Hoje vamos falar sobre uma das lendas da história da Inteligência Artificial: Geoffrey Everest Hinton.

Psicólogo e cientista da computação, nasceu em 1947 e é conhecido como um dos pioneiros na área de redes neurais e aprendizagem profunda (deep learning).

Famoso por ter publicado em 1986, junto com David Rumelhart e Ronald Williams, o artigo “Learning representations by back-propagating errors”. Este artigo possui mais 8 mil citações e foi o responsável por popularizar o algoritmo de backpropagation para o treinamento de redes neurais de múltiplas camadas.

Outro grande marco na carreira de Geoffrey Hinton foi a AlexNet, uma convolutional neural network (CNN) projetada por seu orientando de doutorado Alex Krizhevsky, que ganhou o desafio ImageNet e cujo artigo já possui mais de 67 mil citações. AlexNet é considerada um marco na história da computação visual, ajudando a revolucionar as pesquisas não apenas nesse campo, mas também gerando um avanço significativo na área de Redes Neurais Artificiais.

Ganhou diversos prêmios e reconhecimentos durante sua carreira, mas talvez o mais prestigiado tenha sido a conquista do Prêmio Turing (considerado o Nobel da Computação). Ele recebeu o prêmio Turing em 2018 junto com Yoshua Bengio e Yann LeCun por seu trabalho com aprendizagem profunda.

Professor da Universidade de Toronto, fundou uma empresa chamada DNNresearch que foi comprada pela Google 2013. Desde então passou a dividir seu tempo entre a Universidade e o trabalho na Google onde passou a fazer parte da equipe do Google Brain.

Um fato curioso sobre Geoffrey é que ele é tataraneto do matemático George Boole! O trabalho de Boole na área da Lógica é uma das bases da Ciência da Computação.

Você pode conferir uma excelente entrevista feita pelo Andrew Ng com o Geoffrey e disponível aqui. Na entrevista ele fala sobre sua história e tópicos de pesquisa nos quais está trabalhando. Ao final, ele oferece alguns conselhos para quem deseja iniciar na área de deep learning:

Observe algo que você acha que todo mundo está fazendo errado. 
Você olha e simplesmente não parece certo.
E então descubra como fazer isso direito.
Nunca pare de programar.

E aí? Gostou dos conselhos?

Até mais e obrigada pelos peixes!