Geoffrey Everest Hinton (d. 6 Aralık 1947, Wimbledon, Londra), derin öğrenme ve yapay sinir ağları alanında öncü çalışmalarıyla tanınan Britanyalı-Kanadalı bilgisayar bilimcisidir. Derin öğrenmenin babalarından biri olarak anılan Hinton’ın araştırmaları, yapay zekâ sistemlerinin görsel algı, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi alanlardaki gelişiminde temel rol oynamıştır. Google Brain ve Toronto Üniversitesi’ndeki çalışmaları, modern yapay zekânın biçimlenmesine katkı sağlamıştır.

Çocukluk ve Gençlik Dönemi

Geoffrey Hinton, 1947 yılında Londra’nın Wimbledon semtinde doğdu. Büyükbabası George Boole, modern mantığın kurucularından biridir. Ailesi, bilimsel geçmişiyle tanınan entelektüel bir çevrede yer almaktaydı. Bu miras, Hinton’ın bilişsel bilim ve yapay zekâya olan ilgisinin temelini oluşturdu.

Akademik Kariyeri

Hinton, 1970 yılında Cambridge Üniversitesi'nden Deneysel Psikoloji alanında lisans derecesini aldıktan sonra, 1978 yılında Edinburgh Üniversitesi’nde Yapay Zekâ alanında doktora derecesini tamamladı. Sussex Üniversitesi ve California San Diego Üniversitesi’nde doktora sonrası çalışmalar yaptı. Ardından Carnegie Mellon Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri bölümünde beş yıl öğretim üyeliği yaptı. 1987’de Kanada İleri Araştırma Enstitüsü’ne katıldı ve aynı yıl Toronto Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'ne geçti. 1998-2001 yılları arasında University College London’da Gatsby Hesaplamalı Sinirbilim Birimi’ni kurdu ve yönetti. 2004’ten 2013’e kadar Kanada İleri Araştırma Enstitüsü tarafından desteklenen “Sinirsel Hesaplama ve Uyarlanabilir Algı” programının direktörlüğünü yaptı. 2013 yılında Google, Hinton’ın Toronto Üniversitesi’nde geliştirdiği DNNresearch girişimini satın aldı ve Hinton, 2023 yılına kadar Google’da Başkan Yardımcısı ve Mühendislik Üyesi olarak çalıştı. Halen Toronto Üniversitesi’nde Emeritus Profesör ve Vektör Enstitüsü’nde Baş Bilimsel Danışmandır.

Ödüller ve Onurlar

Geoffrey Hinton, 2024 yılında John J. Hopfield ile birlikte Nobel Fizik Ödülü’ne layık görülmüştür. Bu ödül, yapay sinir ağlarıyla makine öğrenimini mümkün kılan temel keşif ve icatları nedeniyle verilmiştir. Ödül, yarı yarıya Hinton ve Hopfield arasında paylaştırılmıştır.

2018 yılında, Yoshua Bengio ve Yann LeCun ile birlikte, Hesaplama Makineleri Derneği (ACM) tarafından verilen ve genellikle "Bilgisayar Bilimi’nin Nobeli" olarak anılan AM Turing Ödülü’ne layık görüldü. Derin sinir ağlarının yapay zekâda temel bir araç haline gelmesini sağlayan kavramsal ve mühendislik katkıları bu ödülün gerekçesini oluşturmuştur.

Hinton ayrıca İngiltere Kraliyet Cemiyeti ve Kanada Kraliyet Cemiyeti’nin üyesi olup, ABD Ulusal Bilimler Akademisi, ABD Ulusal Mühendislik Akademisi ve Amerikan Sanat ve Bilim Akademisi’ne uluslararası üye olarak kabul edilmiştir. Kanada'nın en yüksek sivil onurlarından biri olan Kanada Nişanı Arkadaşı (Companion of the Order of Canada) unvanına 2019 yılında layık görülmüştür.

Öne Çıkan Çalışmaları ve Katkıları

Akademik Yayınları

Geoffrey Hinton, derin öğrenme ve yapay sinir ağları konusunda hem kuramsal hem de uygulamalı pek çok öncü makalenin yazarıdır. Temel çalışmaları arasında şunlar yer alır:

– LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. E. (2015). Deep Learning, Nature, 521, 436–444.

– Hinton, G. E., Osindero, S., & Teh, Y. (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets, Neural Computation, 18, 1527–1554.

– Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks, Science, 313(5786), 504–507.

Son yıllardaki önemli çalışmaları arasında şunlar bulunmaktadır:

– Hinton, G. E. (2022). The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations, arXiv:2212.13345

– Chen, T., Zhang, R., & Hinton, G. (2022). Analog bits: Generating discrete data using diffusion models with self-conditioning, arXiv:2208.04202

– Ren, M., Kornblith, S., Liao, R., & Hinton, G. (2022). Scaling Forward Gradient With Local Losses, arXiv:2210.03310

– Agarwal, R., et al. (2021). Neural additive models: Interpretable machine learning with neural nets, NeurIPS, 34, 4699–4711.

– Bengio, Y., LeCun, Y., & Hinton, G. (2021). Deep learning for AI, Communications of the ACM, 64(7), 58–65.

Katkıları

Geoffrey Hinton, geri yayılım (backpropagation) algoritmasını tanıtan araştırmacılardan biri olarak kabul edilir ve bu algoritmayı ilk kez kelime yerleştirme öğrenimi için kullanan kişidir. Derin öğrenme ve yapay sinir ağları alanına çok sayıda temel katkı sunmuştur. Bu katkılar arasında Boltzmann makineleri, dağıtılmış temsiller, zaman gecikmeli sinir ağları (time-delay neural networks), uzman karışımları (mixtures of experts), varyasyonel öğrenme, uzman ürünleri (products of experts) ve derin inanç ağları (deep belief networks) yer almaktadır.

1983–1985 yılları arasında Hinton, istatistiksel fizik araçlarını kullanarak Boltzmann makinesini geliştirmiştir. Bu model, bir veri kümesindeki karakteristik örüntüleri tanımayı öğrenebilen ilk algoritmalardan biri olup, sınıflandırma ve görüntü üretimi gibi pek çok uygulamada temel bir yapı taşı haline gelmiştir.

Kişisel Hayatı

Hobiler ve İlgi Alanları

Hinton, yapay zekânın sadece teknik değil, aynı zamanda etik yönleriyle de ilgilenmektedir. Son yıllarda, gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin denetimi ve toplum üzerindeki etkileri konusunda görüş bildirmiştir.

Özel Hayatı

Kanada vatandaşı olan Hinton, uzun yıllardır Toronto’da yaşamaktadır. Bilimsel üretkenliği dışında kişisel yaşamına dair kamuya açık bilgiler sınırlıdır.

Etkisi

Hinton’un geliştirdiği yöntemler, günümüzde sağlık teknolojilerinden otomotiv sektörüne, dil işleme sistemlerinden güvenlik uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Derin öğrenmenin mimarlarından biri olarak adı, yapay zekâ tarihinde kalıcı bir yer edinmiştir.

İlham Kaynağı

Hinton’un öğrencileri ve iş birlikçileri, dünya çapında yeni kuşak yapay zekâ araştırmacılarına öncülük etmektedir. Onun çalışmaları, yalnızca teknik ilerlemeler değil, aynı zamanda etik bilinçlenme süreçleri açısından da yol gösterici olmuştur.