Wikipédia

Geoffrey Hinton

informaticien et psychologue britanno-canadien
Page d’aide sur l’homonymie

Pour les articles homonymes, voir Hinton.

Geoffrey Everest Hinton, né le à Wimbledon (Royaume-Uni), est un chercheur britanno-canadien spécialiste de l'intelligence artificielle, de la psychologie cognitive et plus particulièrement des réseaux de neurones artificiels.

Geoffrey Hinton
Hinton en 2024
Biographie
Naissance
Nationalités
Domicile
Formation
Activités
Père
Howard Everest Hinton (en)Voir et modifier les données sur Wikidata
Autres informations
A travaillé pour
Membre de
Directeur de thèse
Site web
Distinctions
Prix Turing ()
Prix Princesse des Asturies de la recherche scientifique et technique ()
Prix Nobel de physique ()Voir et modifier les données sur Wikidata
Liste détaillée
AAAI Fellow ()
Membre de la Société royale du Canada ()
Docteur honoris causa de l'université d'Édimbourg ()
Prix Rumelhart ()
IJCAI Award for Research Excellence ()
Médaille d’or Gerhard-Herzberg ()
Docteur honoris causa de l'université du Sussex ()
Docteur honoris causa de l'université de Sherbrooke ()
IEEE Frank Rosenblatt Award ()
IEEE Maxwell Award ()
BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award ()
Compagnon de l'Ordre du Canada ()
Prix Turing ()
Prix Honda (en) ()
Prix Dickson de science ()
Prix Princesse des Asturies de la recherche scientifique et technique ()
ACM Fellow ()
Prix Nobel de physique ()
IEEE Neural Networks Pioneer Award
CSS Fellow (d)Voir et modifier les données sur Wikidata

modifier - modifier le code - modifier WikidataDocumentation du modèle

De 2013 à 2023, il a partagé son temps entre Google (Google Brain) et l'université de Toronto, avant d'annoncer en mai 2023 son départ de Google en alertant sur les risques émergents liés à l'intelligence artificielle[1],[2].

Hinton est co-auteur d'un article très cité publié en 1986, qui a popularisé l'algorithme de rétropropagation pour l'entraînement des réseaux de neurones multicouches[3], bien que l'article ne soit pas le premier à proposer cette approche[4]. Hinton est considéré comme une figure de proue dans la communauté de l'apprentissage profond[5]. Le modèle de reconnaissance d'images AlexNet, conçu en collaboration avec ses étudiants Alex Krizhevsky et Ilya Sutskever pour le défi ImageNet de 2012, a constitué une percée dans le domaine de la vision par ordinateur[6]. En 2017, il a cofondé l'Institut Vecteur à Toronto et en est devenu le scientifique en chef[7],[8].

Hinton a reçu avec Yoshua Bengio et Yann Le Cun le prix Turing de 2018 pour ses travaux sur l'apprentissage profond. Ils sont parfois appelés les « pères fondateurs » de l'intelligence artificielle[1],[9].

En mai 2023, Hinton a démissionné de Google afin de pouvoir « s'exprimer librement sur les risques de l'IA ». Il a exprimé des préoccupations concernant l'utilisation délibérée par des acteurs malveillants, le chômage technologique et les risques existentiels lié à l'intelligence artificielle générale[10],[1]. En 2024, après avoir reçu le prix Nobel il a appelé à des recherches urgentes en sécurité de l'IA afin de déterminer comment contrôler des systèmes plus intelligents que les humains[11],[12].

Il est co-lauréat avec John Joseph Hopfield du prix Nobel de physique en 2024 pour « leur découvertes fondamentales et inventions qui ont rendu possible l'apprentissage automatique et les réseau de neurones artificiels »[13].

Éducation

modifier

Hinton a fait ses études au Clifton College à Bristol[14], et au King's College à Cambridge. Après avoir changé de cursus plusieurs fois entre différentes disciplines telles que les sciences naturelles, l'histoire de l'art et la philosophie, il a finalement obtenu en 1970 un Bachelor of Arts en psychologie expérimentale[15]. Il a réalisé un doctorat en intelligence artificielle à l'université d'Édimbourg, dirigé par Christophe Longuet-Higgins, et l'a achevé en 1978[16],[17].

Carrière et recherche

modifier

Après son doctorat, Hinton a travaillé à l'université du Sussex, puis, après avoir eu des difficultés à trouver un financement en Grande-Bretagne[18], à l'université de Californie à San Diego, puis à l'université Carnegie-Mellon[15]. Il a été le directeur fondateur de l'Unité de Neurosciences Computationnelles de la Gatsby Charitable Foundation à l'University College de Londres[15]. Il est professeur au département d'informatique de l'université de Toronto[19].

Il détient une Chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique[20] et est conseiller pour le programme Learning in Machines & Brains à l'Institut canadien de recherches avancées[21]. Hinton a enseigné un cours en ligne gratuit sur les réseaux de neurones sur la plateforme d'éducation Coursera en 2012[22]. Il a rejoint Google en mars 2013 lorsque sa société, DNNresearch Inc., a été acquise, et prévoyait à ce moment de partager son temps entre sa recherche universitaire et son travail chez Google[23].

Les recherches de Hinton portent sur les moyens d'utiliser les réseaux de neurones pour l'apprentissage automatique, la mémoire, la perception et le traitement des symboles. Il a écrit ou co-écrit plus de 200 publications évaluées par des pairs[24].

Pendant que Hinton était post-doctorant à l'UC San Diego, David E. Rumelhart, Hinton et Ronald J. Williams ont appliqué l'algorithme de rétropropagation aux réseaux de neurones multicouches. Leurs expériences ont montré que de tels réseaux peuvent apprendre des représentations internes utiles des données[25]. Dans une interview en 2018[26], Hinton a déclaré que « David E. Rumelhart a eu l'idée de base de la rétropropagation, donc c'est son invention ». Bien que ce travail ait été important pour populariser la rétropropagation, ce n'était pas la première suggestion de cette approche[4]. La différentiation automatique en mode inverse, dont la rétropropagation est un cas particulier, a été proposée par Seppo Linnainmaa en 1970, et Paul Werbos a proposé de l'utiliser pour entraîner les réseaux de neurones en 1974[4].

En 1985, Hinton a co-inventé les machines de Boltzmann avec David Ackley et Terry Sejnowski (en)[27]. Ses autres contributions portent sur les représentations distribuées, les réseaux de neurones à retard temporel, les mélanges d'experts (mixtures of experts), les machines de Helmholtz (en) et les produits d'experts (products of experts)[28]. Il a aussi co-inventé en 2008 l'algorithme t-SNE de visualisation de données[29],[30].

En 2017, il présente le concept de « capsule networks » (réseaux de neurones à capsules), qu'il présente comme un tournant de l'apprentissage profond[31].

Lors de la conférence NeurIPS de 2022, il a introduit un nouvel algorithme d'apprentissage pour les réseaux de neurones qu'il appelle l'algorithme « Forward-Forward ». L'idée de ce nouvel algorithme est de remplacer les étapes classiques de la rétropropagation, qui consistent en une passe avant suivie d'une passe arrière, par deux passes avant. La première passe utilise des données réelles, et la seconde utilise des données générées par le réseau[32].

En mai 2023, Hinton est parti de Google afin de pouvoir « s'exprimer librement sur les risques de l'IA » sans avoir à se soucier des conséquences potentielles pour Google[1].

Hinton a eu des doctorants et chercheurs postdoctoraux notables, tels que Peter Dayan, Sam Roweis, Max Welling, Richard Zemel, Brendan Frey, Radford M. Neal, Yee Whye Teh, Ruslan Salakhutdinov, Ilya Sutskever, Yann Le Cun, Alex Graves, et Zoubin Ghahramani[33],[34].

Prix Nobel de physique 2024

modifier

Le , il reçoit le prix Nobel de physique avec le physicien américain John Joseph Hopfield pour « leur découvertes et interventions fondamentales qui permettent l'apprentissage automatique avec des réseaux de neurones artificiels »[35],[36]. « Les deux lauréats du prix Nobel de physique de cette année ont utilisé des outils de la physique pour développer des méthodes qui sont à la base des puissants systèmes d’apprentissage automatique d’aujourd’hui » indique le jury dans son communiqué[37],[38].

Prises de position

modifier

Risques de l'intelligence artificielle

modifier
Articles connexes : Sûreté des intelligences artificielles, Risque existentiel lié à l'intelligence artificielle générale et Chômage technologique.

En 2023, Hinton a exprimé des préoccupations concernant les progrès rapides de l'IA. Hinton croyait auparavant que l'intelligence artificielle générale était pour dans « 30 à 50 ans voire plus ». Cependant, dans une interview de mars 2023 avec CBS, il a déclaré que l'IA à usage général serait peut-être créée dans moins de 20 ans, et pourrait avoir un impact sur la société comparable à la révolution industrielle ou à l'électricité[1],[39].

Dans une interview avec le New York Times publiée le 1er mai 2023[40], Hinton a annoncé sa démission de Google afin de « parler des dangers de l'IA sans se soucier de l'impact sur Google ». Il a noté que « une partie de lui regrette maintenant le travail de sa vie », en raison de ses préoccupations, et il a exprimé des craintes quant à une course entre Google et Microsoft. Il a également évoqué des risques concernant la propagation massive de désinformation[41],[42].

Début mai 2023, Hinton a affirmé dans une interview avec la BBC que l'IA pourrait bientôt surpasser le cerveau humain en termes de connaissances, notant toutefois que l'IA était encore relativement peu performante en termes de raisonnement. Il a décrit certains des risques posés par ces chatbots comme « assez effrayants ». Hinton a expliqué que les chatbots ont la capacité d'apprendre indépendamment et de partager des connaissances. Cela signifie que chaque fois qu'une copie acquiert de nouvelles informations, celles-ci sont automatiquement diffusées à tout le groupe. Cela donne la capacité aux chatbots IA d'accumuler des connaissances bien au-delà de la capacité de tout individu[1],[43].

IA générale et risque existentiel

modifier

Hinton a exprimé des préoccupations quant à la possibilité d'une prise de pouvoir par l'IA, déclarant que « il n'est pas inconcevable » que l'IA puisse « anéantir l'humanité »[39]. Hinton craint que des intelligences artificielles générales puissent « créer des sous-objectifs » qui ne sont pas alignés avec les intérêts de leurs programmeurs[44]. Il déclare que des systèmes d'IA pourraient chercher à gagner en pouvoir ou à empêcher leur propre désactivation, même si ce n'est pas l'intention des programmeurs, parce que ces sous-objectifs sont généralement utiles pour atteindre des objectifs ultérieurs[43]. Selon Hinton, « nous devons réfléchir sérieusement à la façon de contrôler » les systèmes d'IA capables de s'auto-améliorer[45].

Mauvais usage catastrophique

Hinton rapporte des préoccupations concernant l'utilisation délibérée de l'IA par des acteurs malveillants, déclarant qu'il est « difficile de trouver comment empêcher les mauvais acteurs de l'utiliser pour des fins malveillantes »[2]. En 2017, Hinton a appelé à une interdiction internationale des armes autonomes létales.

Impacts économiques

Hinton était auparavant optimiste quant aux effets économiques de l'IA, notant en 2018 que : « L'expression 'intelligence artificielle générale' sous-entend qu'un seul robot va soudainement devenir plus intelligent que vous. Je ne pense pas que ce sera le cas. Je pense que de plus en plus des choses routinières que nous faisons vont être remplacées par des systèmes d'IA. »[46] Hinton avait également précédemment soutenu que l'IA générale ne rendra pas les humains redondants : « [L'IA du futur] saura beaucoup de choses sur ce que vous allez probablement vouloir faire... Mais elle ne vous remplacera pas. »[46]

Cependant, en 2023, Hinton est devenu « préoccupé par le fait que les technologies d'IA bouleverseront à terme le marché du travail » et remplaceront plus que de simples tâches ingrates[2],[40]. Il a de nouveau déclaré en 2024 que le gouvernement britannique devra établir un revenu de base pour faire face à l'impact de l'IA sur les inégalités[47]. Selon Hinton, l'IA augmentera la productivité et générera plus de richesse. Mais à moins que le gouvernement n'intervienne, cela ne fera qu'enrichir les riches et nuire aux personnes pouvant perdre leur emploi[48].

Politique

modifier

Hinton a quitté les États-Unis pour le Canada en partie en raison de sa désillusion avec la politique de l'ère Ronald Reagan et de sa désapprobation du financement militaire de l'intelligence artificielle[2],[18].

Distinctions

modifier

Vie personnelle

modifier

La deuxième femme de Hinton, Rosalind Zalin, meurt d'un cancer de l'ovaire en 1994. Sa troisième femme, Jackie, meurt en septembre 2018, également d'un cancer[64].

Hinton est l'arrière-arrière-petit-fils de la mathématicienne et éducatrice Mary Everest Boole et de son mari, le logicien George Boole[65]. Le travail de George Boole est finalement devenu l'une des bases de l'informatique moderne. Un autre de ses arrière-arrière-grands-pères était le chirurgien et auteur James Hinton[66], qui était le père du mathématicien Charles Howard Hinton.

Le père de Hinton était l'entomologiste Howard Hinton[15],[67]. Son deuxième prénom provient d'un autre parent, George Everest, l'arpenteur général de l'Inde qui a donné son nom au mont Everest[18]. Il est le neveu de l'économiste Colin Clark[68].

Références

modifier
  1. ↑ a b c d e et f « Intelligence artificielle : l'avertissement d'un des pères fondateurs », sur Le Figaro, (consulté le )
  2. ↑ a b c et d Le Point magazine, « Les 5 dangers de l’IA selon Geoffrey Hinton, un de ses pionniers », sur Le Point, (consulté le ).
  3. ↑ InternetActu, « Comment dépasser les limites du deep learning ? », sur Le Monde, (consulté le )
  4. ↑ a b et c (en) Juergen Schmidhuber, « Deep Learning in Neural Networks: An Overview », Neural Networks, vol. 61,‎ , p. 85–117 (DOI 10.1016/j.neunet.2014.09.003, arXiv 1404.7828, lire en ligne, consulté le )
  5. ↑ Pierre Benhamou, « Les pionniers de l'IA Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio remportent le prix Turing », sur ZDNet, (consulté le )
  6. ↑ (en) Sharon Goldman, « 10 years later, deep learning ‘revolution’ rages on, say AI pioneers Hinton, LeCun and Li », sur VentureBeat, (consulté le )
  7. ↑ « Le « parrain » de l'apprentissage profond », sur La Presse+, (consulté le )
  8. ↑ (en) « Geoffrey Hinton has a hunch about what’s next for AI », sur MIT Technology Review (consulté le )
  9. ↑ « Pour le père fondateur de l'IA, les progrès actuels sont « effrayants » », sur Les Echos, (consulté le )
  10. ↑ « Les 4 dangers de l'IA selon Geoffrey Hinton, un de ses pionniers », sur euronews, (consulté le )
  11. ↑ (en) Christiaan Hetzner, « New Nobel Prize winner, AI godfather Geoffrey Hinton, says he’s proud his student fired OpenAI boss Sam Altman », sur Fortune (consulté le )
  12. ↑ Edward Back, « L’un des pères fondateurs de l’IA prévient : « personne ne sait vraiment si nous serons capables de les contrôler » », sur Futura (consulté le )
  13. ↑ a et b Denis Delbecq, « Le Nobel de physique récompense les pionniers de l’intelligence artificielle », Le Temps,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  14. ↑ (en) Katrina Onstad, « Mr. Robot », Toronto Life,‎ (lire en ligne)
  15. ↑ a b c et d (en) « Hinton, Prof. Geoffrey Everest »  , sur Who's Who, (consulté le )
  16. ↑ (en) « Geoffrey Hinton - The Mathematics Genealogy Project », sur mathgenealogy.org (consulté le )
  17. ↑ (en) Geoffrey E. Hinton, « Relaxation and its Role in Vision », Edinburgh Research Archive,‎ (lire en ligne, consulté le )
  18. ↑ a b et c (en) Craig S. Smith, « The Man Who Helped Turn Toronto Into a High-Tech Hotbed », The New York Times,‎ (ISSN 0362-4331, lire en ligne, consulté le )
  19. ↑ (en) Jeff Gray, « U of T professor Geoffrey Hinton hailed as guru of new computing era », The Globe and Mail, (consulté le ).
  20. ↑ (en) « Google buys University of Toronto startup », CBC,‎ (lire en ligne)
  21. ↑ (en) « Geoffrey Hinton », sur Institut canadien de recherches avancées (consulté le )
  22. ↑ (en) « Coursera - Free Online Courses From Top Universities », sur coursera.org via Wikiwix (consulté le ).
  23. ↑ « Google acquiert DNNresearch, spécialisé dans les réseaux de neurones profonds », Le Monde Informatique,‎ (lire en ligne)
  24. ↑ « Geoffrey Hinton », sur Google Scholar (consulté le )
  25. ↑ (en) David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton et Ronald J. Williams, « Learning representations by back-propagating errors », Nature,‎ (lire en ligne)
  26. ↑ Martin Ford, Architects of intelligence: the truth about AI from the people building it, Packt Publishing, (ISBN 978-1-78913-151-2 et 978-1-78995-453-1)
  27. ↑ (en) Ackley, David H, Hinton Geoffrey E et Sejnowski, Terrence J, « A learning algorithm for Boltzmann machines », Cognitive science, Elsevier, vol. 9, no 1,‎ , p. 147–169.
  28. ↑ (en) « Geoffrey E. Hinton's Publications: in reverse chronological order », sur Université de Toronto (consulté le )
  29. ↑ (en) Laurens van der Maaten et Geoffrey Hinton, « Visualizing Data using t-SNE », Journal of Machine Learning Research,‎ (lire en ligne)
  30. ↑ (en) « An Introduction to t-SNE with Python Example », sur KDNuggets (consulté le )
  31. ↑ Johanna Diaz, « Réseaux de neurones: Geoffrey Hinton annonce un tournant fondamental », sur Actu IA, (consulté le ).
  32. ↑ (en) « Hinton’s Forward Forward Algorithm is the New Way Ahead for Neural Networks », sur Analytics India Magazine, (consulté le )
  33. ↑ (en) « Geoffrey Hinton's postdocs », sur Université de Toronto (consulté le )
  34. ↑ (en) « Geoffrey Hinton - The Mathematics Genealogy Project », sur Math Genealogy Project (consulté le )
  35. ↑ « Le prix Nobel de physique 2024 attribué à John Hopfield et Geoffrey Hinton pour leurs travaux sur l’intelligence artificielle », sur Le Figaro, (consulté le )
  36. ↑ « Prix Nobel de physique : l'Américain John Hopfield et le Britanno-Canadien Geoffrey Hinton récompensés pour leurs travaux sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique », sur France Info, (consulté le )
  37. ↑ « Le prix Nobel de physique 2024 est attribué à John Hopfield et Geoffrey Hinton pour leurs travaux sur « l’apprentissage automatique » », sur Le Monde, (consulté le )
  38. ↑ (en-US) Derrick Bryson Taylor, « Nobel Prize in Physics Is Awarded to 2 Scientists for Work on Machine Learning », sur The New York Times, (consulté le )
  39. ↑ a et b (en) « "Godfather of artificial intelligence" talks impact and potential of new AI », sur CBS, (consulté le )
  40. ↑ a et b (en) Cade Metz, « ‘The Godfather of A.I.’ Leaves Google and Warns of Danger Ahead », The New York Times,‎ (ISSN 0362-4331, lire en ligne, consulté le )
  41. ↑ « Geoffrey Hinton, pionnier de l’IA, quitte Google et dit « regretter » son invention », Le Monde.fr,‎ (lire en ligne, consulté le )
  42. ↑ Pierre Monnier, « "Ne plus savoir ce qui est vrai": Geoffrey Hinton regrette d’avoir créé la technologie à la base de ChatGPT », sur BFMTV, (consulté le )
  43. ↑ a et b (en) « AI 'godfather' Geoffrey Hinton warns of dangers as he quits Google », BBC,‎ (lire en ligne, consulté le )
  44. ↑ (en) Full interview: "Godfather of artificial intelligence" talks impact and potential of AI, dans CBS Mornings (), consulté le , la scène se produit à 31:55
  45. ↑ (en) Full interview: "Godfather of artificial intelligence" talks impact and potential of AI, dans CBS Mornings (), consulté le , la scène se produit à 35:48
  46. ↑ a et b (en) Kyle Wiggers, « Geoffrey Hinton and Demis Hassabis: AGI is nowhere close to being a reality », sur VentureBeat, (consulté le )
  47. ↑ (en) « AI 'godfather' says universal basic income will be needed », sur BBC, (consulté le )
  48. ↑ (en) Lakshmi Varanasi, « AI 'godfather' Geoffrey Hinton says he's 'very worried' about AI taking jobs and has advised the British government to adopt a universal basic income », sur Business Insider Africa, (consulté le )
  49. ↑ (en) « Geoffrey Hinton » [archive du ], sur The Royal Society,
  50. ↑ (en) « The David E. Rumelhart Prize » [archive du ], sur rumelhartprize.org
  51. ↑ (en) « Distinguished Edinburgh graduate receives ACM A.M. Turing Award » [archive du ], sur Université d'Édimbourg
  52. ↑ (en) « ICJAI - 05 » [archive du ], sur ICJAI,
  53. ↑ (en) « Artificial intelligence scientist gets $1M prize », CBC,‎ (lire en ligne)
  54. ↑ (en) Jenny Hall, « U of T's Geoffrey Hinton wins Killam Prize », sur Université de Toronto, (consulté le )
  55. ↑ (en) « Awarding of an Honorary Doctorate and Conference - Geoffrey Hinton, keystone researcher in artificial intelligence, visits the Université de Sherbrooke » [archive du ], sur Université de Sherbrooke,
  56. ↑ (en) « National Academy of Engineering Elects 80 Members and 22 Foreign Members », sur NAE Website, (consulté le )
  57. ↑ (en) « 2016 IEEE medals and recognitions recipients and citations » [archive du ], sur IEEE,
  58. ↑ (en) « The BBVA Foundation bestows its award on the architect of the first machines capable of learning the way people do » [archive du ], sur BBVA,
  59. ↑ « La gouverneure générale annonce 103 nouvelles nominations au sein de l’Ordre du Canada », sur gg.ca, (consulté le ).
  60. ↑ Camille Bichler, « Prix Turing : le Français Yann LeCun couronné avec deux autres pionniers de l'intelligence artificielle », sur France Culture, (consulté le )
  61. ↑ (en) « Dickson Prize in Science », sur Université Carnegie Mellon
  62. ↑ « Un Français parmi les quatre lauréats du prix Princesse des Asturies de recherche scientifique et technique 2022 », sur Ambassade de France en Espagne (consulté le ).
  63. ↑ (en) « Geoffrey E Hinton », sur awards.acm.org (consulté le )
  64. ↑ (en) Joshua Rothman, « Why the Godfather of A.I. Fears What He’s Built », The New Yorker,‎ (ISSN 0028-792X, lire en ligne, consulté le )
  65. ↑ (en) « Geoffrey Hinton: The story of the British 'Godfather of AI' - who's not sat down since 2005 », sur Sky News, (consulté le )
  66. ↑ (en) « The Isaac Newton of logic », The Globe and Mail,‎ (lire en ligne, consulté le )
  67. ↑ (en) George Salt, Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society, The Royal Society, (lire en ligne)
  68. ↑ (en) Joe Shute, « The 'Godfather of AI' on making machines clever and whether robots really will learn to kill us all? », The Telegraph,‎ (ISSN 0307-1235, lire en ligne, consulté le )

Liens externes

modifier

Ce document provient de « https://fr.wiki.x.io/w/index.php?title=Geoffrey_Hinton&oldid=219393392 ».