杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）是人工智能领域的重要人物，被誉为“AI教父”、“神经网络之父”和“深度学习之父”。他出生于1947年12月6日，英国温布尔登，其家族背景深厚，与数学和计算机科学有着密切的联系。
辛顿在学术生涯中经历了多次转折。他最初在剑桥大学学习实验心理学，并在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。尽管在早期，神经网络这一研究方向并不被看好，辛顿仍然坚持自己的信念，坚信神经网络可以实现大脑功能。他在1986年与合作者发表了关于反向传播算法的重要论文，这一算法使得多层神经网络能够有效学习，克服了之前Minsky和Papert指出的局限性。
辛顿的研究成果逐渐受到认可，他与他人共同发明了玻尔兹曼机，这是历史上第一个多层神经网络，具有更强的思维能力。他的工作不仅推动了学术界的研究进展，还对商业界的技术创新产生了重大影响。例如，他与学生共同开发的AlexNet在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得第一名，标志着深度学习时代的到来。
辛顿的研究生涯中，他曾在多伦多大学任教，并担任伦敦大学学院盖茨比慈善基金会计算神经科学部门的创始主任。此外，他还曾加入谷歌公司，并担任副总裁，推动了谷歌大脑项目的发展。然而，他在2023年从谷歌离职，表示希望自由地讨论人工智能的潜在危险。
辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的开创性工作，获得了多项荣誉和奖项，包括2018年的图灵奖和2024年的诺贝尔物理学奖。他对人工智能的发展持有复杂态度，既认识到其潜力，也担忧可能带来的风险，如AI可能导致大量工作岗位消失以及人们无法分辨真实与虚假。
辛顿的研究不仅奠定了现代人工智能的基础，也引发了对未来科技发展的深刻思考。他的坚持和创新精神使他成为人工智能领域的重要人物，并继续为AI的发展做出贡献