杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），1947年12月6日出生于英国温布尔登。他是拥有英国和加拿大双重国籍的计算机学家和心理学家，加拿大多伦多大学教授，被誉为“深度学习之父”。
辛顿出身于知识分子家庭，其家族在科学领域有着深厚的底蕴。他的曾祖父是数学家查尔斯·辛顿，创造了“四维空间”一词；家族中还有逻辑代数的创立者乔治·布尔等多位数学家。在这样的家庭环境熏陶下，辛顿自幼便对科学研究有着浓厚的兴趣。
在教育背景方面，辛顿1970年在英国剑桥大学获得实验心理学学士学位。大学期间，他对人类大脑的运作机制产生了浓厚兴趣，这为他日后在人工智能领域的研究埋下了伏笔。之后，他于1978年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。在爱丁堡大学的学习经历，让他深入接触到了人工智能领域的前沿知识和研究方法，为他的科研生涯奠定了坚实的基础。
辛顿的职业生涯丰富多彩。他曾在萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院等多所知名高校工作。1982年至1987年，在卡内基梅隆大学担任教授期间，他与心理学家大卫·鲁梅尔哈特和计算机科学家罗纳德·威廉姆斯开发了反向传播算法，并在1986年合发的论文中对该过程进行了论证。该算法通过神经元反向传播网络预测产生的误差测量，使得包含中间“隐藏”神经元的网络能够在输入层和输出层之间有效学习，突破了之前的局限性，成为现代神经网络的基础。
1987年，辛顿前往加拿大多伦多大学担任教授，继续在人工智能领域深耕。2013年，他加入谷歌，同时谷歌并购了他创办的DNNresearch公司。在谷歌期间，他致力于推动深度学习技术在实际产品中的应用，为谷歌的语音识别、图片检索等技术的发展做出了重要贡献。2023年5月，辛顿辞去了谷歌的工作，以便能够自由地谈论人工智能应用的风险。
辛顿在学术研究方面成果丰硕。他不仅是反向传播算法的发明人之一，还与他人共同发明了玻尔兹曼机。他对神经网络研究的贡献还包括分散表示、时延神经网络、专家混合系统和亥姆霍兹机器等。2012年，他和两名研究生开发的AlexNet在
Geoffrey Hinton
竞赛中表现出色，其准确率比下一个最准确的程序高出40%以上，推动了深度学习在图像识别领域的广泛应用。
由于在深度学习领域的卓越贡献，辛顿获得了众多荣誉和奖项。2018年，他与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予图灵奖，这是计算机科学领域的最高荣誉。2024年，他又获得了诺贝尔物理学奖，以表彰他为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明。此外，他还获得过AAAI会士、鲁梅尔哈特奖、IJCAI卓越研究奖等多项荣誉。
辛顿对人工智能的发展有着深远的影响。他的研究成果不仅推动了深度学习的理论发展，还使得人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域取得了突破性的进展，为人工智能技术的广泛应用奠定了基础。同时，他对人工智能风险的警示也引起了社会各界的广泛关注，促使人们在发展人工智能技术的同时，更加重视其安全性和伦理问题。
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