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Geoffrey Hinton

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Geoffrey Hinton
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Geoffrey Everest Hinton, né le à Wimbledon (Royaume-Uni), est un chercheur britanno-canadien spécialiste de l'intelligence artificielle et plus particulièrement des réseaux de neurones artificiels. 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 risque existentiels lié à l'intelligence artificielle générale[10],[1].

Éducation[modifier | modifier le code]

Hinton a fait ses études au Clifton College à Bristol[11], 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[12]. Il a réalisé un doctorat en intelligence artificielle à l'Université d'Édimbourg, dirigé par Christophe Longuet-Higgins, et l'a achevé en 1978[13],[14].

Carrière et recherche[modifier | modifier le code]

Après son doctorat, Hinton a travaillé à l'université du Sussex, puis, après avoir eu des difficultés à trouver un financement en Grande-Bretagne[15], à l'université de Californie à San Diego, puis à l'université Carnegie-Mellon[12]. Il a été le directeur fondateur de l'Unité de Neurosciences Computationnelles de la Gatsby Charitable Foundation à l'University College de Londres[12]. Il est professeur au département d'informatique de l'université de Toronto[16].

Il détient une Chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique[17] et est conseiller pour le programme Learning in Machines & Brains à l'Institut canadien de recherches avancées[18]. Hinton a enseigné un cours en ligne gratuit sur les réseaux de neurones sur la plateforme d'éducation Coursera en 2012[19]. 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[20].

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[21].

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[22]. Dans une interview en 2018[23], 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)[24]. 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)[25]. Il a aussi co-inventé en 2008 l'algorithme t-SNE de visualisation de données[26],[27].

En 2017, il présente le concept de « capsule networks » (réseaux de neurones à capsules), qu'il présente comme un tournant de l'apprentissage profond[28].

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[29].

En mai 2023, Hinton est partit 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[30],[31].

Prises de position[modifier | modifier le code]

Risques de l'intelligence artificielle[modifier | modifier le code]

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],[32].

Dans une interview avec le New York Times publiée le 1er mai 2023[33], 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[34],[35].

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],[36].

IA générale et risque existentiel[modifier | modifier le code]

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 »[32]. Hinton craint que des intelligences artificielles générales puissent « créer des sous-objectifs » qui ne sont pas alignés avec les intérêts de leurs programmeurs[37]. 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[36]. Selon Hinton, « nous devons réfléchir sérieusement à la façon de contrôler » les systèmes d'IA capables de s'auto-améliorer[38].

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. »[39] 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. »[39]

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],[33]. 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[40]. 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[41].

Politique[modifier | modifier le code]

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],[15].

Distinctions[modifier | modifier le code]

Vie personnelle[modifier | modifier le code]

La deuxième femme de Hinton, Rosalind Zalin, est décédée d'un cancer de l'ovaire en 1994. Sa troisième femme, Jackie, est décédée en septembre 2018, également d'un cancer[57].

Hinton est l'arrière-arrière-petit-fils de la mathématicienne et éducatrice Mary Everest Boole et de son mari, le logicien George Boole[58]. 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[59], qui était le père du mathématicien Charles Howard Hinton.

Le père de Hinton était l'entomologiste Howard Hinton[12],[60]. Son deuxième prénom provient d'un autre parent, George Everest, l'arpenteur général de l'Inde qui a donné son nom au mont Everest[15]. Il est le neveu de l'économiste Colin Clark[61].

Références[modifier | modifier le code]

  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) Katrina Onstad, « Mr. Robot », Toronto Life,‎ (lire en ligne)
  12. ↑ a b c et d (en) « Hinton, Prof. Geoffrey Everest » Accès payant, sur Who's Who, (consulté le )
  13. ↑ (en) « Geoffrey Hinton - The Mathematics Genealogy Project », sur mathgenealogy.org (consulté le )
  14. ↑ (en) Geoffrey E. Hinton, « Relaxation and its Role in Vision », Edinburgh Research Archive,‎ (lire en ligne, consulté le )
  15. ↑ 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 )
  16. ↑ (en) Jeff Gray, « U of T professor Geoffrey Hinton hailed as guru of new computing era », The Globe and Mail, (consulté le ).
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  18. ↑ (en) « Geoffrey Hinton », sur Institut canadien de recherches avancées (consulté le )
  19. ↑ (en) « Coursera - Free Online Courses From Top Universities », sur coursera.org via Wikiwix (consulté le ).
  20. ↑ « Google acquiert DNNresearch, spécialisé dans les réseaux de neurones profonds », Le Monde Informatique,‎ (lire en ligne)
  21. ↑ « Geoffrey Hinton », sur Google Scholar (consulté le )
  22. ↑ (en) David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton et Ronald J. Williams, « Learning representations by back-propagating errors », Nature,‎ (lire en ligne)
  23. ↑ 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)
  24. ↑ (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.
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  31. ↑ (en) « Geoffrey Hinton - The Mathematics Genealogy Project », sur Math Genealogy Project (consulté le )
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  34. ↑ « Geoffrey Hinton, pionnier de l’IA, quitte Google et dit « regretter » son invention », Le Monde.fr,‎ (lire en ligne, consulté le )
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  38. ↑ (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.
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  60. ↑ (en) George Salt, Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society, The Royal Society, (lire en ligne)
  61. ↑ (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 | modifier le code]

v · m
Lauréats du prix Turing
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