Джеффри Хинтон родился в Лондоне (Великобритания). Он вырос в семье, где наука занимала центральное место — его отец был инженером, а дед, Джордж Буль, был математиком, известным своими работами, которые заложили основы для цифровой логики в компьютерах. Это окружение, несомненно, повлияло на его интерес к научным исследованиям и математике.

Хинтон начал свое образование в Великобритании, где он изучал экспериментальную психологию в Кембриджском университете. В 1970 году он получил степень бакалавра в Эдинбургском университете, где углубил свои знания в области искусственного интеллекта и психологии.

Он продолжил свою учебу в США, в Университете Калифорнии в Сан-Диего и получил докторскую степень за исследования искусственного интеллекта и когнитивной психологии. Во время своей работы в аспирантуре Хинтон сосредоточился на моделировании восприятия и памяти, что в дальнейшем сыграло ключевую роль в его исследованиях машинного обучения и нейронных сетей. Он также продолжил работу в академической сфере, преподавая в различных университетах, включая Карнеги-Меллон и Торонтский университет. С 2013 по 2023 год Джеффри Хинтон являлся сотрудником компании Google.

Хинтон сделал революционный вклад в развитие алгоритма обратного распространения ошибок. Этот метод позволил ученым эффективно обучать глубокие нейронные сети, что было критически важно для прогресса в области машинного обучения. Благодаря этому открытию стало возможным обучение сетей выполнению сложных задач, таких как распознавание речи и обработка изображений.

Ранние исследования Хинтона в области когнитивной психологии и искусственного интеллекта заложили основу для его более поздних теорий и алгоритмов в области глубокого машинного обучения. Он экспериментировал с различными моделями нейронных сетей, пытаясь имитировать процессы человеческого мозга. Эти эксперименты были критически важны для понимания того, как можно обучать компьютерные системы распознавать образы, обрабатывать речь и выполнять другие сложные задачи.

Исследования Джеффри Хинтона в области обратного распространения ошибок и глубоких нейронных сетей стали основополагающими для последующих прорывов в разработке искусственного интеллекта.

В 2012 году команда, в которой работал Хинтон, представила нейронную сеть под названием AlexNet. Эта сеть выиграла соревнование по компьютерному зрению ImageNet, значительно опередив конкурентов. AlexNet продемонстрировала потенциал глубоких нейронных сетей в области обработки изображений и стала вехой в истории развития ИИ.

В 2018 году Джеффри Хинтон стал одним из трех лауреатов премии Тьюринга. Среди прочих его наград — Королевская медаль от Королевского общества, Канадская золотая медаль Герхарда Херцберга Канадского совета по исследованиям в области естественных и инженерных наук, а также Нобелевская премия по физике за 2024 год. Хинтон был избран членом Американской академии искусств и наук. Ученый удостоен нескольких почетных степеней от ведущих университетов мира за его вклад в область искусственного интеллекта и компьютерных наук.

В 2024 году Хинтон снялся (без указания в титрах) в роли самого себя в научно-фантастическом боевике-технотриллере «Атлас».

Научный журнал “Молодой ученый” в социальных сетях:

«Молодой учёный» №47 (598), ноябрь 2025

«Молодой учёный» №47 (598),
ноябрь 2025