Sztuczna inteligencja (artificial intelligence, AI), która ma zbliżyć komputery do poziomu człowieka, jest podstawą wielu dobrze nam znanych rozwiązań technologicznych: narzędzi rozpoznawania mowy, autonomicznych samochodów czy chociażby chatbotów na stronach internetowych. Dziś to popularny temat, choć początkowo nie wróżono tego typu algorytmom świetlanej przyszłości. Za rozwijającym się systemem wykorzystywanym w wielu aplikacjach stoi Geoffrey Hinton, psycholog kognitywista i badacz sztucznej inteligencji.
Urodzony w Wielkiej Brytanii Hinton zaczął się interesować sztuczną inteligencją podczas studiów pierwszego stopnia w King's College. Praprawnuk George'a Boole'a - naukowca, który w znacznym stopniu przyczynił się do rozwoju logiki matematycznej - uczynił AI tematem swojej rozprawy doktorskiej. Choć Hinton obracał się wśród badaczy, którzy chcieli rozwijać uczenie maszynowe, opierając się na logice, sam postanowił skupić się na sztucznych sieciach neuronowych, mających naśladować ludzki mózg. Po uzyskaniu stopnia doktora Hinton kontynuował swoje badania w Stanach Zjednoczonych. Do uczenia sieci neuronowych wykorzystywał algorytm propagacji wstecznej. Tak powstała koncepcja deep learningu - jednej z odmian sztucznej inteligencji. Dzięki sieciom neuronowym maszyny mają być w stanie samodzielnie tworzyć pojęcia obiektów i rozpoznawać różne typy danych.
Sztuczna sieć neuronowa to model statystyczny wykorzystywany w badaniach nad sztuczną inteligencją, inspirowany strukturą mózgu, w którym neurony komunikują się za pośrednictwem synaps. W przypadku sztucznej sieci neuronowej funkcję synaps pełnią liczne szeregowe połączenia, które umożliwiają uczenie maszyny.
Gdy Hinton rozpoczynał swoje badania, wielu naukowców wątpiło w możliwość wykorzystania sieci neuronowych w pracach nad sztuczną inteligencją. W latach 50. XX w. powstał projekt najprostszej sieci neuronowej o nazwie Perceptron, z której miała korzystać amerykańska marynarka wojenna. Wierzono wówczas, że system nauczy się chodzić, mówić, widzieć, pisać i zacznie się rozmnażać oraz zyska świadomość własnego istnienia. Gdy to nie nastąpiło, większość badaczy porzuciła teorię sieci neuronowych. Hinton jako jeden z nielicznych kontynuował prace. Do 2012 r. zdołał on wraz z zespołem usprawnić mechanizm przetwarzania języka naturalnego przez komputer, będący podstawą współczesnych translatorów maszynowych.
Sztuczna inteligencja odnosi obecnie coraz większe sukcesy, zaś Hintona ochrzczono "ojcem chrzestnym sieci neuronowych". Wyniki jego badań wykorzystują liczne spółki pracujące nad rozwojem AI, w tym giganci technologiczni tacy jak Apple (NASDAQ: AAPL) czy Facebook (NASDAQ: FB) oraz firma transportowa Uber. W 2013 r. Hinton rozpoczął bezpośrednią współpracę z Google (NASDAQ: GOOGL) po tym, jak koncern przejął jego start-up DNNresearch.
Obecnie Hinton pracuje nie tylko w Google, ale i na Uniwersytecie w Toronto, gdzie został dyrektorem Vector Institute - ośrodka badań nad sztuczną inteligencją. Naukowiec zamierza wdrożyć swoje osiągnięcia w branży opieki zdrowotnej, opracowując zaawansowaną technologię AI umożliwiającą rozpoznawanie zmian nowotworowych. Przed sztuczną inteligencją jeszcze długa droga, lecz istnieją już liczne rozwiązania technologiczne oparte na badaniach Hintona, które niewątpliwie będą mieć udział w kształtowaniu przyszłości.