1986 年に誤差逆伝播法の応用を論文で広め、2012 年に AlexNet で Deep Learning ブームの起点を作りました。2024 年にノーベル物理学賞を受賞しています。
人・会社
148
Geoffrey Hinton
ジェフリーヒントン
体験区分：調査ベース
推奨読者レベル：Level 2-4
何をしてくれるか
どこで出会うか
AI 歴史解説で「ディープラーニング三巨頭」の一人として名前が出ます。2023 年の Google 退社以降は AI リスクを公に発言する人物としてニュースに登場します。
タイムライン
2026.04·ready
「Hinton がまた AI リスクの警告を出していましたね。Deep Learning の父が言うと重みが違います。」
Geoffrey Hintonの見方
149
この用語の見どころ
1
役割
深層学習の理論基盤を整えた研究者です。
2
うれしさ
AI の歴史的な流れを一人の人物を軸に追えます。
3
注意点
LeCun（C-56）と立場が対照的で混同しやすいです。
4
どこで役立つか
AI 動向を読む際の背景理解に役立ちます。
5
はじめに
AlexNet と 2023 年の Google 退社の 2 点を押さえれば十分です。
6
深掘り先
Deep Learning、Ilya Sutskever、AI 倫理
非エンジニアのつまずき
- 一般のニュースでは名前を耳にせず馴染みがありません。
- Google を退社した背景に思いがありそうですが掴みきれません。
私のコメント
- 第一印象:深層学習を作った人はすごいですね。
- 良い点:よく分かりません。
- ダメな点:よく分かりません。
- 誰向けか:深層学習の歴史を俯瞰したい人向けです。
開発フローでの位置
理論の誕生
画像認識の転換
学術的評価
警鐘の時期
社会的認知
関連用語
C-57·person_org
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