imported>17387349L8764: HC: Ergänze Kategorie:Computerpionier

2026-04-05T18:42:22Z

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[[Datei:Geoffrey Hinton at Collision 2024 in Toronto (cropped).jpg|mini|Geoffrey Hinton spricht 2024 in Toronto]]
'''Geoffrey Everest Hinton''', [[Order of Canada|CC]] [[Royal Society|FRS]] [[Royal Society of Canada|FRSC]] (* [[6. Dezember]] [[1947]] in [[Wimbledon (London)|Wimbledon]], [[Vereinigtes Königreich]]) ist ein britisch-kanadischer [[Informatik]]er und [[Kognitionspsychologie|Kognitionspsychologe]], der vor allem für seine Beiträge zur Theorie [[Künstliches neuronales Netz|künstlicher neuronaler Netze]] bekannt ist. Im Jahr 2024 wurde ihm der [[Nobelpreis für Physik]] zugesprochen.

== Leben ==
Geoffrey Hinton wurde als Sohn des [[Insektenkunde|Insektenkundlers]] [[Howard Hinton]] (1912–1977) und als Ururenkel des Logikers [[George Boole]] und der [[Mathematiker]]in [[Mary Everest Boole]] geboren. Sein Urururgroßonkel war der Landvermesser [[George Everest]], nach dem der höchste Berg der Welt den Namen Everest trägt.<ref>https://www.cse.buffalo.edu/~rapaport/111F04/boole.html</ref><ref>{{Literatur |Autor=Ruth Fulterer |Titel=Pate der künstlichen Intelligenz: Geoffrey Hintons Weg zum Nobelpreis |Sammelwerk=Neue Zürcher Zeitung |Datum=2024-10-08 |ISSN=0376-6829 |Online=https://www.nzz.ch/technologie/er-zweifelte-lebenslang-an-seiner-berufswahl-verlor-zwei-ehefrauen-an-krebs-kaufte-sich-eine-insel-geoffrey-hintons-weg-zum-nobelpreis-ld.1836050 |Abruf=2024-10-09}}</ref>

Er besuchte als Atheist eine [[Christentum|christliche]] Schule.<ref>{{Webarchiv|url=https://www.cifar.ca/cifar-reach-spring-2014/$file/CIFAR%20REACH%20BOOK-ENG_r_single.pdf |wayback=20150620082439 |text=Archivierte Kopie}}</ref> Angetrieben durch sein Vorhaben, den menschlichen Verstand zu begreifen, studierte er von 1967 bis 1970 [[Psychologie|Experimentalpsychologie]] an der [[University of Cambridge|Universität Cambridge]] ([[England]]), wechselte jedoch aus Unzufriedenheit mit den Lehrinhalten zwischenzeitlich zur [[Physiologie]] und [[Philosophie]]. Auch von diesen Disziplinen enttäuscht, beendete er schließlich doch sein Studium mit einem Abschluss in Psychologie. Erst als Doktorand wurden seine Studien der damals unpopulären neuronalen Netze von seinen Betreuern toleriert. Hinton war fest davon überzeugt, dass neuronale Systeme für die Erklärung und Nachbildung von Intelligenz hinreichend und notwendig seien. Im Jahre 1978 erhielt er seinen [[Ph.D.|PhD]] in [[Künstliche Intelligenz|Künstlicher Intelligenz]] von der [[University of Edinburgh|Universität Edinburgh]] ([[Schottland]]).<ref>{{Internetquelle |autor=Kate Allen |url=https://www.thestar.com/news/world/how-a-toronto-professor-s-research-revolutionized-artificial-intelligence/article_cc0dfa0a-8ffd-5be4-973b-d60a7c3561dc.html |titel=How a Toronto professor’s research revolutionized artificial intelligence |werk=Toronto Star |datum=2015-04-17 |sprache=en |abruf=2024-10-08}}</ref>

Nach Aufenthalten an der [[University of Sussex|Universität Sussex]] (England), der [[University of California, San Diego]] ([[Vereinigte Staaten|USA]]) und der [[Carnegie Mellon University|Carnegie-Mellon Universität]] ([[Pittsburgh]], USA) wurde er 1987 [[Professor]] am ''Computer Science Department'' der [[University of Toronto|Universität Toronto]] ([[Kanada]]). Von 1998 bis 2001 entstand unter seiner Leitung die ''Gatsby Computational Neuroscience Unit'' am [[University College London]], seitdem arbeitet er weiter als Professor an der Universität Toronto, seit 2014 als ''University Professor Emeritus''.<ref name=cv>{{Internetquelle |autor=Geoffrey E. Hinton |url=https://www.cs.toronto.edu/~hinton/fullcv2024.pdf |titel=Curriculum Vitae |datum=2024-07-04 |sprache=en |abruf=2024-10-08}}</ref>

Im Jahr 2012 verkaufte Hinton sein damaliges Start-up und seine eigene Arbeitskraft für 44 Millionen US-Dollar an [[Google LLC|Google]], wo er neben seiner Arbeit an der Universität Toronto bis April 2023 als Vizepräsident und ''Engineering Fellow'' blieb.<ref name="cv" /><ref name=":0">{{Internetquelle |autor=Patrick Beuth |titel=KI-Pionier Geoffrey Hinton warnt vor seiner eigenen Schöpfung |werk=Der Spiegel |datum=2023-05-02 |url=https://www.spiegel.de/netzwelt/web/geoffrey-hinton-pionier-der-kuenstlichen-intelligenz-warnt-vor-seiner-eigenen-schoepfung-a-b80cb149-c8cf-4319-917e-03afae6ae557 |abruf=2023-05-02}}</ref><ref name="google">[http://www.wired.com/wiredenterprise/2013/03/google_hinton/ Wired: Google Hires Brains that Helped Supercharge Machine Learning]</ref> Seine Kündigung bei Google im Jahr 2023 begründete er mit dem Anliegen, offen über das [[Existenzielles Risiko durch künstliche Intelligenz|existenzielle Risiko durch künstliche Intelligenz]] und weitere Risiken der [[Künstliche Intelligenz|Künstlichen Intelligenz]] sprechen zu können.<ref name=":0" /><ref name=":1">{{Internetquelle |autor=Cade Metz |url=https://www.nytimes.com/2023/05/01/technology/ai-google-chatbot-engineer-quits-hinton.html |titel=‘The Godfather of A.I.’ Leaves Google and Warns of Danger Ahead |werk=The New York Times |datum=2023-05-01 |sprache=en |abruf=2024-03-18}}</ref>

== Werk ==
Geoffrey Hinton untersucht die Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen in den Bereichen [[Lernen]], [[Gedächtnis]], [[Wahrnehmung]] und [[Symbolverarbeitung]]. Er gehörte zu den Wissenschaftlern, die den [[Backpropagation]]-Algorithmus einführten (in einem Nature-Aufsatz von 1986 mit [[David Rumelhart]] und [[Ronald J. Williams]]) und entwickelte unter anderem die Konzepte der [[Boltzmann-Maschine]] und der [[Helmholtz-Maschine]]. Auf Initiative von Geoffrey Hinton wurde im Jahr 2012 [[AlexNet]] entwickelt, ein [[Convolutional Neural Network|convolutional neural Network]], das im Bereich Bilderkennung herausragende Leistungen erzielte und in der Folge den Bereich [[Computer Vision]] nachhaltig beeinflusste.

Leicht verständliche Einführungen in seine wissenschaftliche Arbeit finden sich in seinen Artikeln im [[Scientific American]] von 1992 und 1993.

== Ansichten zu Risiken der künstlichen Intelligenz ==
Im Jahr 2023 äußerte sich Hinton besorgt über den raschen Fortschritt der KI.<ref name=":2">{{Internetquelle |url=https://www.cbsnews.com/video/godfather-of-artificial-intelligence-talks-impact-and-potential-of-new-ai/ |titel="Godfather of artificial intelligence" talks impact and potential of new AI |werk=CBS News |sprache=en |abruf=2024-03-18}}</ref><ref name=":1" /> Zuvor war Hinton der Meinung, dass die [[Artificial General Intelligence|künstliche allgemeine Intelligenz]] (AGI) noch „30 bis 50 Jahre oder sogar noch länger entfernt“ sei.<ref name=":1" /> In einem Interview mit CBS im März 2023 erklärte er jedoch, dass die AGI weniger als 20 Jahre entfernt sein könnte und Veränderungen bewirken könnte, „die in ihrem Ausmaß mit der industriellen Revolution oder der Elektrizität vergleichbar sind“.<ref name=":2" />

In einem Interview mit der New York Times, das am 1. Mai 2023 veröffentlicht wurde,<ref name=":1" /> kündigte Hinton seinen Rücktritt von Google an, „damit er über die Gefahren der KI sprechen kann, ohne zu bedenken, wie sich dies auf Google auswirkt.“<ref>{{Internetquelle |autor=Hinton, Geoffrey [@geoffreyhinton] (1 May 2023). |url=https://twitter.com/geoffreyhinton/status/1652993570721210372 |titel=Tweet |sprache=en |abruf=2024-03-18}}</ref> Er merkte an, dass „ein Teil von ihm jetzt sein Lebenswerk bereut“ aufgrund seiner Bedenken und er äußerte Befürchtungen über einen Wettlauf zwischen Google und Microsoft.<ref name=":1" /> Anfang Mai 2023 erklärte Hinton in einem Interview mit der BBC, dass die KI bald die Informationskapazität des menschlichen Gehirns übertreffen könnte. Einige der von diesen Chatbots ausgehenden Risiken bezeichnete er als „ziemlich beängstigend“. Hinton erklärte, dass Chatbots die Fähigkeit hätten, selbstständig zu lernen und Wissen zu teilen. Das bedeute, dass jedes Mal, wenn ein Exemplar neue Informationen erhält, diese automatisch an die gesamte Gruppe weitergegeben würden. Dadurch seien KI-Chatbots in der Lage, Wissen anzuhäufen, das weit über die Fähigkeiten eines Einzelnen hinausgehe.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.bbc.com/news/world-us-canada-65452940 |titel=AI 'godfather' Geoffrey Hinton warns of dangers as he quits Google |werk=BBC |datum=2023-05-02 |sprache=en |abruf=2024-03-18}}</ref>

Hintons Sorge gilt vor allem einer KI, die mit der Möglichkeit ausgestattet ist, eigene Teilziele zu definieren, da bestimmte Teilziele – zum Beispiel mehr Energie, eine höhere Replikation oder mehr Kontrolle – zu größerem Erfolg führen würden und somit bevorzugt würden. Eine solche KI könnte leicht außer Kontrolle geraten.<ref>{{Internetquelle |zitat=I think it’ll very quickly realize that getting more control is a very good subgoal because it helps you achieve other goals. And if these things get carried away with getting more control, we’re in trouble. |autor=Geoffrey Hinton im Interview mit Sara Brown |url=https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/why-neural-net-pioneer-geoffrey-hinton-sounding-alarm-ai |titel=Why neural net pioneer Geoffrey Hinton is sounding the alarm on AI |werk=mitsloan.mit.edu |hrsg=MIT Sloan School of Management |datum=2023-05-23 |sprache=en |abruf=2024-10-13}}</ref><ref>{{Internetquelle |zitat=Well, here’s a subgoal that almost always helps in biology: get more energy. So the first thing that could happen is these robots are going to say, ‘Let’s get more power. Let’s reroute all the electricity to my chips.’ Another great subgoal would be to make more copies of yourself. Does that sound good? |autor=Geoffrey Hinton im Interview mit Will Douglas Heaven |url=https://www.technologyreview.com/2023/05/02/1072528/geoffrey-hinton-google-why-scared-ai/ |titel=Geoffrey Hinton tells us why he’s now scared of the tech he helped build |werk= |hrsg= |datum=2023-05-02 |sprache=en |abruf=2024-10-13}}</ref> Solche KI-Systeme könnten Menschen überlisten oder auch strategische Entscheidungen treffen, um zum Beispiel durch Manipulationen in hochsensiblen Bereichen wie dem Börsenhandel mehr Kontrolle zu erlangen.<ref>{{Internetquelle |url=https://www.chip.de/news/KI-mit-Bewusstsein-Geoffrey-Hinton-warnt-vor-Kontrollverlust_185850509.html |titel=KI mit Bewusstsein: Geoffrey Hinton warnt vor Kontrollverlust |werk=chip.de |datum=2025-03-14 |sprache=de |abruf=2025-08-16}}</ref>

== Kritik ==
[[Jürgen Schmidhuber]] (deutscher KI-Forscher, Mitentwickler des [[Long short-term memory|LSTM]]-Algorithmus) kritisierte wiederholt, dass Geoffrey Hinton andere Wissenschaftler in seinen Publikationen unzureichend zitiere.<ref>{{Internetquelle |url=https://people.idsia.ch/~juergen/ai-priority-disputes.html |titel=How 3 Turing Awardees Republished Key Methods and Ideas Whose Creators They Failed to Credit |archiv-url=http://web.archive.org/web/20251213213808/https://people.idsia.ch/~juergen/ai-priority-disputes.html |archiv-datum=2025-12-13 |abruf=2026-02-06}}</ref> Dabei dreht sich die Kontroverse um die Frage: Wer hat [[Deep Learning]] wirklich erfunden?<ref>{{Internetquelle |autor=Vivek Wadhwa |url=https://fortune.com/2024/10/10/controversy-ai-pioneer-geoffrey-hinton-nobel-prize-tech/ |titel=The controversy surrounding AI pioneer Geoffrey Hinton’s Nobel Prize misses the point |sprache=en |abruf=2026-02-12}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://people.idsia.ch/~juergen/critique-honda-prize-hinton.html |titel=Critique of Honda Prize for Dr. Hinton |archiv-url=http://web.archive.org/web/20260105070807/https://people.idsia.ch/~juergen/critique-honda-prize-hinton.html |archiv-datum=2026-01-05 |abruf=2026-02-05}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://people.idsia.ch/~juergen/who-invented-convolutional-neural-networks.html |titel=Who invented convolutional neural networks? |archiv-url=http://web.archive.org/web/20251215042308/https://people.idsia.ch/~juergen/who-invented-convolutional-neural-networks.html |archiv-datum=2025-12-15 |abruf=2026-02-06}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=Juergen Schmidhuber |url=http://arxiv.org/abs/2212.11279 |titel=Annotated History of Modern AI and Deep Learning |datum=2025-12-29 |abruf=2026-02-06}}</ref> Viele Konzepte seien gemäß Schmidhuber schon in den 1960er–90er Jahren entwickelt worden, Hinton habe sie nur populär gemacht, teils ohne korrektes Zitieren.<ref>{{Internetquelle |autor=Vivek Wadhwa |url=https://fortune.com/2024/10/10/controversy-ai-pioneer-geoffrey-hinton-nobel-prize-tech/ |titel=The controversy surrounding AI pioneer Geoffrey Hinton’s Nobel Prize misses the point |sprache=en |abruf=2026-02-08}}</ref><ref>{{Internetquelle |url=https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/g5ali0/d_schmidhuber_critique_of_honda_prize_for_dr/?tl=de |titel=Reddit – Das Herz des Internets |abruf=2026-02-05}}</ref><ref>{{Literatur |Titel=Jürgen Schmidhuber (@SchmidhuberAI) on X |Sammelwerk=X (formerly Twitter) |Online=https://x.com/SchmidhuberAI/status/1844022724328394780 |Abruf=2026-02-06}}</ref><ref>{{Literatur |Titel=Jürgen Schmidhuber (@SchmidhuberAI) on X |Sammelwerk=X (formerly Twitter) |Online=https://x.com/SchmidhuberAI/status/1865310820856393929 |Abruf=2026-02-06}}</ref> Nach Hintons Nobelpreis (2024, mit [[John Hopfield]]) bezeichnete Schmidhuber die Auszeichnung als „Witz“ und als „Nobelpreis für Plagiate“.<ref>{{Internetquelle |url=https://people.idsia.ch/~juergen/physics-nobel-2024-plagiarism.html |titel=A Nobel Prize for Plagiarism |archiv-url=http://web.archive.org/web/20260131154002/https://people.idsia.ch/~juergen/physics-nobel-2024-plagiarism.html |archiv-datum=2026-01-31 |abruf=2026-02-06}}</ref> Keine modernen Algorithmen, die heute im Bereich der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, stammten von Hinton oder Hopfield, erklärte Schmidhuber in einem Interview im Dezember 2025.<ref>{{Internetquelle |autor=Everlast AI |url=https://www.youtube.com/watch?v=WRqiFWTANSY |titel=Der Vater der KI: „Wir haben noch 3 Jahre!” Roboter, Singularität & die Zukunft (Jürgen Schmidhuber) |datum=2025-12-11 |abruf=2026-02-05}}</ref> Er warf Hinton vor, alte Ideen neu verpackt zu haben und sich mit KI-Warnungen medienwirksam zu inszenieren.<ref>{{Literatur |Autor=Josh Taylor |Titel=Rise of artificial intelligence is inevitable but should not be feared, ‘father of AI’ says |Sammelwerk=The Guardian |Datum=2023-05-07 |ISSN=0261-3077 |Online=https://www.theguardian.com/technology/2023/may/07/rise-of-artificial-intelligence-is-inevitable-but-should-not-be-feared-father-of-ai-says |Abruf=2026-02-08}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=Everlast AI |url=https://www.youtube.com/watch?v=WRqiFWTANSY |titel=Der Vater der KI: „Wir haben noch 3 Jahre!” Roboter, Singularität & die Zukunft (Jürgen Schmidhuber) |datum=2025-12-11 |abruf=2026-02-05}}</ref>

== Ehrungen ==
* 2001 [[Rumelhart-Preis]] für „theoretische Beiträge in den Grundlagen menschlicher Erkenntnis“
* 2005 [[IJCAI Award for Research Excellence]]
* 2010 [[Gerhard Herzberg Canada Gold Medal for Science and Engineering]]
* 2016 [[BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards|BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award]]
* 2018 [[Turing Award]]<ref>{{Internetquelle |autor=James Vincent |url=https://www.theverge.com/2019/3/27/18280665/ai-godfathers-turing-award-2018-yoshua-bengio-geoffrey-hinton-yann-lecun |titel=‘Godfathers of AI’ honored with Turing Award, the Nobel Prize of computing |werk=The Verge |datum=2019-03-27 |sprache=en |abruf=2024-10-08}}</ref><ref>{{Internetquelle |autor=Stefan Betschon |url=https://www.nzz.ch/digital/ehre-fuer-die-deep-learning-mafia-ld.1472761 |titel=Ehre für die «Deep Learning Mafia» |werk=Neue Zürcher Zeitung |datum=2019-04-04 |abruf=2024-10-08}}</ref>
* 2021 [[Dickson Prize in Science]]
* 2022 [[Prinzessin-von-Asturien-Preis]] in der Kategorie „Wissenschaft“<ref>[https://www.fpa.es/es/geoffrey-hinton-yann-lecun-yoshua-bengio-y-demis-hassabis-premio-princesa-de-asturias-de-investigacion-cientifica-y-tecnica.html Prinzessin-von-Asturien-Preis 2022]</ref>
* 2022 [[Royal Medal]]
* 2024 [[Nobelpreis für Physik]] (mit [[John Hopfield]])<ref>{{Internetquelle |url=https://www.faz.net/aktuell/wissen/physik-mehr/physik-nobelpreis-an-ki-grundlagenforscher-hinton-und-hopfield-110033294.html |titel=Physik-Nobelpreis an KI-Grundlagenforscher Hinton und Hopfield |werk=faz.net |datum=2024-10-08 |abruf=2024-10-08}}</ref>
* 2025 [[Queen Elizabeth Prize for Engineering]].<ref>[https://qeprize.org/news/2025-queen-elizabeth-prize-for-engineering-awarded-for-modern-machine-learning Queen Elizabeth Prize for Engineering 2025]</ref>

== Mitgliedschaften ==
* 1996 [[Royal Society of Canada]]
* 1998 [[Royal Society]]
* 2003 [[American Academy of Arts and Sciences]]
* 2016 [[National Academy of Engineering]]
* 2023 [[National Academy of Sciences]]

== Publikationen ==
* {{Literatur |Autor=Dana H. Ballard, Geoffrey E. Hinton, [[Terrence J. Sejnowski]] |Titel=Parallel visual computation |Sammelwerk=[[Nature]] |Band=306 |Nummer=5938 |Datum=1983-11 |ISSN=0028-0836 |DOI=10.1038/306021a0 |Seiten=21–26}}
* G. E. Hinton, T. J. Sejnowski, D. H. Ackley: ''Boltzmann machines: Constraint satisfaction networks that learn.'' Carnegie-Mellon University, Department of Computer Science, Pittsburgh, PA 1984.
* {{Literatur |Autor=David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams |Titel=Learning representations by back-propagating errors |Sammelwerk=Nature |Band=323 |Nummer=6088 |Datum=1986-10 |ISSN=0028-0836 |DOI=10.1038/323533a0 |Seiten=533–536}}
* {{Literatur |Autor=Geoffrey E. Hinton |Titel=How Neural Networks Learn from Experience |Hrsg= |Sammelwerk=[[Scientific American]] Special Issue: Mind And Brain |Band=267 |Nummer=3 |Datum=1992-09 |JSTOR=24939221 |Seiten=144-151}}
* {{Literatur |Autor=Geoffrey E. Hinton, David C. Plaut, [[Tim Shallice]] |Titel=Simulating Brain Damage |Sammelwerk=Scientific American |Band=269 |Nummer=4 |Datum=1993-10 |JSTOR=24941651 |Seiten=76-82}}
* {{Literatur |Autor=G. E. Hinton, R. R. Salakhutdinov |Titel=Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks |Sammelwerk=Science |Band=313 |Nummer=5786 |Datum=2006-07-28 |ISSN=0036-8075 |DOI=10.1126/science.1127647 |Seiten=504–507}}
* G. Hinton: ''Learning multiple layers of representation.'' In: ''Trends in Cognitive Science.'' Band 11, Nr. 10, 2007, S. 428–434.
* {{Literatur |Autor=[[Alex Krizhevsky]], [[Ilya Sutskever]], Geoffrey E. Hinton |Titel=ImageNet classification with deep convolutional neural networks |Sammelwerk=Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 1 |Verlag=Curran Associates Inc. |Ort=Red Hook, NY, USA |Datum=2012-12-03 |Reihe=NIPS'12 |DOI=10.5555/2999134.2999257 |Seiten=1097–1105}}
* {{Literatur |Autor=[[Yann LeCun]], Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton |Titel=Deep learning |Sammelwerk=Nature |Band=521 |Nummer=7553 |Datum=2015-05-28 |ISSN=0028-0836 |DOI=10.1038/nature14539 |Seiten=436–444}}

== Weblinks ==
{{Commonscat}}
* [https://www.cs.toronto.edu/~hinton/ Hintons Internetseite an der Universität Toronto] (englisch)

== Einzelnachweise ==
<references responsive />

{{NaviBlock
|Navigationsleiste Träger des Turing-Awards
|Navigationsleiste Träger des Nobelpreises in Physik}}

{{Normdaten|TYP=p|GND=1068117893|LCCN=n80165215|VIAF=94385551}}

{{SORTIERUNG:Hinton, Geoffrey}}
[[Kategorie:Informatiker]]
[[Kategorie:Person (Künstliche Intelligenz)]]
[[Kategorie:Hochschullehrer (University of Toronto)]]
[[Kategorie:Nobelpreisträger für Physik]]
[[Kategorie:Träger des Turing Award]]
[[Kategorie:Companion of the Order of Canada]]
[[Kategorie:Mitglied der American Academy of Arts and Sciences]]
[[Kategorie:Mitglied der Royal Society]]
[[Kategorie:Mitglied der Royal Society of Canada]]
[[Kategorie:Mitglied der National Academy of Engineering]]
[[Kategorie:Mitglied der National Academy of Sciences]]
[[Kategorie:Brite]]
[[Kategorie:Kanadier]]
[[Kategorie:Geboren 1947]]
[[Kategorie:Mann]]
[[Kategorie:Computerpionier]]

{{Personendaten
|NAME=Hinton, Geoffrey
|ALTERNATIVNAMEN=Hinton, Geoffrey Everest; Hinton, Geoffrey E.
|KURZBESCHREIBUNG=britisch-kanadischer Informatiker und Kognitionspsychologe, Nobelpreisträger
|GEBURTSDATUM=6. Dezember 1947
|GEBURTSORT=[[Wimbledon (London)|Wimbledon]], [[Vereinigtes Königreich]]
|STERBEDATUM=
|STERBEORT=
}}

Geoffrey Hinton - Versionsgeschichte

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