75 歳のコンピューター科学者は、テクノロジーの巨人がヒントンの AI スタートアップ DNNresearch を買収した 2013 年以来、トロント大学と Google の間で時間を分け合ってきました。 ヒントンの会社は、当時画像認識の機械学習で最先端の研究を行っていた彼の研究グループからのスピンアウトでした。 Google はその技術を使用して、写真検索などを強化しました。
ヒントンは長い間、AI、特に軍事目的での AI の共同利用に関する倫理的な問題を提起してきました。 彼は言った 彼がキャリアの多くをカナダで過ごすことを選んだ理由の 1 つ 米国国防総省と関係のない研究資金を獲得しやすいということです。
ヒントンは、1980 年代に 2 人の同僚と共に最初に提案したバックプロパゲーションと呼ばれるアルゴリズムで最もよく知られています。 人工ニューラル ネットワークの学習を可能にするこの手法は、今日のほぼすべての機械学習モデルを支えています。 簡単に言えば、バックプロパゲーションは、ニューラル ネットワークが目的の出力を生成するまで、人工ニューロン間の接続を何度も調整する方法です。
ヒントンは、バックプロパゲーションが生物の脳の学習方法を模倣していると信じていました。 それ以来、彼はさらに優れた近似を探していましたが、改善されたことはありませんでした。
「ジェフと何度も話し合う中で、私は常に逆伝播の支持者でした。彼は常に別の学習手順を探していました。生物学的にもっともらしく、おそらく脳内で学習がどのように機能するかのより良いモデルであると彼は考えていました」と彼は言います。レクン。
モントリオール大学の教授であり、モントリオール学習アルゴリズム研究所の科学ディレクターでもある Yoshua Bengio は、次のように述べています。 「これはまた、AIのその後の進歩の潜在的なリスクについて一般の人々に警告することに、特に強い責任感を感じさせていると思います。」
MIT Technology Review は今週を通じてヒントンについて詳しく説明します。 5 月 3 日水曜日 13.30 ET に EmTech Digital で行われる Will Douglas Heaven の Hinton とのライブ インタビューをお見逃しなく。 チケットあり イベントサイトより。