Geoffrey Hinton: 人类历史上唯一获得图灵奖和诺贝尔物理学奖的科学家
南方乡巴佬 (2024-10-09 10:56:13) 评论 (0)杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)在人工智能领域的贡献不可忽视,他是迄今为止人类历史上唯一获得图灵奖和诺贝尔物理学奖的科学家。下面是他的主要人生经历。
1. 1947年-1970年: 生于1947年12月6日。青少年时期开始在自然科学、艺术史、哲学和实验心理学等专业间学习。
2. 1970年: 22岁,获得剑桥大学实验心理学学士学位。
3. 1976年: 29岁,成为苏塞克斯大学认知科学研究项目的研究员。
4. 1978年: 31岁,获得爱丁堡大学人工智能博士学位。
5. 1978年至1980年: 31至33岁,担任卡内基梅隆大学助理教授。
6. 1986年: 39岁,与其他作者发表关于反向传播算法的论文,奠定了深度学习的基础。
7. 1987年:40岁,因对美国军事资金的抵制决定移居加拿大,并在多伦多大学任教。
8. 1992年: 45岁,发表有关神经网络的科普文章,介绍神经网络的应用。
9. 2012年: 64岁,创办DNNresearch。
10. 2013年: 65岁,加入谷歌。
11. 2019年: 71岁,获得图灵奖,表彰其在深度学习领域的贡献。
12. 2023年: 75岁,因对人工智能的担忧,宣称感到痛悔。
13. 2024年: 76岁,获得诺贝尔物理学奖。
其中他与谷歌的合作以及与百度的竞拍事件尤为引人注目。该故事展示了科技巨头之间激烈的竞争,以及辛顿本人在这一过程中所做的关键决策。
DNNresearch的成立与早期发展
在2012年,辛顿与他两位博士生亚历克斯·克里热夫斯基(Alex Krizhevsky)和伊利亚·苏茨克维尔(Ilya Sutskever)共同创立了DNNresearch,旨在推动深度学习和卷积神经网络(CNN)的研究。DNNresearch以其在图像识别和计算机视觉领域的突破性成就吸引了广泛关注,尤其是在2012年的ImageNet比赛中,他们的AlexNet模型大幅提升了图像分类的准确性,从而引发了深度学习热潮。
谷歌与百度的竞拍战
随着DNNresearch的成功,多个科技巨头为获得其团队的专业知识而展开了激烈的竞拍。在这一竞拍中,参与的公司包括谷歌、百度、微软和DeepMind。故事的开始是在2013年初,辛顿决定通过拍卖方式来寻找最佳的合作伙伴,以确保DNNresearch能够获得持续的支持与发展。
竞拍是通过Gmail进行的,各家公司远程提交竞标,每次出价的增加额不得少于100万美元。辛顿的决策引发了科技界的极大关注,各参与方皆意识到竞标的真正目标是辛顿及其团队,而非仅仅是DNNresearch这家公司。辛顿认为,竞拍的方式能够让他确保团队的能力能够被认可,且同时又能获得合适的资金支持。
在竞拍初期,百度展示了其对辛顿团队的极大兴趣,细心地处理了投标事宜。百度的高管余凯负责初期的竞拍,当价格攀升至2400万美元时,竞拍的控制权转移至一位来自北京的高管,后者表现出愿意为团队支付更高的价格,甚至把出价抬高至3500万美元。当时,百度的目标是将辛顿及其团队招入公司,以期在人工智能领域中获得更大的竞争优势。
竞拍高潮与谷歌的胜利
就在出价逐渐升高的同时,辛顿团队的价值在各公司之间被不断提升。竞标的高潮出现在谷歌以4400万美元的高价胜出时,辛顿的决定并没有给其他公司继续举牌的机会。尽管百度努力提高报价,但最终未能阻挡谷歌的成功竞标。
辛顿在回顾这一事件时表示,谷歌是他认为最适合深度学习研究的归宿。辛顿认为,谷歌不仅提供了所需的资源,还有强大的计算能力,能够支持之后的研究工作。这一合约不仅让辛顿及其团队得以留在最前沿技术的舞台上,也让整个AI行业感受到深度学习的潜力。
辛顿在谷歌的成就与挑战
自2013年加入谷歌后,辛顿带领着DNNresearch团队,继续在深度学习领域进行开创性研究。他们开发了多种神经网络模型,推动了智能语音识别、图像分类和自然语言处理等技术的发展。辛顿曾表示:“2012年我们创造的神经网络技术改变了机器看待世界的方式。”在谷歌的十年里,辛顿不仅为推动深度学习技术的进步做出了巨大贡献,还培养了许多年轻的研究者。
然而,伴随技术的发展,辛顿也对人工智能的潜在风险产生了深刻的担忧。他在2023年辞去了谷歌的职务,以便能自由探讨AI的伦理和安全问题。辛顿在公开场合中表示,他对创造的技术感到遗憾,担心其可能被用于错误的目的,导致不可逆转的后果。
在竞标与合作的故事中,杰弗里·辛顿不仅展示了一位科学家的创新精神,更反映了在快速发展的科技行业中,资源的争夺与技术的价值如何深刻影响着未来走向。这场涉及百度与谷歌的竞拍战,成为了人工智能行业历史上的一段重要插曲,也为未来科技的发展带来了深远的影响。
家族背景的影响
杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)的家族背景和个人经历为他的职业生涯铺垫了独特的基础。他的家族有着深厚的学术传统,这种传统和他日后的选择密切相关。
杰弗里·辛顿于1947年出生在英国伦敦的温布尔登,他的家族有着丰富的知识传承,这对他的成长和职业选择产生了深远影响。辛顿的父亲霍华德·埃弗雷斯特·辛顿是一位著名的昆虫学家,母亲则极力鼓励他追求知识和学术发展。辛顿的母亲对他进行了两种选择的教育:“要么成为学者,要么成为失败者”。
辛顿的家族不仅仅限于昆虫学,家族中还有多位伟大的学者和科学家,包括数学家玛丽·埃弗雷斯特·布尔和逻辑学家乔治·布尔。他们的工作为现代计算机科学奠定了基础;而乔安·辛顿,杰弗里的表妹,则是曼哈顿计划中为数不多的女性科学家之一,这样的家族背景无疑为辛顿的学术追求提供了源源不断的动力。
木匠的经历
在开始攻读博士学位之前,杰弗里·辛顿曾短暂地从事木匠工作。他这一选择源于寻求更为实际的满足感,然而,内心深处对人工智能的兴趣始终未曾减弱。辛顿在木匠工作期间,虽然离开了学术界,但他很快意识到自己的真正激情在于研究与探索,于是在1972年转身回到学术界,进入爱丁堡大学攻读人工智能的博士学位。
影响他的时间节点和人物
辛顿的职业生涯历程中有几个重要的时间节点以及人物对他的影响至关重要。
1. 学术启蒙: 在剑桥大学,辛顿尝试了多个学科,包括生理学、哲学和物理学,最终获得实验心理学学位。此时,他的多元学科背景为他后来的研究提供了丰富的知识支持。
2. 博士学习: 辛顿在爱丁堡大学的博士生涯中,尽管他的导师一直劝他改变研究方向,但辛顿始终坚持探索神经网络等非传统计算模型。这种坚持最终导致了他在神经网络领域的重要突破。
3. 职业生涯初期: 在获得博士学位后,辛顿曾经历短暂的木匠生涯来追求更多的实际成就,但很快便重新回到学术界,专注于人工智能的研究。1982年,他加入卡内基梅隆大学的教职,与心理学家大卫·鲁梅哈特(David Rumelhart)和计算机科学家罗纳德·威廉姆斯(Ronald J. Williams)共同开发反向传播算法,并于1986年发表了一篇重要论文,奠定了多层神经网络发展的基础。
1987年,辛顿因对美国军事资金的抵制决定移居加拿大,并在多伦多大学任教。他在1998年创办了加茨比计算神经科学研究所,继续致力于神经网络及其应用的研究。
深度学习的突破
在2012年,辛顿和他的两位研究生亚历克斯·克里热夫斯基(Alex Krizhevsky)和伊利亚·苏茨克维尔(Ilya Sutskever)共同开发了名为AlexNet的八层神经网络程序,该程序在ImageNet大赛中表现卓越,成功识别图像,超越了当时最优技术40%以上的准确率。这一成就被广泛认为是深度学习领域的重大突破,进一步推动了人工智能的研究与应用。
最终,这些经历不仅塑造了辛顿的科研轨迹,也使他成为了当今人工智能领域最具影响力的人物之一,他所推动的深度学习技术革命改变了无数领域的未来。辛顿的家族遗产、个人职业经历,以及他所遇到的关键人物,都在其中扮演了不可或缺的角色。
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