Geoffrey Hinton的学术成就与里程碑 - Geoffrey Hinton成为历史上第二位Google Scholar引用量突破100万大关的计算机科学家[1] - 其引用量最高的论文是2012年发表的《ImageNet classification with deep convolutional neural networks》，引用量达188,837次[3] - 其2015年发表的《Deep learning》论文引用量达107,646次，是引用量第二高的论文[3] - 引用量第三高的论文是2008年的《Visualizing data using t-SNE》，引用量达63,932次[3] - 在此之前，只有另一位“深度学习教父”Yoshua Bengio达成了百万引用成就[3] Geoffrey Hinton的核心学术贡献 - 与David Rumelhart和Ronald Williams共同发表关于反向传播的论文，解决了多层神经网络训练难题[11] - 提出玻尔兹曼机与受限玻尔兹曼机，为无监督学习和特征表示学习奠定基础[14] - 在2006年提出深度信念网络，通过逐层贪心训练方法有效训练深度神经网络[14] - 提出Dropout正则化技术，通过随机“丢弃”神经元防止过拟合，成为大型神经网络训练标准做法[14] - 提出t-SNE高维数据可视化技术，广泛用于理解深度学习特征表示[15] - 提出分布式表示，强调分布式特征编码在学习系统中的重要性[16] - 提出胶囊网络，通过“胶囊”表示和动态路由机制增强特征层次感知[17] - 提出混合专家模型，通过多个子网络协同工作并由路由器选择性激活，提高模型容量与计算效率[18] - 提出知识蒸馏，将大型复杂模型的知识迁移到小型模型，在保证性能的同时降低计算成本[19] - 提出层归一化技术，改进深度网络训练稳定性和收敛速度[20] - 在深度生成模型与概率图模型领域提出多种创新方法，为后续变分自编码器和生成对抗网络奠定理论基础[21] - 与学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever共同推出AlexNet，在2012年ImageNet竞赛中以绝对优势夺冠，被公认为深度学习时代的“大爆炸”时刻[21] - 在2022年提出Forward-Forward Algorithm，作为对反向传播生物学合理性的反思与挑战[21] Geoffrey Hinton的荣誉与影响 - 2018年与Yoshua Bengio和Yann LeCun共同获得计算机领域最高荣誉图灵奖，三人被称为“深度学习三巨头”[21] - 2024年与John Hopfield共同获得诺贝尔物理学奖，以表彰他们“实现了利用人工神经网络进行机器学习的奠基性发现和发明”[25] - 其2015年发表于《Nature》的《Deep learning》论文系统总结了深度学习的发展历程、基本原理、关键算法及应用，标志着深度学习从学术探索迈向应用驱动的成熟阶段[23] Geoffrey Hinton的职业生涯与近期动态 - 于2023年5月从工作了十年的谷歌离职，以便能“自由地谈论AI的风险”[27] - 晚年成为AI风险的冷静警示者，担忧数字智能可能演变成比人类更优越的智能形式并对人类构成生存威胁[27] Geoffrey Hinton的杰出学生与合作者 - Alex Krizhevsky是AlexNet的主要构建者，编写了关键的CUDA代码，让神经网络在两块GeForce GPU上高效训练，在2012年ImageNet挑战赛上以10.8%的优势碾压第二名[31] - Alex Krizhevsky在谷歌工作数年后于2017年离职，目前可能已处于半退休状态[33] - Ilya Sutskever在Google Brain参与了序列到序列学习算法和TensorFlow的开发，是AlphaGo论文的众多作者之一[35] - Ilya Sutskever于2015年离开谷歌，作为联合创始人兼首席科学家创办了OpenAI，是ChatGPT和GPT-4诞生的关键人物[35] - 2024年，Ilya Sutskever成立了新公司Safe Superintelligence Inc.，并为其筹集了10亿美元资金[35]