杰弗里·辛顿
约 1947 年活跃, 英国伦敦
经典统计力学前沿物理学
诺贝尔物理学奖 2024英国-加拿大计算认知科学家,「深度学习之父」:反向传播、玻尔兹曼机、AlexNet。
Hinton 在「AI 寒冬」中坚持人工神经网络研究。他推广了反向传播(1986年,与 Rumelhart–Williams),发展了植根统计物理的基于能量的玻尔兹曼机,随后与学生构建 AlexNet(2012),在图像识别竞赛中大胜——开启现代 AI 热潮。2018年获图灵奖。
获诺贝尔奖的研究工作
2024年诺贝尔物理学奖表彰「使人工神经网络机器学习成为可能的基础性发现与发明」:Hinton 的玻尔兹曼机借用统计玻尔兹曼分布,实现无标签生成模型学习;结合多层反向传播,他的工作催生了深度学习——当今大语言模型、图像识别与科学 AI 的基础。
工作机构: 多伦多大学
英国, 加拿大