Пионер глубокого обучения Джеффри Хинтон покинул Google

Джеффри Хинтон, вице-президент и инженер Google и пионер глубокого обучения, разработавший некоторые из наиболее важных методов, лежащих в основе современного ИИ, покидает компанию после 10 лет работы, сообщила сегодня газета New York Times.

Согласно Times, Хинтон говорит, что у него появились новые опасения по поводу технологии, которую он помог внедрить, и он хочет открыто говорить об этом, и теперь эта часть его души сожалеет о своей работе.

Хинтон, который в среду выступит в прямом эфире с MIT Technology Review в EmTech Digital в своем первом интервью после отставки, был со-лауреатом наряду с Яном Лекуном и Йошуа Бенжио премии Тьюринга 2018 года, компьютерного эквивалента Нобелевской премии.

"Вклад Джеффа в развитие искусственного интеллекта огромен, – – говорит Лекун, главный научный сотрудник Meta в области искусственного интеллекта. – "Он не сказал мне, что собирается уйти из Google, но я не слишком удивлен".

С 2013 года 75-летний ученый-компьютерщик работает в Университете Торонто и в Google, когда технический гигант приобрел стартап Хинтона в области искусственного интеллекта DNNresearch. Предприятие Хинтона было побочным продуктом его исследовательской группы, которая в то время занималась передовыми разработками в области машинного обучения для распознавания изображений. Google использовал эту технологию для ускорения поиска фотографий и многого другого.

Хинтон уже давно поднимает этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом, особенно с его использованием в военных целях. Он сказал, что одна из причин, по которой он решил провести большую часть своей карьеры в Канаде, заключается в том, что там легче получить средства на исследования, не имеющие отношения к Министерству обороны США.

"Джефф совершил фундаментальный прорыв в области искусственного интеллекта, и мы ценим его десятилетний вклад в Google", – сказал Джефф Дин, главный научный сотрудник Google. "Мне очень понравились наши многочисленные разговоры на протяжении многих лет. Я буду скучать по нему и желаю ему всего наилучшего".

Дин говорит: "Будучи одной из первых компаний, опубликовавших Принципы искусственного интеллекта, мы по-прежнему привержены ответственному подходу к искусственному интеллекту. Мы постоянно учимся понимать возникающие риски, смело внедряя инновации".

Хинтон наиболее известен благодаря алгоритму обратного распространения ошибки, который он впервые предложил вместе с двумя коллегами в 1980 году. Этот метод позволяет искусственным нейронным сетям обучаться и теперь лежит в основе почти всех моделей машинного обучения. В двух словах, обратное распространение — это способ снова и снова настраивать связи между искусственными нейронами, пока нейронная сеть не выдаст желаемый результат.

Хинтон считал, что обратное распространение повторяет способ обучения биологического мозга. С тех пор он искал еще лучшие приближения, но так и не улучшился.

"В своих многочисленных дискуссиях с Джеффом я всегда был сторонником обратного распространения ошибки, и он всегда искал другую процедуру обучения, которая, по его мнению, была бы более правдоподобной с биологической точки зрения и, возможно, лучшей моделью того, как обучение работает в мозгу. ", – говорит Лекун.

"Джефф Хинтон, безусловно, заслуживает величайшей похвалы за множество идей, которые сделали возможным глубокое обучение сегодня", – говорит Бенжио, профессор Монреальского университета и научный руководитель Института алгоритмов обучения в Монреале. «Я подозреваю, что это также дает ему особенно сильное чувство ответственности за предупреждение общественности о потенциальных рисках, связанных с достижениями в области ИИ».

В течение недели MIT Technology Review будет больше рассказывать о Хинтон. Обязательно настройтесь на прямое интервью Уилла Дугласа Хэвена с Хинтоном в EmTech Digital в среду, 3 мая, в 13:30 по восточному стандартному времени. Билеты доступны на сайте мероприятия. < /em>