杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton，1947年12月6日—）出生于伦敦（英国）。
生平与职业生涯
杰弗里·欣顿1970年获剑桥大学实验心理学学士学位，1978年获爱丁堡大学人工智能博士学位，师从朗盖特-希金斯。随后他在苏塞克斯大学和加州大学圣迭戈分校做博士后，1982至1987年任卡内基-梅隆大学计算机系教师，1987年起任多伦多大学计算机系教授，1998至2001年创建伦敦大学学院盖茨比计算神经科学中心，2006年任多伦多大学讲席教授，现为荣誉教授；2013至2023年他还在谷歌大脑兼职，2023年5月离职以便公开谈论人工智能的风险[3]。
主要成就
欣顿与塞伊诺夫斯基1983年发明玻尔兹曼机，用统计物理方法让神经网络学习数据的内在表征；1986年他与鲁梅尔哈特、威廉斯合著的论文推广了反向传播算法，使多层神经网络的训练成为可能。2012年，他与学生克里热夫斯基、苏茨克弗设计的AlexNet赢得图像识别竞赛，大幅降低错误率，开启深度学习革命；2018年他与本吉奥、勒昆同获图灵奖[3]。
获奖
2024 年诺贝尔物理学奖由 2 位得主共享，杰弗里·欣顿占其中 1/2 份，官方获奖理由（官方原文）：“for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks”[1]。获奖时所属机构为 University of Toronto，所在地为多伦多（加拿大）[1]。