Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton a obtenu un baccalauréat ès arts en psychologie expérimentale de l’Université de Cambridge en 1970 et un doctorat en intelligence artificielle de l’Université d’Édimbourg en 1978. Il a fait des études postdoctorales à l’Université de Sussex et à l’Université de la Californie à San Diego, et il a passé cinq ans à titre de professeur d'informatique à l'Université Carnegie-Mellon. Il a ensuite accepté un poste au département d'informatique de l'Université de Toronto. Il a passé trois ans (1998-2001) à la University College London à mettre sur pied la Gatsby Computational Neuroscience Unit et il est ensuite retourné à l’Université de Toronto où il est titulaire de la Chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique.

Le Dr Hinton est récipiendaire de la Médaille d'or Gerhard-Herzberg en sciences et en génie du Canada, le priz le plus prestigieux en physique décerné au Canada. Il est également membre a de de la Royal Society, de la Société royale du Canada et de l’American Association for Artificial Intelligence. Il est membre étranger honoraire de l’American Academy of Arts and Sciences et ancien président de la Cognitive Science Society. Il a reçu un doctorat honorifique de l’Université d’Édinbourg en 2001. Parmi les prix et hommages qu’il a reçus, notons : le premier prix David E. Rumelhart (2001), le prix IJCAI pour l’excellence en recherche (2005), le prix de l’IEEE pour travaux innovateurs en réseaux neuronaux (1998) et le prix ACTI-CRSNG pour ses contributions à la technologie de l’information (1992).

On peut trouver une introduction simple aux travaux du Dr Hinton dans ses articles publiés dans Scientific American en septembre 1992 et octobre 1993. Il étudie divers moyens d'utiliser des réseaux neuronaux pour l'apprentissage, la mémoire, la perception et le traitement des symboles; il a plus de 200 publications à son actif dans le domaine. Il est l’un des chercheurs à avoir introduit le concept d’algorithme de rétropropagation largement utilisé dans des applications pratiques. Parmi ses autres contributions à la recherche sur les réseaux neuronaux, notons : machines Boltzmann, représentations distribuées, réseaux neuronaux de temporisation, mélanges d’experts, machines Helmholtz et produits d’experts. Il se penche actuellement sur les procédures d’apprentissage non supervisées pour les réseaux neuronaux avec intrant sensoriel riche.

Pour voir la conférence de décembre 2011 du Dr Hinton intitulée « comment le cerveau reconnaît-il les formes ? », dans le cadre du CRSNG et de la RCI Foundation, cliquez ici.