PersonGeoffrey HintonAugust 2026

Geoffrey Hinton — August 2026

What Telegram channels wrote about Geoffrey Hinton in August 2026: 6 posts from 6 channels, collected automatically from public Telegram channels.

6 posts·6 channels

Top story

most viewed post
🔥 Most popular

А вы знали, что Джеффри Хинтон (тот самый, который отец deep learning) - это праправнук Джорджа Буля (того самого, которому мы обязаны булевой алгеброй)?

И это далеко не единственный его известный предок. Еще есть математик Чарльз Говард Хинтон (придумавший слово «тессеракт»), его отец - хирург из викторианской Англии Джэймс Хинтон (который кстати еще появляется как персонаж в некоторых художественных книгах о Джеке Потрошителе, хоть в реальном мире Хинтон и умер на 13 лет раньше убийств в Уайтчепеле), а также географ Джордж Эверест (в честь которого назвали угадайте что, несмотря на то, что эта идея ему не понравилась).

А вас какие родственные связи в науке и технологиях более всего впечатлили?

Aug 12, 06:03 PMMore from @kantor_ai

More from other channels

6 posts total

Билл Гейтс обвинил лидеров ИИ-индустрии в сознательном преуменьшении угроз технологии ради денег

По словам Гейтса, в частных разговорах люди, которые лучше всего понимают возможности современных моделей, "очень обеспокоены", однако публично предпочитают говорить осторожнее, чтобы не мешать привлечению следующих сотен миллиардов и триллионов долларов инвестиций. Сам Гейтс предупреждает о рисках биотерроризма, кибератак, эмоциональной зависимости от чатботов и массового вытеснения людей с рынка труда. Он призывает к международному регулированию ИИ и даже предлагает резервировать часть профессий исключительно за людьми.

И он далеко не единственный миллиардер и руководитель технологической индустрии с подобными прогнозами. Глава Anthropic Дарио Амодеи предупреждал, что ИИ способен уничтожить до половины начальных офисных должностей в течение нескольких лет. А Сэм Альтман, Демис Хассабис и сам Амодеи ранее подписали заявление Center for AI Safety, где потенциальный риск вымирания человечества из-за ИИ поставлен в один ряд с пандемиями и ядерной войной.

"Крестный отец ИИ" Джеффри Хинтон и один из основоположников современного машинного обучения Йошуа Бенжио подписали то же предупреждение. При этом единого мнения среди ученых нет: например, главный ИИ-исследователь Meta Ян Лекун подобные сценарии считает чрезмерно пессимистичными.

Aug 26, 12:14 PMMore from @ednadt

📢 Geoffrey Hinton, premio Nobel de Física 2024 y considerado el "padrino de la inteligencia artificial", advirtió en una entrevista reciente que 2026 será un año de quiebre para el empleo global, mientras un informe del Senado de Estados Unidos, encabezado por el senador Bernie Sanders, calcula que casi 100 millones de puestos de trabajo estadounidenses podrían desaparecer por la automatización en la próxima década.

Lo que hace más inquietante la advertencia de Hinton es el ritmo que describe: según sus propias palabras, la capacidad de la IA para realizar tareas que antes le llevaban el doble de tiempo se duplica aproximadamente cada siete meses, un crecimiento tan acelerado que ninguna política pública ha logrado seguirle el paso todavía.

Si esta velocidad de sustitución se mantiene, la pregunta relevante para millones de trabajadores dejará de ser "si" su empleo será automatizado, y pasará a ser cuántos meses de margen les quedan antes de que ocurra, algo que ni los propios expertos en IA se atreven a calcular con precisión.

Lo verdaderamente inusual de este caso es que la advertencia no viene de un sindicato ni de un político preocupado, sino de uno de los propios creadores de la tecnología que está provocando el problema, alguien que no tiene ningún incentivo evidente para exagerar el peligro.

👁️ El Cronista

Aug 20, 10:45 AMMore from @ia_bots

💻 Hinton Warns AI Will Cause Mass Unemployment

Geoffrey Hinton, known as the "Godfather of AI," says billionaires like Elon Musk may be right that AI will make work optional — but warns the transition will cause mass unemployment rather than a smooth shift to abundance.

Hinton said tech leaders are "betting on AI replacing a lot of workers," and cautioned that the benefits of AI-driven productivity are unlikely to be evenly distributed without significant policy intervention.

Source

Улика №3 (чемпион). Почему большинство останется за бортом

У меня есть особенность: всю осознанную жизнь я примерно за два года чувствую новые тренды — и позитивные, и разрушительные. Примеры приводить неохота, просто поверьте.

Еще два года назад пошли первые сигналы: старое умирает и трансформируется пластами— в образовании, работе, маркетинге и даже мировоззрении людей. Раньше говорили, что скорость изменений нарастает, — а потом стало очевидно: большинство просто не сможет адаптироваться и «останется в прошлом».

Это ощущение сложно с чем-то перепутать. Посмотрите на прошлое поколение: чаще всего люди даже не осознают, насколько поменялась реальность, — при полной доступности информации. Теперь мы сами рискуем стать этими «людьми из прошлого». Кто понимает, о чём я?

Вы не прочитаете это ни в одном исследовании. Чтобы не ехать на одной интуиции, я провел сотни часов разговоров и стратегической работы с собственниками, экспертами и даже футурологами. Успевают догонять будущее — чтобы быть его частью, а не жертвой, — единицы.

Недавно прикинул: 1000 часов в этом году я вложил в изучение систем мышления, построенных на AI, — чтобы поймать, в чем их суть. Центром оказался структурированный творческий процесс (который КРАЙНЕ сложно развивается у взрослых), умение видеть взаимосвязи, сценарно планировать, ставить задачи и давать обратную связь, отличать псевдоразвитие от реальных результатов. Если раньше «мышление» и «коммуникация» часто означали разговоры про мотивацию, успешный успех и вежливое общение, то теперь это вопрос базовой когнитивной подготовки — без неё в новом мире нет шансов оставаться субъектом.

Итак, почти половина людей ДУМАЕТ, что они в курсе — у них же есть нейросетка, и они пишут туда что-то как в Яндекс. Но главная причина в неготовности менять свою работу: «предпочитаю работать так, как работаю сейчас». Как в известном эксперименте, крышку с банки сняли, а большинство блох еще долго прыгают на прежнюю высоту. Я, честно говоря, тоже так умею — четыре месяца молчания тому подтверждение)

И миру всё равно, что вы думаете. Он УЖЕ изменился — просто не так, как ждали: не роботы у подъезда и не толпы уволенных. Всё происходит тихо и по частям: у профессии одну за другой забирают задачи, и однажды выясняется, что профессия формально осталась, а работа стала другой. Почти в каждой — в моей тоже. Например, раньше моя работа — это высококлассная (надеюсь) персональная стратегическая работа. А сейчас клиент помимо неё получает систему второго мозга, которая проактивно помогает реализовать цели и занимается его социальным капиталом — отслеживает договорённости и находит новые возможности.

Дальше надо было бы выдать предсказание со сроками, но я их не назову. Я лишь описываю, почему полностью вышел из старого и дал ему время умереть. За это время я успел увидеть, что идёт следом: для тех, кто не любит изменений, это будет крайне дискомфортно, ну а для меня — любимая стихия. Еще в 2016-м Хинтон, нобелевский лауреат, советовал прекращать готовить рентгенологов — через пять лет их заменят нейросети. Прошло десять — в клинике Мэйо рентгенологов стало на 55% больше. Люди с лучшим в мире доступом к данным промахнулись в разы. А есть и обратные примеры: прогнозы появления AGI переехали с 2050 на 2030 год.

Доступ к технологиям есть у всех, но мы НИЧЕГО не можем знать. Трещина пройдет между теми, кто умеет принимать необратимые решения без достоверного прогноза, и теми, кто ждёт ясности. У тех, кто сохранил энергию молодости и готов идти в новое без гарантий, есть фора во времени — она позволит вырасти даже в кризис.

Кстати, тут недавно написали: «А я думал, ты уже не работаешь». Смешно, но точно. Я не проводил вебинаров и открытых тренингов не потому, что устал, — прежние форматы больше не имеют смысла. Знание стало бесплатным и мгновенным. Ценным стало то, что не скачивается: разобраться в ситуации конкретного человека и помочь принять решение, за которое не страшно отвечать. Поэтому решение простое: если помогать людям индивидуально или проводить тренинги (а я скучаю, конечно) — то только на стыке с будущим.

🧠 Математике нейросетей уже 83 года. ChatGPT - всего несколько лет

В 1943 году Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс описали математическую модель нейрона: на вход поступают сигналы, проверяется порог, после чего нейрон либо активируется, либо нет.

Обучаться такая система ещё не умела. Но авторы показали главное - сети простых нейронов способны выполнять логические операции вроде AND, OR и NOT. Иными словами, несколько пороговых правил можно соединить в вычислительную систему.

В 1957-1958 годах Фрэнк Розенблатт создал перцептрон, веса которого уже могли изменяться:

предсказание → сравнение с правильным ответом → корректировка весов

Этот цикл до сих пор лежит в основе обучения многих нейросетей.

В 1969 году Марвин Минский и Сеймур Пейперт подробно показали ограничения однослойных перцептронов. Интерес к направлению заметно снизился, хотя историки до сих пор спорят, насколько именно их работа повлияла на начало «зимы ИИ».

Перелом произошёл в 1986 году. Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс продемонстрировали, что обратное распространение ошибки позволяет эффективно обучать многослойные сети и формировать внутри них полезные представления.

С тех пор появились трансформеры, новые методы обучения, миллиарды параметров и огромные вычислительные кластеры.

Но фундаментальные идеи современных нейросетей были опубликованы ещё до появления микропроцессора.

Aug 4, 03:02 PMMore from @data_math