--- title: Geoffrey Hinton slug: geoffrey-hinton-931d0 url: /detay/geoffrey-hinton-931d0 type: biography language: Türkçe entity: primary: Geoffrey Hinton type: biography disambiguation: Derin öğrenme öncüsü Geoffrey Hinton'ın hayatı, başarıları ve ödülleri. Yapay zekâdaki etkisi. categories: - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - Backpropagation - TuringÖdülü - GeoffreyHinton - SinirAğları - DerinÖğrenme - YapayZekaTarihi - yapayzeka - makineöğrenmesi author: Esra Can created_at: 2025-04-11T21:00:19.907707+03:00 updated_at: 2025-07-22T13:09:09.433144+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/11/0GNfV2DIniPm8A31TL0RFwaSLeH4cTD6.webp --- # Geoffrey Hinton > Geoffrey Hinton, derin öğrenme ve yapay sinir ağları alanındaki öncü çalışmalarıyla yapay zekâ devrimini başlatan isimlerden biridir. Toronto Üniversitesi ve Google Brain’de yürüttüğü araştırmalarla modern yapay zekânın temelini atan Hinton, hem bilimsel katkıları hem de etik değerlendirmeleriyle alanın etkili figürlerinden biri olmuştur. ## KURE Information Cards ![165768-portrait-medium.webp](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/11/ECH8RFiQflsRdO2Cjmp407F7aWCggEBJ.webp) | Field | Value | |-------|-------| | custom_key_753725 | | | Doğum Yeri(Metin) | Wimbledon, Londra, Birleşik Krallık | | Ad(lar) | Geoffrey Everest Hinton | | Önemli Eser ve Katkılar | AlexNet, Backpropagation Algoritması, Kapsül Ağları | | Uzmanlık Alanı | Derin öğrenme, Yapay Sinir Ağları, Bilişsel Bilim | | custom_key_753725 | 1947-12-06 | | Unvan(lar) | Turing Ödülü (2018),Toronto Üniversitesi Profesörü,Google Brain Araştırmacısı | ## Article Content **Geoffrey Everest Hinton** (d. 6 [Aralık](/tr/detay/aralik-748440/llms.txt) 1947, Wimbledon, Londra), derin öğrenme ve yapay sinir ağları alanında öncü çalışmalarıyla tanınan Britanyalı-Kanadalı bilgisayar bilimcisidir. Derin öğrenmenin babalarından biri olarak anılan Hinton’ın araştırmaları, yapay zekâ sistemlerinin görsel algı, konuşma tanıma ve doğal dil işleme [gibi](/tr/detay/gibi-749510/llms.txt) alanlardaki gelişiminde temel rol oynamıştır. Google Brain ve Toronto Üniversitesi’ndeki çalışmaları, [modern](/tr/detay/modern-2/llms.txt) yapay zekânın biçimlenmesine katkı sağlamıştır. ### **Çocukluk ve Gençlik Dönemi** Geoffrey Hinton, 1947 yılında Londra’nın Wimbledon semtinde doğdu. Büyükbabası George Boole, modern mantığın kurucularından biridir. Ailesi, bilimsel geçmişiyle tanınan entelektüel bir çevrede [yer](/tr/detay/yer-2/llms.txt) almaktaydı. Bu miras, Hinton’ın bilişsel [bilim](/tr/detay/bilim-2/llms.txt) ve yapay zekâya olan ilgisinin temelini oluşturdu. ### **Akademik Kariyeri** Hinton, 1970 yılında Cambridge Üniversitesi'nden Deneysel Psikoloji alanında lisans derecesini aldıktan sonra, 1978 yılında Edinburgh Üniversitesi’nde Yapay Zekâ alanında doktora derecesini tamamladı. Sussex Üniversitesi ve California San Diego Üniversitesi’nde doktora sonrası çalışmalar yaptı. Ardından Carnegie Mellon Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri bölümünde beş yıl öğretim üyeliği yaptı. 1987’de Kanada İleri Araştırma Enstitüsü’ne katıldı ve aynı yıl Toronto Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'ne geçti. 1998-2001 yılları arasında University College London’da Gatsby Hesaplamalı Sinirbilim Birimi’ni kurdu ve yönetti. 2004’ten 2013’e kadar Kanada İleri Araştırma Enstitüsü tarafından desteklenen “Sinirsel Hesaplama ve Uyarlanabilir Algı” programının direktörlüğünü yaptı. 2013 yılında Google, Hinton’ın Toronto Üniversitesi’nde geliştirdiği DNNresearch girişimini satın aldı ve Hinton, 2023 yılına kadar Google’da Başkan Yardımcısı ve Mühendislik Üyesi olarak çalıştı. Halen Toronto Üniversitesi’nde Emeritus Profesör ve Vektör Enstitüsü’nde Baş Bilimsel Danışmandır. ### **Ödüller ve Onurlar** Geoffrey Hinton, 2024 yılında John J. Hopfield ile birlikte Nobel Fizik Ödülü’ne layık görülmüştür. Bu ödül, yapay sinir ağlarıyla makine öğrenimini mümkün kılan temel keşif ve icatları nedeniyle verilmiştir. Ödül, yarı yarıya Hinton ve Hopfield arasında paylaştırılmıştır. 2018 yılında, Yoshua Bengio ve Yann LeCun ile birlikte, Hesaplama Makineleri Derneği (ACM) tarafından verilen ve genellikle "Bilgisayar Bilimi’nin Nobeli" olarak anılan AM Turing Ödülü’ne layık görüldü. Derin sinir ağlarının yapay zekâda temel bir araç haline gelmesini sağlayan kavramsal ve mühendislik katkıları bu ödülün gerekçesini oluşturmuştur. Hinton ayrıca İngiltere Kraliyet Cemiyeti ve Kanada Kraliyet Cemiyeti’nin üyesi olup, ABD Ulusal Bilimler Akademisi, ABD Ulusal Mühendislik Akademisi ve Amerikan Sanat ve Bilim Akademisi’ne uluslararası üye olarak kabul edilmiştir. Kanada'nın en yüksek sivil onurlarından biri olan Kanada Nişanı Arkadaşı (Companion of the Order of Canada) unvanına 2019 yılında layık görülmüştür. #### **Öne Çıkan Çalışmaları ve Katkıları** #### **Akademik Yayınları** Geoffrey Hinton, derin öğrenme ve yapay sinir ağları konusunda hem kuramsal hem de uygulamalı pek çok öncü makalenin yazarıdır. Temel çalışmaları arasında şunlar yer alır: – LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. E. (2015). *Deep Learning*, *Nature*, 521, 436–444. – Hinton, G. E., Osindero, S., & Teh, Y. (2006). *A fast learning algorithm for deep belief nets*, *Neural Computation*, 18, 1527–1554. – Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006). *Reducing the dimensionality of data with neural networks*, *Science*, 313(5786), 504–507. Son yıllardaki önemli çalışmaları arasında şunlar bulunmaktadır: – Hinton, G. E. (2022). *The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations*, arXiv:2212.13345 – Chen, T., Zhang, R., & Hinton, G. (2022). *Analog bits: Generating discrete data using diffusion models with self-conditioning*, arXiv:2208.04202 – Ren, M., Kornblith, S., Liao, R., & Hinton, G. (2022). *Scaling Forward Gradient With Local Losses*, arXiv:2210.03310 – Agarwal, R., et al. (2021). *Neural additive models: Interpretable machine learning with neural nets*, *NeurIPS*, 34, 4699–4711. – Bengio, Y., LeCun, Y., & Hinton, G. (2021). *Deep learning for AI*, *Communications of the ACM*, 64(7), 58–65. #### **Katkıları** Geoffrey Hinton, geri yayılım (backpropagation) algoritmasını tanıtan araştırmacılardan biri olarak kabul edilir ve bu algoritmayı ilk kez kelime yerleştirme öğrenimi için kullanan kişidir. Derin öğrenme ve yapay sinir ağları alanına çok sayıda temel katkı sunmuştur. Bu katkılar arasında Boltzmann makineleri, dağıtılmış temsiller, zaman gecikmeli sinir ağları (time-delay neural networks), uzman karışımları (mixtures of experts), varyasyonel öğrenme, uzman ürünleri (products of experts) ve derin inanç ağları (deep belief networks) yer almaktadır. 1983–1985 yılları arasında Hinton, istatistiksel fizik araçlarını kullanarak Boltzmann makinesini geliştirmiştir. Bu model, bir veri kümesindeki karakteristik örüntüleri tanımayı öğrenebilen ilk algoritmalardan biri olup, sınıflandırma ve görüntü üretimi gibi pek çok uygulamada temel bir yapı taşı haline gelmiştir. #### **Kişisel Hayatı** ##### **Hobiler ve İlgi Alanları** Hinton, yapay zekânın [sadece](/tr/detay/sadece-e8b50/llms.txt) [teknik](/tr/detay/teknik-2/llms.txt) değil, aynı zamanda etik yönleriyle de ilgilenmektedir. Son yıllarda, gelişmiş yapay zekâ sistemlerinin denetimi ve [toplum](/tr/detay/toplum-3/llms.txt) üzerindeki etkileri konusunda [görüş](/tr/detay/gorus-2/llms.txt) bildirmiştir. ##### **Özel Hayatı** [Kanada](/tr/detay/kanada-4/llms.txt) vatandaşı olan Hinton, [uzun](/tr/detay/uzun/llms.txt) yıllardır Toronto’da yaşamaktadır. Bilimsel üretkenliği dışında kişisel yaşamına dair kamuya açık bilgiler sınırlıdır. #### **Etkisi** Hinton’un geliştirdiği yöntemler, günümüzde sağlık teknolojilerinden otomotiv sektörüne, dil işleme sistemlerinden güvenlik uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Derin öğrenmenin mimarlarından biri olarak adı, yapay zekâ tarihinde kalıcı bir yer edinmiştir. ##### **İlham Kaynağı** Hinton’un öğrencileri ve iş birlikçileri, [dünya](/tr/detay/dunya-2/llms.txt) çapında yeni kuşak yapay zekâ araştırmacılarına öncülük etmektedir. Onun çalışmaları, yalnızca teknik ilerlemeler değil, aynı zamanda etik bilinçlenme süreçleri açısından da yol gösterici olmuştur. ## Academic Sources and References 1. Hinton, Geoffrey E. “Learning Representations by Back-Propagating Errors.” Nature 323, no. 6088 (1986): 533–536. 2. LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. “Deep Learning.” Nature 521, no. 7553 (2015): 436–444. 3. Marcus, Gary. “Deep Learning: A Critical Appraisal.” arXiv preprint arXiv:1801.00631 (2018). 4. Mitchell, Melanie. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2019. 5. Nobel Prize Organization. “Geoffrey Hinton — Facts.” Nobel Prize. Erişim tarihi: 21 Temmuz 2025. https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hinton/facts/ 6. Schmidhuber, Jürgen. “Deep Learning in Neural Networks: An Overview.” Neural Networks 61 (2015): 85–117. 7. University of Toronto Department of Computer Science. “Geoffrey Hinton.” University of Toronto. Erişim tarihi: 21 Temmuz 2025. https://www.cs.toronto.edu/\~hinton/ 8. University of Toronto Research. “Geoffrey E. Hinton.” Discover Research. Erişim tarihi: 21 Temmuz 2025. https://discover.research.utoronto.ca/26059-geoffrey-e-hinton