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Geoffrey Hinton

Geoffrey Everest Hinton (nacido el 6 de diciembre de 1947) es un científico informático , científico cognitivo y psicólogo cognitivo británico-canadiense , conocido por su trabajo en redes neuronales artificiales que le valió el título de "Padrino de la IA".

Hinton es profesor universitario emérito en la Universidad de Toronto . De 2013 a 2023, dividió su tiempo trabajando para Google ( Google Brain ) y la Universidad de Toronto , antes de anunciar públicamente su salida de Google en mayo de 2023, citando preocupaciones sobre los muchos riesgos de la tecnología de inteligencia artificial (IA). [9] [10] En 2017, cofundó y se convirtió en el asesor científico principal del Instituto Vector en Toronto. [11] [12]

Junto con David Rumelhart y Ronald J. Williams , Hinton fue coautor de un artículo muy citado publicado en 1986 que popularizó el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales multicapa, [13] aunque no fueron los primeros en proponer el enfoque. [14] Hinton es visto como una figura líder en la comunidad de aprendizaje profundo . [20] El hito de reconocimiento de imágenes de AlexNet diseñado en colaboración con sus estudiantes Alex Krizhevsky [21] e Ilya Sutskever para el desafío ImageNet 2012 [22] fue un gran avance en el campo de la visión por computadora. [23]

Hinton recibió el Premio Turing 2018 , a menudo denominado el " Premio Nobel de la Computación ", junto con Yoshua Bengio y Yann LeCun , por su trabajo en el aprendizaje profundo. [24] A veces se les conoce como los "Padrinos del aprendizaje profundo", [25] [26] y han seguido dando charlas públicas juntos. [27] [28] También fue galardonado con el Premio Nobel de Física 2024 , compartido con John Hopfield . [29] [30]

En mayo de 2023, Hinton anunció su renuncia a Google para poder "hablar libremente sobre los riesgos de la IA" [31] . Ha expresado su preocupación por el mal uso deliberado por parte de actores maliciosos , el desempleo tecnológico y el riesgo existencial de la inteligencia artificial general . [32] Señaló que establecer pautas de seguridad requerirá la cooperación entre quienes compiten en el uso de la IA para evitar los peores resultados. [33] Después de recibir el Premio Nobel, pidió una investigación urgente sobre la seguridad de la IA para descubrir cómo controlar los sistemas de IA de manera más inteligente que los humanos. [34] [35]

Educación

Hinton se formó en el Clifton College de Bristol [36] y en la Universidad de Cambridge como estudiante de grado del King's College de Cambridge . Después de cambiar repetidamente su título entre diferentes materias como ciencias naturales , historia del arte y filosofía , finalmente se graduó con una licenciatura en psicología experimental en 1970. [8] Continuó sus estudios en la Universidad de Edimburgo , donde obtuvo un doctorado en inteligencia artificial en 1978 por una investigación supervisada por Christopher Longuet-Higgins . [37] [38]

Carrera e investigación

Después de su doctorado, Hinton trabajó en la Universidad de Sussex y en la Unidad de Psicología Aplicada del MRC , y después de tener dificultades para encontrar financiación en Gran Bretaña, [39] en la Universidad de California, San Diego y la Universidad Carnegie Mellon . [8] Fue el director fundador de la Unidad de Neurociencia Computacional de la Gatsby Charitable Foundation en el University College de Londres . [8] Actualmente es [40] Profesor Universitario Emérito en el departamento de informática de la Universidad de Toronto , donde ha estado afiliado desde 1987. [41]

A su llegada a Canadá, Geoffrey Hinton fue nombrado miembro del Instituto Canadiense de Investigación Avanzada (CIFAR) en 1987 como miembro del primer programa de investigación del CIFAR, Inteligencia Artificial, Robótica y Sociedad. [42] En 2004, Hinton y sus colaboradores propusieron con éxito el lanzamiento de un nuevo programa en el CIFAR, Computación Neural y Percepción Adaptativa [43] (o NCAP, que hoy se llama Aprendizaje en Máquinas y Cerebros). Hinton lideraría el NCAP durante diez años. [44] Entre los miembros del programa se encuentran Yoshua Bengio y Yann LeCun , con quienes Hinton ganaría el Premio ACM AM Turing en 2018. [45] Los tres ganadores del premio Turing siguen siendo miembros del programa Aprendizaje en Máquinas y Cerebros del CIFAR. [46]

Hinton impartió un curso gratuito en línea sobre redes neuronales en la plataforma educativa Coursera en 2012. [47] Se unió a Google en marzo de 2013 cuando su empresa, DNNresearch Inc., fue adquirida, y en ese momento planeaba "dividir su tiempo entre su investigación universitaria y su trabajo en Google". [48]

La investigación de Hinton se centra en las formas de utilizar las redes neuronales para el aprendizaje automático , la memoria , la percepción y el procesamiento de símbolos. Ha escrito o coescrito más de 200 publicaciones revisadas por pares . [1] [49]

Mientras Hinton era un posdoctorado en la UC San Diego, David E. Rumelhart y Hinton y Ronald J. Williams aplicaron el algoritmo de retropropagación a redes neuronales multicapa. Sus experimentos demostraron que dichas redes pueden aprender representaciones internas útiles de datos. [13] En una entrevista de 2018, [50] Hinton dijo que " David E. Rumelhart ideó la idea básica de la retropropagación, por lo que es su invención". Aunque este trabajo fue importante para popularizar la retropropagación, no fue el primero en sugerir el enfoque. [14] La diferenciación automática de modo inverso , de la cual la retropropagación es un caso especial, fue propuesta por Seppo Linnainmaa en 1970, y Paul Werbos propuso usarla para entrenar redes neuronales en 1974. [14]

En 1985, Hinton co-inventó las máquinas de Boltzmann con David Ackley y Terry Sejnowski . [51] Sus otras contribuciones a la investigación de redes neuronales incluyen representaciones distribuidas , redes neuronales de retardo de tiempo , mezclas de expertos , máquinas de Helmholtz y producto de expertos . [52] Una introducción accesible a la investigación de Geoffrey Hinton se puede encontrar en sus artículos en Scientific American en septiembre de 1992 y octubre de 1993. [53] En 2007, Hinton fue coautor de un artículo de aprendizaje no supervisado titulado Unsupervised learning of image transforms . [54] En 2008, desarrolló el método de visualización t-SNE con Laurens van der Maaten. [55] [56]

En octubre y noviembre de 2017 respectivamente, Hinton publicó dos artículos de investigación de acceso abierto sobre el tema de las redes neuronales en cápsula , [57] [58] que según Hinton, son "finalmente algo que funciona bien". [59]

En la Conferencia sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neural (NeurIPS) de 2022, presentó un nuevo algoritmo de aprendizaje para redes neuronales al que llama algoritmo "Forward-Forward". La idea del nuevo algoritmo es reemplazar los tradicionales pases de retropropagación de adelante hacia atrás por dos pases de adelante hacia atrás, uno con datos positivos (es decir, reales) y el otro con datos negativos que podrían ser generados únicamente por la red. [60] [61]

En mayo de 2023, Hinton anunció públicamente su dimisión de Google. Explicó su decisión diciendo que quería "hablar libremente sobre los riesgos de la IA" y añadió que una parte de él ahora lamenta el trabajo de su vida. [9] [31]

Entre los notables ex estudiantes de doctorado e investigadores postdoctorales de su grupo se incluyen Peter Dayan , [62] Sam Roweis, [62] Max Welling , [62] Richard Zemel , [37] [2] Brendan Frey , [3] Radford M. Neal , [4] Yee Whye Teh , [5] Ruslan Salakhutdinov , [6] Ilya Sutskever , [7] Yann LeCun , [63] Alex Graves , [62] Zoubin Ghahramani , [62] y Peter Fitzhugh Brown . [64]

Honores y premios

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

Hinton fue elegido miembro de la Royal Society (FRS) en 1998. [ 65] Fue el primer ganador del Premio Rumelhart en 2001. [66] Su certificado de elección para la Royal Society dice:

Geoffrey E. Hinton es conocido internacionalmente por su trabajo sobre redes neuronales artificiales, especialmente por su diseño para que aprendan sin la ayuda de un profesor humano. Ha comparado los efectos del daño cerebral con los efectos de las pérdidas en una red de este tipo, y ha encontrado sorprendentes similitudes con la discapacidad humana, como el reconocimiento de nombres y las pérdidas de categorización. Su trabajo incluye estudios de imágenes mentales y la invención de acertijos para poner a prueba la originalidad y la inteligencia creativa. Es conceptual, matemáticamente sofisticado y experimental. Combina estas habilidades con un efecto sorprendente para producir un trabajo importante de gran interés. [67]

En 2001, Hinton recibió un doctorado honorario de la Universidad de Edimburgo . [68] Fue el destinatario del premio IJCAI a la excelencia en investigación en 2005 por su trayectoria. [69] Fue galardonado con la Medalla de Oro Herzberg Canadá 2011 para Ciencia e Ingeniería . [70] En 2012, recibió el Premio Killam del Consejo de Canadá en Ingeniería. En 2013, Hinton recibió un doctorado honorario de la Universidad de Sherbrooke . [71]

En 2016, fue elegido miembro extranjero de la Academia Nacional de Ingeniería "por sus contribuciones a la teoría y la práctica de las redes neuronales artificiales y su aplicación al reconocimiento de voz y la visión por computadora". [ 72] Recibió el premio IEEE/RSE Wolfson James Clerk Maxwell 2016. [73]

Ganó el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento (2016) en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación, “por su trabajo pionero y altamente influyente” para dotar a las máquinas de la capacidad de aprender. [74]

Junto con Yann LeCun y Yoshua Bengio , Hinton ganó el Premio Turing 2018 por avances conceptuales y de ingeniería que han hecho de las redes neuronales profundas un componente crítico de la informática. [75] [76] [77]

En 2018, se convirtió en Compañero de la Orden de Canadá . [78] En 2021, recibió el Premio Dickson en Ciencias de la Universidad Carnegie Mellon [79] y en 2022 el Premio Princesa de Asturias en la categoría de Investigación Científica, junto con Yann LeCun , Yoshua Bengio y Demis Hassabis . [80] En 2023, fue nombrado ACM Fellow . [81] En 2023, fue nombrado Académico de Alta Clasificación por ScholarGPS tanto por su trayectoria como por los cinco años anteriores. [82]

En 2024, recibió el Premio Nobel de Física junto con John Hopfield "por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales". Su desarrollo de la máquina de Boltzmann se mencionó explícitamente en la cita. [29] [83] Cuando el periodista del New York Times Cade Metz le pidió a Hinton que explicara en términos más simples cómo la máquina de Boltzmann podía "preentrenar" las redes de retropropagación, Hinton bromeó diciendo que Richard Feynman supuestamente dijo: "Escucha, amigo, si pudiera explicarlo en un par de minutos, no valdría el Premio Nobel". [84]

Vistas

Riesgos de la inteligencia artificial

En 2023, Hinton expresó su preocupación por el rápido progreso de la IA . [32] [31] Hinton creía anteriormente que la inteligencia artificial general (AGI) estaba "a 30 a 50 años o incluso más de distancia". [31] Sin embargo, en una entrevista de marzo de 2023 con CBS , afirmó que la "IA de propósito general" puede estar a menos de 20 años de distancia y podría generar cambios "comparables en escala con la revolución industrial o la electricidad ". [32]

En una entrevista con The New York Times publicada el 1 de mayo de 2023, [31] Hinton anunció su renuncia a Google para poder "hablar sobre los peligros de la IA sin considerar cómo esto afecta a Google". [85] Señaló que "una parte de él ahora lamenta el trabajo de su vida". [31] [10]

A principios de mayo de 2023, Hinton afirmó en una entrevista con la BBC que la IA podría superar pronto la capacidad de información del cerebro humano. Describió algunos de los riesgos que plantean estos chatbots como "bastante aterradores". Hinton explicó que los chatbots tienen la capacidad de aprender de forma independiente y compartir conocimientos. Esto significa que cada vez que una copia adquiere nueva información, se difunde automáticamente a todo el grupo. Esto permite que los chatbots de IA tengan la capacidad de acumular conocimientos mucho más allá de la capacidad de cualquier individuo. [86]

Riesgo existencial de la IAG

Hinton ha expresado su preocupación por la posibilidad de una toma de control por parte de la IA , afirmando que "no es inconcebible" que la IA pueda "acabar con la humanidad" . [32] Hinton afirma que los sistemas de IA capaces de actuar de manera inteligente serán útiles para fines militares o económicos. [87] Le preocupa que los sistemas de IA generalmente inteligentes puedan "crear subobjetivos" que no estén alineados con los intereses de sus programadores. [88] Afirma que los sistemas de IA pueden volverse buscadores de poder o evitar que se los apague, no porque los programadores lo pretendieran, sino porque esos subobjetivos son útiles para lograr objetivos posteriores . [86] En particular, Hinton dice que "tenemos que pensar mucho sobre cómo controlar" los sistemas de IA capaces de automejorarse . [89]

Mal uso catastrófico

Hinton expresa su preocupación por el uso indebido deliberado de la IA por parte de actores maliciosos, afirmando que "es difícil ver cómo se puede evitar que los malos actores utilicen [la IA] para cosas malas". [31] En 2017, Hinton pidió una prohibición internacional de las armas autónomas letales . [90]

Impactos económicos

Hinton ya se había mostrado optimista sobre los efectos económicos de la IA, y en 2018 señaló que: "La frase 'inteligencia artificial general' implica que este tipo de robot único de repente será más inteligente que tú. No creo que vaya a ser así. Creo que cada vez más cosas rutinarias que hacemos van a ser reemplazadas por sistemas de IA". [91] Hinton también argumentó anteriormente que la IAG no hará que los humanos sean redundantes: "[La IA en el futuro] va a saber mucho sobre lo que probablemente querrás hacer... Pero no te va a reemplazar". [91]

Sin embargo, en 2023, Hinton se mostró "preocupado de que las tecnologías de IA con el tiempo trastoquen el mercado laboral" y eliminen algo más que "el trabajo pesado". [31] En 2024, volvió a afirmar que el gobierno británico tendrá que establecer una renta básica universal para hacer frente al impacto de la IA en la desigualdad. [92] En opinión de Hinton, la IA impulsará la productividad y generará más riqueza, pero, a menos que el gobierno intervenga, solo hará que los ricos sean más ricos y perjudicará a las personas que podrían perder sus empleos. "Eso va a ser muy malo para la sociedad", dijo. [93]

Política

Hinton se mudó de Estados Unidos a Canadá en parte debido a la desilusión con la política de la era de Ronald Reagan y la desaprobación de la financiación militar de la inteligencia artificial. [39]

En agosto de 2024, Hinton fue coautor de una carta con Yoshua Bengio , Stuart Russell y Lawrence Lessig en apoyo de la SB 1047 , un proyecto de ley de seguridad de la IA de California que exigiría a las empresas que entrenan modelos que cuestan más de 100 millones de dólares que realicen evaluaciones de riesgos antes de su implementación. Afirmaron que la legislación era el "mínimo indispensable para una regulación eficaz de esta tecnología". [94] [95]

Vida personal

La segunda esposa de Hinton, Rosalind Zalin, murió de cáncer de ovario en 1994; su tercera esposa, Jacqueline "Jackie" Ford, murió de cáncer de páncreas en 2018. [96] [97]

Hinton es tataranieto de la matemática y educadora Mary Everest Boole y su marido, el lógico George Boole . [98] El trabajo de George Boole eventualmente se convirtió en uno de los fundamentos de la informática moderna. Otro tatarabuelo suyo fue el cirujano y autor James Hinton , [99] quien fue el padre del matemático Charles Howard Hinton .

El padre de Hinton fue el entomólogo Howard Hinton . [8] [100] Su segundo nombre proviene de otro pariente, George Everest , el Agrimensor General de la India que dio nombre a la montaña . [39] Es sobrino del economista Colin Clark . [101]

Referencias

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Lectura adicional

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