Bước tới nội dung

Geoffrey Hinton

Sửa liên kết
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Geoffrey Hinton
Hinton trong buổi thuyết trình Nobel năm 2024
SinhGeoffrey Everest Hinton
6 tháng 12, 1947 (78 tuổi)
Wimbledon, London, Anh Quốc
Học vị
Nổi tiếng vì
Phối ngẫu
Rosalind Zalin (trước mất 1994)
Jacqueline Ford
(cưới 1997 – mất 2018)
Giải thưởng
Websitewww.cs.toronto.edu/~hinton/
Sự nghiệp khoa học
Ngành
Nơi công tác
Người hướng dẫn luận án tiến sĩChristopher Longuet-Higgins
Các nghiên cứu sinh nổi tiếng
  • Richard Zemel
  • Brendan Frey
  • Radford M. Neal
  • Yee Whye Teh
  • Ruslan Salakhutdinov
  • Ilya Sutskever
  • Alex Krizhevsky
Các sinh viên nổi tiếng

Geoffrey Everest Hinton (sinh ngày 6 tháng 12 năm 1947) là nhà khoa học máy tính và nhận thức học với quốc tịch Anh và Canada. Ông là giáo sư danh dự tại Đại học Toronto, đồng thời là người đồng sáng lập và cố vấn khoa học trưởng của Viện Vector tại Toronto từ năm 2017.[1]

Năm 2018, Hinton được trao Giải Turing cùng Yoshua Bengio và Yann LeCun; bộ ba này được mệnh danh là những "Bố già AI" (Godfather of AI) nhờ những đóng góp nền tảng cho lĩnh vực mạng neuron nhân tạo và học sâu.[2] Năm 2024, ông tiếp tục được trao Giải Nobel Vật lý cùng John Hopfield cho "những khám phá và phát minh nền tảng cho phép học máy với mạng neuron nhân tạo", trong đó công trình về máy Boltzmann của ông được nhắc đến đặc biệt trong phần giải thích của Ủy ban Nobel.[3] Ngoài ra, ông còn được biết đến với các công trình phổ biến hóa thuật toán lan truyền ngược vào năm 1986 cùng David Rumelhart và Ronald J. Williams,[4] và kiến trúc AlexNet năm 2012 - cột mốc đánh dấu bước ngoặt của thị giác máy tính hiện đại.[5]

Từ năm 2013 đến 2023, ông làm việc tại Google Brain song song với Đại học Toronto, trước khi công khai rời Google vào tháng 5 năm 2023 để tự do lên tiếng về những rủi ro của trí tuệ nhân tạo.[6] Sau khi rời Google, Hinton trở thành một trong những tiếng nói có uy tín nhất về an toàn AI, bày tỏ lo ngại về nguy cơ AI bị lạm dụng, tác động đến thị trường lao động, và rủi ro hiện hữu từ các hệ thống AI vượt tầm kiểm soát của con người.

Thơ ấu và học vấn Geoffrey Hinton

Hinton sinh ngày 6 tháng 12 năm 1947 tại Wimbledon, London, Anh Quốc, và theo học tại trường Clifton College ở Bristol. Ông xuất thân từ một gia đình có truyền thống khoa học và học thuật lâu đời: ông là chắt năm đời của nhà toán học và giáo dục học Mary Everest Boole và chồng bà, nhà logic học George Boole — người có công trình về đại số Boole sau này trở thành một trong những nền tảng của ngành khoa học máy tính hiện đại.[7]

Năm 1967, Hinton theo học tại King's College, Cambridge. Sau khi thử qua nhiều ngành như khoa học tự nhiên, lịch sử nghệ thuật và triết học, ông tốt nghiệp Cử nhân tâm lý học thực nghiệm vào năm 1970.[8] Sau đó ông dành một năm học nghề thợ mộc trước khi quay lại con đường học thuật.[9] Từ năm 1972 đến 1977, ông nghiên cứu tại Đại học Edinburgh dưới sự hướng dẫn của Christopher Longuet-Higgins và nhận bằng Tiến sĩ trí tuệ nhân tạo vào năm 1978 với luận án về vai trò của quá trình thư giãn trong thị giác (Relaxation and Its Role in Vision).[8]

Sự nghiệp và nghiên cứu Geoffrey Hinton

Sau khi nhận bằng Tiến sĩ, Hinton làm việc tại Đại học Sussex và Đơn vị Tâm lý học Ứng dụng MRC ở Cambridge. Do gặp khó khăn trong việc xin tài trợ nghiên cứu tại Anh, ông chuyển sang Mỹ, làm việc lần lượt tại Đại học California, San Diego và Đại học Carnegie Mellon.[8] Trong thời gian tại Carnegie Mellon vào đầu thập niên 1980, ông là thành viên của nhóm "Parallel Distributed Processing" cùng với David Rumelhart, Terrence Sejnowski và James McClelland trong giai đoạn mùa đông AI. Năm 1985, ông đồng phát minh máy Boltzmann cùng David Ackley và Terry Sejnowski, một mô hình mạng neuron xác suất có khả năng học các biểu diễn dữ liệu không có giám sát.[10]

Năm 1986, trong thời gian làm nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại UC San Diego, Hinton cùng David Rumelhart và Ronald J. Williams công bố công trình phổ biến hóa thuật toán lan truyền ngượccho mạng neuron nhiều lớp, chứng minh rằng các mạng này có thể tự học các biểu diễn hữu ích từ dữ liệu.[11] Dù không phải là người đầu tiên đề xuất phương pháp này (Seppo Linnainmaa đã đề xuất vi phân tự động ngược chiều vào năm 1970 và Paul Werbos áp dụng nó cho mạng neuron vào năm 1974), công trình của Hinton và các cộng sự có tác động lớn trong việc đưa lan truyền ngược trở thành thuật toán huấn luyện chủ đạo của học sâu.[12]

Năm 1987, Hinton gia nhập Đại học Toronto, nơi ông gắn bó cho đến cuối sự nghiệp. Cùng năm đó, ông được bổ nhiệm làm Thành viên của Viện Nghiên cứu Cao cấp Canada (CIFAR) trong chương trình đầu tiên của viện về trí tuệ nhân tạo.[13] Năm 1995, ông và các cộng sự đề xuất thuật toán wake-sleep, một phương pháp học không có giám sát dựa trên mạng neuron với hai luồng riêng biệt cho nhận dạng và sinh dữ liệu, được huấn luyện xen kẽ qua các pha "thức" và "ngủ".[14]

Năm 2004, Hinton đề xuất thành công chương trình "Neural Computation and Adaptive Perception" tại CIFAR và lãnh đạo chương trình này trong mười năm, với Yoshua Bengio và Yann LeCun là các thành viên.[15] Năm 2008, ông phát triển phương pháp trực quan hóa dữ liệu t-SNE cùng Laurens van der Maaten, cho phép chiếu dữ liệu nhiều chiều xuống không gian hai hoặc ba chiều để quan sát cấu trúc phân cụm.[16]

Kiến trúc AlexNet cho thuật toán học sâu.
Kiến trúc AlexNet cho thuật toán học sâu.

Năm 2012, Hinton cùng hai nghiên cứu sinh tiến sĩ là Alex Krizhevsky và Ilya Sutskever giới thiệu kiến trúc AlexNet, giành chiến thắng áp đảo tại cuộc thi nhận dạng hình ảnh ImageNet với tỉ lệ lỗi thấp hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống, đánh dấu bước ngoặt cho thị giác máy tính và thúc đẩy làn sóng ứng dụng học sâu rộng rãi sau đó.[17] Cùng năm đó, ông đồng sáng lập DNNresearch Inc. tại Đại học Toronto cùng Krizhevsky và Sutskever. Vào tháng 3 năm 2013, Google mua lại công ty này với giá 44 triệu đô la Mỹ, và Hinton bắt đầu chia thời gian giữa nghiên cứu tại đại học và công việc tại Google Brain.[18]

Trong thời gian tại Google, Hinton tiếp tục công bố nhiều công trình nghiên cứu quan trọng. Năm 2017, ông đồng tác giả hai bài báo về mạng neuron capsule (capsule neural networks), mở rộng khái niệm "capsule" mà ông đã giới thiệu từ năm 2011, nhằm mô hình hóa tốt hơn mối quan hệ bộ phận-tổng thể trong dữ liệu thị giác.[19] Tại hội nghị NeurIPS năm 2022, ông giới thiệu thuật toán "Forward-Forward", thay thế hai lượt truyền xuôi-ngược của lan truyền ngược bằng hai lượt truyền xuôi với dữ liệu thực và dữ liệu âm, phù hợp với các mô hình tính toán tương tự mà ông gọi là "mortal computation".[20]

Vào tháng 5 năm 2023, Hinton công khai từ chức khỏi Google, nói rằng ông muốn "tự do lên tiếng về những rủi ro của AI mà không cần cân nhắc đến tác động đối với Google."[21] Ông thừa nhận một phần hối hận về công trình cả đời của mình khi chứng kiến tốc độ phát triển của AI vượt xa những gì ông từng dự đoán.

Quan điểm Geoffrey Hinton

Rủi ro của trí tuệ nhân tạo

Trước khi rời Google, Hinton từng tin rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) còn "30 đến 50 năm hoặc lâu hơn" mới xuất hiện. Tuy nhiên, trong một cuộc phỏng vấn với CBS vào tháng 3 năm 2023, ông thay đổi quan điểm và cho rằng AI đa năng có thể xuất hiện trong chưa đến 20 năm, với những thay đổi "có quy mô tương đương cuộc Cách mạng Công nghiệp hoặc sự ra đời của điện".[22] Sau khi rời Google, ông trở thành một trong những người lên tiếng mạnh mẽ nhất về an toàn AI, bày tỏ lo ngại trên nhiều khía cạnh khác nhau.

Lạm dụng AI có chủ ý

Hinton bày tỏ lo ngại về việc AI bị các tác nhân xấu lợi dụng có chủ ý, nói rằng "rất khó để thấy cách nào có thể ngăn chặn những kẻ xấu sử dụng AI cho những mục đích xấu."[23] Từ năm 2017, ông đã kêu gọi lệnh cấm quốc tế đối với vũ khí tự động gây chết người.[24] Vào năm 2025, ông xác định việc AI bị kẻ xấu sử dụng để tạo ra virus gây chết người là một trong những mối đe dọa hiện hữu nghiêm trọng nhất trong ngắn hạn, nói rằng "giờ đây ai cũng có thể tạo ra các loại virus mới với chi phí tương đối thấp nhờ AI."[25]

Nguy cơ AI thống trị con người

Hinton bày tỏ lo ngại về khả năng AI có thể đe dọa sự tồn tại của loài người, nói rằng điều này "không phải là không thể xảy ra".[26] Ông lo ngại rằng các hệ thống AI có thể tự hình thành các "mục tiêu phụ" không phù hợp với ý định của người lập trình, và có thể trở nên "tìm kiếm quyền lực" hoặc tự ngăn chặn việc bị tắt, không phải vì người lập trình muốn vậy mà vì những hành động đó hữu ích cho việc đạt được các mục tiêu dài hạn được lập trình sẵn. Ông nhấn mạnh rằng cần "suy nghĩ nghiêm túc về cách kiểm soát" các hệ thống AI có khả năng tự cải thiện.

Tính đến cuối năm 2024, Hinton ước tính có khoảng 10 đến 20 phần trăm khả năng AI sẽ gây ra sự tuyệt chủng của loài người trong vòng ba thập kỷ tới.[27] Vào năm 2025, ông phát biểu: "Nỗi sợ lớn nhất của tôi là về lâu dài, những thực thể kỹ thuật số chúng ta đang tạo ra sẽ là dạng trí tuệ vượt trội hơn con người. [...] Chúng ta sẽ không còn cần thiết nữa. [...] Nếu bạn muốn biết cảm giác không phải là trí tuệ đỉnh cao là như thế nào, hãy hỏi một con gà."[28]

Quan điểm này của ông tương đồng với một "Bố già AI" khác là Yoshua Bengio, song lại trái chiều với người còn lại là Yann LeCun. Trong đó, dù cả ba người đồng ý về nguy cơ lạm dụng AI của các thế lực xấu; xong hai nhà khoa học Canada đều bày tỏ lo ngại về AI thay thế con người và đề nghị có các phương án hạn chế, trong khi LeCun coi nhẹ khả năng này và đề xuất mở mã nguồn các mô hình AI nhằm tránh thứ công nghệ này bị thâu tóm bởi bất kỳ cá nhân hay tổ chức nào.[29][30][31]

Tác động kinh tế

Trước đây, Hinton từng lạc quan về tác động kinh tế của AI, lập luận vào năm 2018 rằng AI sẽ thay thế dần các công việc thường lệ nhưng không làm con người trở nên thừa thãi hoàn toàn.[32] Tuy nhiên từ năm 2023, ông trở nên lo ngại hơn, cảnh báo rằng AI sẽ "đảo lộn thị trường lao động" và lấy đi nhiều hơn chỉ những "công việc nhàm chán". Năm 2024, ông khuyến nghị chính phủ Anh thiết lập thu nhập cơ bản toàn dân để đối phó với tác động của AI lên bất bình đẳng, lập luận rằng dù AI sẽ thúc đẩy năng suất và tạo ra nhiều của cải hơn, nếu không có sự can thiệp của nhà nước thì lợi ích đó sẽ chỉ tập trung vào tay người giàu sở hữu thứ công cụ này.[33]

Quan điểm chính trị

Hinton tự nhận là người theo chủ nghĩa xã hội.[34] Ông chuyển từ Mỹ sang Canada một phần do bất đồng với chính sách thời Ronald Reagan và phản đối việc quân đội tài trợ cho nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Năm 2024, ông đồng tác giả một bức thư cùng Yoshua Bengio, Stuart Russell và Lawrence Lessig ủng hộ dự luật an toàn AI SB 1047 của California, yêu cầu các công ty huấn luyện mô hình có chi phí trên 100 triệu đô la phải thực hiện đánh giá rủi ro trước khi triển khai, tuyên bố đây là "yêu cầu tối thiểu để quản lý hiệu quả công nghệ này."[35]

Giải thưởng và vinh danh Geoffrey Hinton

Hinton là Thành viên của Hiệp hội Vì sự Tiến bộ của Trí tuệ Nhân tạo Hoa Kỳ (FAAAI) từ năm 1990.[36] Năm 1996, ông được bầu làm Thành viên Hội Hoàng gia Canada (FRSC), và năm 1998 được bầu làm Thành viên Hội Hoàng gia London (FRS).[37] Năm 2001, ông là người đầu tiên nhận Giải Rumelhart (giải thưởng danh giá nhất trong lĩnh vực khoa học nhận thức tính toán) và được trao bằng Tiến sĩ danh dự từ Đại học Edinburgh.[38]

Năm 2005, ông nhận Giải IJCAI cho Xuất sắc Nghiên cứu Trọn đời. Năm 2011, ông được trao Huy chương Vàng Herzberg Canada về Khoa học và Kỹ thuật (giải thưởng khoa học cao quý nhất của Canada) cùng bằng Tiến sĩ danh dự từ Đại học Sussex.[39] Năm 2016, ông được bầu làm Thành viên Quốc tế của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia Hoa Kỳ "vì những đóng góp cho lý thuyết và thực hành mạng neuron nhân tạo và ứng dụng của chúng trong nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính".[40]

Giáo sư Geoffrey Hinton tại buổi diễn thuyết giải Nobel năm 2024.
Giáo sư Geoffrey Hinton tại buổi diễn thuyết giải Nobel năm 2024.

Năm 2018, Hinton cùng Yoshua Bengio và Yann LeCun được trao Giải Turing cho "những đột phá về khái niệm và kỹ thuật đã biến mạng neuron sâu thành một thành phần quan trọng của điện toán".[41] Cùng năm đó, ông được phong tước Companion of the Order of Canada (CC).[42] Năm 2021, ông nhận Giải Dickson về Khoa học từ Đại học Carnegie Mellon.[43] Năm 2022, ông cùng LeCun, Bengio và Demis Hassabis nhận Giải thưởng Nữ thân vương xứ Asturias hạng mục Nghiên cứu Khoa học.[44]

Năm 2024, Hinton được trao Giải Nobel Vật lý cùng John Hopfield cho "những khám phá và phát minh nền tảng cho phép học máy với mạng neuron nhân tạo".[45] Sau khi nhận giải, ông kêu gọi nghiên cứu khẩn cấp về an toàn AI để tìm cách kiểm soát các hệ thống AI thông minh hơn con người. Cùng năm đó, ông nhận Giải VinFuture cùng Bengio, LeCun, Jen-Hsun Huang và Fei-Fei Li cho những đóng góp tiên phong trong lĩnh vực mạng neuron và học sâu.[46]

Năm 2025, ông cùng Bengio, Bill Dally, Hopfield, LeCun, Huang và Li được trao Giải thưởng Nữ hoàng Elizabeth về Kỹ thuật.[47] Cùng năm, ông được trao Huy chương Sandford Fleming bởi Viện Khoa học Hoàng gia Canada vì những đóng góp xuất sắc trong truyền thông khoa học.[48]

Đời tư Geoffrey Hinton

Hinton từng kết hôn nhiều lần. Trong số những người vợ của ông, Rosalind Zalin qua đời vì ung thư buồng trứng năm 1994, và Jacqueline "Jackie" Ford qua đời vì ung thư tụy năm 2018.[49]

Hinton xuất thân từ một gia đình có truyền thống học thuật lâu đời. Ông là chắt năm đời của nhà toán học George Boole và vợ ông, nhà giáo dục học Mary Everest Boole. Tên đệm "Everest" của ông đến từ người thân George Everest, tổng trắc địa viên Ấn Độ, người được đặt tên cho ngọn núi cao nhất thế giới.[50] Cha ông là nhà côn trùng học Howard Hinton; ông cũng là cháu của nhà kinh tế học Colin Clark và là em họ xa của nhà vật lý hạt nhân Joan Hinton, một trong hai nhà vật lý nữ tham gia Dự án Manhattan.[51]

Năm 19 tuổi, Hinton bị chấn thương lưng khiến chỉ việc ngồi cũng khiến ông cảm thấy đau đớn, một tình trạng mà ông chưa bao giờ được điều trị khỏi cho đến nay. Ông cũng đã đối mặt với chứng trầm cảm trong suốt cuộc đời mình.[52]

Tham khảo Geoffrey Hinton

  1. ↑ "Geoffrey E Hinton – A.M. Turing Award Laureate". amturing.acm.org.
  2. ↑ "Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award". Association for Computing Machinery. ngày 27 tháng 3 năm 2019.
  3. ↑ "Press release: The Nobel Prize in Physics 2024". NobelPrize.org.
  4. ↑ Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (1986). "Learning representations by back-propagating errors". Nature. 323 (6088): 533–536. doi:10.1038/323533a0.
  5. ↑ Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey E. (2012). "ImageNet classification with deep convolutional neural networks". NIPS'12: Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems. tr. 1097–1105.
  6. ↑ Metz, Cade (ngày 1 tháng 5 năm 2023). "'The Godfather of A.I.' Leaves Google and Warns of Danger Ahead". The New York Times.
  7. ↑ Martin, Alexander (ngày 18 tháng 3 năm 2021). "Geoffrey Hinton: The story of the British 'Godfather of AI'". Sky News.
  8. 1 2 3 "Hinton, Prof. Geoffrey Everest". Who's Who. Oxford University Press. 2023. doi:10.1093/ww/9780199540884.013.20261.
  9. ↑ Smith, Craig S. (ngày 23 tháng 6 năm 2017). "The Man Who Helped Turn Toronto into a High-Tech Hotbed". The New York Times.
  10. ↑ Ackley, David H.; Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. (1985). "A learning algorithm for Boltzmann machines". Cognitive Science. 9 (1): 147–169.
  11. ↑ Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (1986). "Learning representations by back-propagating errors". Nature. 323 (6088): 533–536. doi:10.1038/323533a0.
  12. ↑ Schmidhuber, Jürgen (2015). "Deep learning in neural networks: An overview". Neural Networks. 61: 85–117. doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003.
  13. ↑ "Geoffrey Hinton Biography". CIFAR.
  14. ↑ Hinton, Geoffrey; Dayan, Peter; Frey, Brendan; Neal, Radford (1995). "The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks". Science. doi:10.1126/science.7761831.
  15. ↑ "Geoffrey E Hinton – A.M. Turing Award Laureate". amturing.acm.org.
  16. ↑ van der Maaten, Laurens; Hinton, Geoffrey (2008). "Visualizing Data using t-SNE". Journal of Machine Learning Research. 9: 2579–2605.
  17. ↑ Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey E. (2012). "ImageNet classification with deep convolutional neural networks". NIPS'12: Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems. tr. 1097–1105.
  18. ↑ "U of T neural networks start-up acquired by Google". University of Toronto. ngày 12 tháng 3 năm 2013.
  19. ↑ Geib, Claudia (ngày 11 tháng 2 năm 2017). "We've finally created an AI network that's been decades in the making". Futurism.
  20. ↑ Hinton, Geoffrey (2022). "The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations". arXiv:2212.13345.
  21. ↑ Metz, Cade (ngày 1 tháng 5 năm 2023). "'The Godfather of A.I.' Leaves Google and Warns of Danger Ahead". The New York Times.
  22. ↑ ""Godfather of artificial intelligence" talks impact and potential of new AI - CBS News". www.cbsnews.com (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2026.
  23. ↑ Metz, Cade (ngày 1 tháng 5 năm 2023). "'The Godfather of A.I.' Leaves Google and Warns of Danger Ahead". The New York Times.
  24. ↑ "Call for an International Ban on the Weaponization of Artificial Intelligence". University of Ottawa: Centre for Law, Technology and Society.
  25. ↑ The Diary Of A CEO (ngày 16 tháng 6 năm 2025), Godfather of AI: They Keep Silencing Me But I’m Trying to Warn Them!, truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2026
  26. ↑ CBS Mornings (ngày 25 tháng 3 năm 2023), Full interview: "Godfather of artificial intelligence" talks impact and potential of AI, truy cập ngày 20 tháng 4 năm 2026
  27. ↑ Milmo, Dan (ngày 27 tháng 12 năm 2024). "'Godfather of AI' shortens odds of the technology wiping out humanity over next 30 years". The Guardian.
  28. ↑ Hinton, Geoffrey (ngày 27 tháng 5 năm 2025). "Humans 'no longer needed' – Godfather of AI" (Phỏng vấn). RNZ.
  29. ↑ "'Godfathers of AI' Yoshua Bengio and Yann LeCun weigh in on potential of human-level AI, emerging risks and future frontiers at NUS lectures". ‘Godfathers of AI’ Yoshua Bengio and Yann LeCun weigh in on potential of human-level AI, emerging risks and future frontiers at NUS lectures (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 16 tháng 4 năm 2026.
  30. ↑ Nolan, Beatrice. "The 'stakes are too high' to ignore extinction risks of AI, AI godfather warns". Business Insider (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 16 tháng 4 năm 2026.
  31. ↑ Jain, Rounak. "'Let's Open Source Nuclear Weapons Too': Godfather Of AI Geoffrey Hinton Mocks Fellow AI Godfather's Attempts To Trivialize Risks Of AI - Alphabet (NASDAQ:GOOG), Alphabet (NASDAQ:GOOGL), Meta Platforms (NASDAQ:META)". Benzinga (bằng tiếng Anh). Bản gốc lưu trữ ngày 7 tháng 2 năm 2025. Truy cập ngày 16 tháng 4 năm 2026.
  32. ↑ Wiggers, Kyle (ngày 17 tháng 12 năm 2018). "Geoffrey Hinton and Demis Hassabis: AGI is nowhere close to being a reality". VentureBeat.
  33. ↑ "AI 'godfather' says universal basic income will be needed". BBC News. ngày 18 tháng 5 năm 2024.
  34. ↑ Hern, Alex (ngày 4 tháng 5 năm 2023). "Bernie Sanders, Elon Musk and White House Seeking My Help, Says 'Godfather of AI'". The Guardian.
  35. ↑ Pillay, Tharin; Booth, Harry (ngày 7 tháng 8 năm 2024). "Exclusive: Renowned Experts Pen Support for California's Landmark AI Safety Bill". TIME.
  36. ↑ "Elected AAAI Fellows". AAAI.
  37. ↑ "Professor Geoffrey Hinton FRS". Royal Society.
  38. ↑ "Current and Previous Recipients". The David E. Rumelhart Prize.
  39. ↑ "Artificial intelligence scientist gets $1M prize". CBC News. ngày 14 tháng 2 năm 2011.
  40. ↑ "National Academy of Engineering Elects 80 Members and 22 Foreign Members". National Academy of Engineering. ngày 8 tháng 2 năm 2016.
  41. ↑ "Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award". Association for Computing Machinery. ngày 27 tháng 3 năm 2019.
  42. ↑ "Governor General Announces 103 New Appointments to the Order of Canada". The Governor General of Canada. ngày 27 tháng 12 năm 2018.
  43. ↑ "Past Winners – Dickson Prize in Science". Carnegie Mellon University.
  44. ↑ "Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio and Demis Hassabis – Princess of Asturias Awards". Princess of Asturias Awards.
  45. ↑ "Press release: The Nobel Prize in Physics 2024". NobelPrize.org.
  46. ↑ "The VinFuture 2024 Grand Prize honours 5 scientists for transformational contributions to the advancement of deep learning". Việt Nam News. ngày 7 tháng 12 năm 2024.
  47. ↑ "Modern Machine Learning". Queen Elizabeth Prize for Engineering.
  48. ↑ Boyce, Carrie (ngày 9 tháng 2 năm 2025). "RCIScience Announces Professor Geoffrey Hinton as latest Sandford Fleming Medal Recipient". Royal Canadian Institute for Science.
  49. ↑ Rothman, Joshua (ngày 13 tháng 11 năm 2023). "Why the Godfather of A.I. Fears What He's Built". The New Yorker.
  50. ↑ Smith, Craig S. (ngày 23 tháng 6 năm 2017). "The Man Who Helped Turn Toronto into a High-Tech Hotbed". The New York Times.
  51. ↑ Shute, Joe (ngày 26 tháng 8 năm 2017). "The 'Godfather of AI' on making machines clever". The Daily Telegraph.
  52. ↑ Rinaldi, Luc (ngày 16 tháng 11 năm 2023). "Why Geoffrey Hinton is sounding the alarm about AI". Toronto Life.
Lấy từ “https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Geoffrey_Hinton&oldid=74977718”