杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）是计算机科学和AI范畴的前驱之一，被誉为“深度学习之父”。他对神经网络和机器学习的研讨奠定了现代人工智能的根底，尤其在推进深度学习的实践使用方面奉献巨大。以下是关于他的具体介绍：

　　- **出世与教育**：1947年生于英国，身世科学世家（曾祖父是数学家乔治·布尔，布尔代数的创始人）。

　　1986年与大卫·鲁姆哈特（David Rumelhart）等人一同提出**反向传达算法**，成为练习多层神经网络的中心办法。

　　2006年提出依据受限玻尔兹曼机（RBM）的深度信仰网络，处理了深度网络练习中的梯度消失问题，敞开深度学习革新。

　　2012年与团队提出“Dropout”正则化办法，大幅度的进步神经网络的泛化才能。

　　2012年，其学生亚历克斯·克里热夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊利亚·苏茨克沃（Ilya Sutskever）依据辛顿的效果开发了**AlexNet**，在ImageNet图画辨认竞赛中以压倒性优势夺冠，标志着深度学习在计算机视觉范畴的打破。

　　2013年联合创建AI公司DNNresearch，后被谷歌收买。尔后长时间担任谷歌副总裁兼工程研讨员，领导谷歌大脑（Google Brain）团队。

　　- **图灵奖**：2018年与杨立昆（Yann LeCun）、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）一同取得“计算机界的诺贝尔奖”——图灵奖，赞誉他们在深度学习范畴的开创性作业。

　　- **学术传承**：培养了大批AI领军人物，包含OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克沃、特斯拉AI负责人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）等。

　　- **社会影响**：其研讨直接推进了语音辨认、图画处理、自然言语处理等技能的打破，为ChatGPT、无人驾驶等使用奠定了根底。

　　- **脱离谷歌**：2023年5月，辛顿宣告从谷歌离任，揭露表达对AI失控危险的忧虑，以为“AI或许比人类更聪明并难以操控”。

　　- **AI道德倡议**：呼吁加强对AI的监管，着重生成式AI（如大型言语模型）或许带来的虚伪信息、作业冲击等问题。

　　- **研讨方向**：现在专心于探究更挨近生物神经网络的算法（如“胶囊网络”），企图打破当时深度学习的局限性。

　　- **“机器学习是新的电力”**：以为AI将像电力相同渗透到一切职业。

　　- **“大脑是台巨大的深度学习机器”**：建议经过模仿人脑机制推进AI开展。

　　杰弗里·辛顿是人工智能从理论走向实践的关键人物。他的作业不只重塑了计算机科学，还深刻影响了科技产业和社会形态。虽然他对AI的未来充溢忧虑，但仍在积极探究技能鸿沟，并呼吁以负责任的情绪推进AI开展。

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