng)建生物智能的模擬——至少他打算模擬出大腦運用視覺、聽覺和書面的線索來做出理解并對它的環(huán)境做出反應這一過程。Hinton 認為建立這樣一個小組對 AI 的研究將是一個創(chuàng)舉。在此之前，科學家們和工程師們各自為政，很少與其他領域的人合作。
事實證明他是對的。
得益于計算機能力的提高，NCAP 實現(xiàn)了一些早期的想法。他們定期的舉行研討會，研究步伐也加快了。最終他們建立了更有效的深度學習的算法。贏得全球 AI 界的關注，并成功的吸引到了網(wǎng)絡巨頭們的注意。
2011 年，NCAP 研究成員同時也是斯坦福大學的副教授 Andrew Ng 在 Google 創(chuàng)立并領導了 Google Brain 項目，今天，Google 正在用神經(jīng)網(wǎng)絡來幫助識別 Android 手機上的語音命令和 Google+ 網(wǎng)絡上標記的圖像。去年，Hinton與其他多倫多大學的研究人員加盟了Google，目的就是要把這項工作做進一步的發(fā)展。
與此同時，百度也在中國和硅谷創(chuàng)建了自己的 AI 實驗室。微軟也把深度學習技術用到了自己的語音識別研究上頭。而有了 LeCun，F(xiàn)acebook 也在進一步探索定向廣告和人臉識別技術。
另一個 NCAP 研究成員，Terry Sejnowski 則正在幫助奧巴馬實施他斥資 1 億美元的“腦計劃”（全稱：推進創(chuàng)新神經(jīng)技術腦研究計劃）。Sejnowski 正是與 Hinton 一起在 80 年代初發(fā)明了玻爾茲曼機的人，這可是最早的生成式隨機神經(jīng)網(wǎng)絡之一。
只用了一年，Hinton 和他的團隊就讓 CIFAR 看到他們的投資會有多么豐厚的回報。而 Google 已經(jīng)嘗到了甜頭。在這個過程中，Hinton 和 NCAP 已然讓人刮目相看。相比傳統(tǒng)的工程技術，大學生們更樂意去從事深度學習的研究，來自阿姆斯特丹大學的計算機科學教授 Max Welling 如是說，“就算是遠在荷蘭的大學生，他們也知道正在發(fā)生什么事，他們都想投奔到這個行業(yè)來呢�！�
換句話說，深度學習是目前的主流�！拔覀儾辉偈菢O端分子了，”Hinton 說，“我們現(xiàn)在可是炙手可熱的核心技術呢。 ”
2020年參加AAAI?美國人工智能協(xié)會年會，并在會上做《堆疊式膠囊自動編碼器》的主題演講。
榮譽記錄
?2019年3月27日，Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio共同獲得了2018年度圖靈獎。
