杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），1947年12月6日出生于英国伦敦，是英裔加拿大计算机科学家和心理学家，以其在人工神经网络和深度学习领域的开创性工作闻名。他被广泛誉为"深度学习之父"或"人工智能教父"，其研究推动了现代AI技术的飞速发展，同时也引发了关于AI伦理与风险的讨论。2024年，他与约翰·J·霍普菲尔德因在机器学习（尤其是人工神经网络）领域的基础性发现与发明共同获得诺贝尔物理学奖。
早年生活与教育背景
辛顿出生于学术世家。其高曾祖父是布尔逻辑创始人乔治·布尔，为现代计算奠定了数学基础。父亲霍华德·埃弗里斯特·辛顿是著名昆虫学家，母亲家族则与珠穆朗玛峰命名来源——英国测绘师乔治·埃弗里斯特存在关联。
辛顿的学术生涯始于1970年，他在剑桥大学获得实验心理学学士学位，后于1978年在爱丁堡大学取得人工智能博士学位。最初对生理学和物理学感兴趣的他，最终将研究方向转向心理学与人工智能。其职业生涯遍布多所顶尖机构，包括萨塞克斯大学、加州大学圣地亚哥分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院（UCL）。1998至2001年间，他在UCL创立盖茨比计算神经科学中心。1987年他转赴多伦多大学，现为该校计算机科学系荣誉教授。
职业与行业影响
辛顿的职业生涯横跨学界与产业界。2013至2023年间，他同时任职于Google Brain与多伦多大学。2013年谷歌收购其神经网络初创公司DNNresearch，使其研究影响力倍增。2017年他联合创立多伦多向量研究所并担任首席科学顾问。2023年5月，他选择离开谷歌，部分原因是为能自由讨论AI潜在风险，这一决定引发AI界广泛关注。
研究贡献与技术革新
辛顿的研究聚焦于运用神经网络实现机器学习、记忆、感知与符号处理。他参与撰写了200余篇同行评审论文，覆盖AI多个关键领域。主要贡献包括：
- 反向传播算法：1986年辛顿与戴维·鲁梅尔哈特、罗纳德·威廉姆斯共同发表具有里程碑意义的论文，推动反向传播算法在多层神经网络训练中的应用。虽然塞波·林纳因马于1970年提出反向模式自动微分，保罗·韦伯斯1974年已建议将其用于神经网络训练，但辛顿团队的工作使其在深度学习中得以普及。2018年访谈中辛顿坦言："戴维·鲁梅尔哈特提出了反向传播的核心思想，这是他的发明。"该算法成为现代深度学习的基石，推动了语音识别、图像分类等领域的突破。
- 玻尔兹曼机：与戴维·阿克利、特伦斯·谢诺夫斯基共同发明的这种基于统计物理学的递归神经网络，被广泛用于优化问题、数据分类及图像生成。
- 其他贡献：其研究还涉及分布式表示、时延神经网络、专家混合系统以及亥姆霍兹机等概念，增强了神经网络的表达能力与处理复杂数据的灵活性。
- 2007年无监督学习论文：合著的《图像变换的无监督学习》开创性论文，探索了无需标注数据的神经网络训练方法。其研究见解还发表于1992年9月与1993年10月的《科学美国人》。
- 前向-前向算法：2022年在NeurIPS会议上，辛顿提出这种新型神经网络学习算法，用两次前向传递（分别使用真实数据与网络生成数据）替代传统前向-反向传递。每层拥有独立目标函数，最大化正数据的"优良度"并最小化负数据该值。"优良度"可定义为激活值平方和等指标。若正负传递时间分离，负传递可离线进行，有望简化学习过程并实现无需存储激活值或传播导数的视频数据处理。
近期动态与AI风险关切
2023年5月离开谷歌成为辛顿职业生涯重要转折点。他在采访中表示离职原因之一是为自由讨论AI潜在风险，尤其担忧AI传播虚假信息并最终威胁人类安全。2023年访谈中他坦言："我突然改变想法，意识到这些系统可能变得比我们更聪明"（《麻省理工科技评论》），并警告"政治体系将利用AI恐吓民众"。
2024年10月，辛顿因机器学习贡献获得诺贝尔物理学奖。获奖时他表示："从未期待过这份荣誉，感到非常意外与深深荣幸"。
对AI未来的影响
辛顿的工作不仅推动AI技术进步，更引发关于AI伦理与监管的讨论。其前向-前向算法等研究旨在使神经网络训练更高效并更接近人脑学习方式，可能指引未来AI发展方向。同时，他对AI风险的忧虑提醒人们：在推进技术时，必须确保其安全与伦理应用。
结语
杰弗里·辛顿的职业生涯完美诠释了AI的巨大潜力与挑战。从反向传播算法到前向-前向算法，其贡献持续推动着神经网络与深度学习发展。2024年诺奖与2023年离开谷歌的决定，既彰显其学术影响力，也反映对AI风险的深切关注。作为AI领域关键人物，他的洞见将持续塑造人工智能的未来。
