Die Schlagzeilen der letzten Jahre in der Technologiebranche wurden von Künstlicher Intelligenz dominiert. Doch was verstehen wir eigentlich unter Intelligenz? Was hat KI von biologischer Intelligenz gelernt und worin unterscheiden sie sich noch immer?
Der renommierte Informatiker und Nobelpreisträger für Physik 2024, Geoffrey Hinton, untersucht die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen künstlicher und biologischer Intelligenz. Er basiert auf seiner jahrzehntelangen bahnbrechenden Arbeit, die die heutigen neuronalen Netze ermöglicht hat.
Geoffrey Hinton ist emeritierter Professor an der Universität Toronto und ein weltweit anerkannter Experte auf dem Gebiet des Deep Learning. Er wird oft als «Pate der KI» bezeichnet und erhielt 2024 den Nobelpreis für Physik «für grundlegende Entdeckungen und Erfindungen, die maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen ermöglichen». Er ist Mitglied der Royal Society und der Royal Society of Canada und wurde weltweit mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet, darunter dem Turing Award, der Royal Society Royal Medal und dem Dickson Prize.
Hinton erhielt 1970 einen BA in experimenteller Psychologie von der University of Cambridge und 1978 seinen PhD in Künstlicher Intelligenz von der University of Edinburgh. Nach Postdoc-Tätigkeiten an der Sussex University und der University of California in San Diego wechselte er an die Fakultät für Informatik der Carnegie Mellon University, bevor er 1987 an die Fakultät für Informatik der University of Toronto wechselte. Er gründete die Gatsby Computational Neuroscience Unit am University College London, bevor er 2006 Universitätsprofessor in Toronto und schliesslich emeritierter Universitätsprofessor wurde. Seit 2017 ist Hinton leitender wissenschaftlicher Berater am Vector Institute in Toronto.

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