近年來，人工智能領(lǐng)域的長足進(jìn)步使得自動駕駛汽車等項(xiàng)目能達(dá)到幾乎與人類相差無幾的智能程度，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是人工智能蓬勃發(fā)展的幕后推手。

3月37日，在人工智能領(lǐng)域有所建樹的楊立昆、杰弗里·欣頓、尤舒亞·本吉奧共同獲得了計(jì)算機(jī)科學(xué)的最高獎項(xiàng)——ACM圖靈獎（該獎項(xiàng)自1966年起每年頒發(fā)一次，以計(jì)算機(jī)之父艾倫·圖靈的名字命名）。

這三位獲獎?wù)弑环Q為“深度學(xué)習(xí)教父”，也因活躍于加拿大而被稱作人工智能領(lǐng)域的“加拿大黑手黨”。下面我們來詳細(xì)了解一下。

1.楊立昆

不少人可能懷疑楊立昆是華人，但他卻是個(gè)實(shí)實(shí)在在的法國人，他真名叫Yann LeCun，楊立昆只是他的中文名。他常被認(rèn)為是“卷積網(wǎng)絡(luò)之父”，目前擔(dān)任Facebook首席人工智能科學(xué)家和紐約大學(xué)教授。

楊立昆從一開始就相信他能讓計(jì)算機(jī)“開眼看世界”。在他的理解里，圖像是由很多很多小的部分、小的特征組合而成。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是把圖像拆解成小塊，從中提取出特征，每一層提取的特征組合，都可被用于下一層更具體的特征識別。

另外，他也堅(jiān)信，通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，最終將開發(fā)出新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們將獲得基本常識。AI從業(yè)者便可以通過進(jìn)一步訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別并執(zhí)行更高級的任務(wù)，從而完善它們，但是只有使用更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)芯片才有可能實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，楊立昆希望這種芯片能更快出現(xiàn)。

2.杰弗里·欣頓

人工智能三大奠基人之一的杰弗里·欣頓目前是多倫多大學(xué)特聘教授，以他的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而出名，被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”、“深度學(xué)習(xí)鼻祖”。

早在1972年，欣頓離開劍橋大學(xué)后就進(jìn)入了愛丁堡大學(xué)研究人工智能——這個(gè)從誕生之初便帶有科幻色彩的學(xué)科。他執(zhí)著于尋找大腦工作的原理，直到遇見了發(fā)明于20世紀(jì)50年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他找到自己的“繆斯”——將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于計(jì)算機(jī)視覺。欣頓也始終相信大腦一定是通過某種原理進(jìn)行工作的。

隨著計(jì)算能力的增強(qiáng)和互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)，加之欣頓與楊立昆、尤舒亞·本吉奧等許多同行在過去十幾年中踩過的坑，他們“信仰”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終于征服了世界。作為深度學(xué)習(xí)的積極推動者，欣頓培育影響了一批現(xiàn)在卓有成就的科學(xué)家。

3.尤舒亞·本吉奧

尤舒亞·本吉奧是人工智能自然語言處理領(lǐng)域的先鋒。他1964年出生于法國，成長于加拿大，現(xiàn)居蒙特利爾，在蒙特利爾大學(xué)（University of Montreal）計(jì)算機(jī)科學(xué)與運(yùn)算系任教授。本吉奧在麥吉爾大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。他與杰弗里·欣頓、楊立昆一起被認(rèn)為是20世紀(jì)90年代和21世紀(jì)初期推動深度學(xué)習(xí)的三個(gè)人。

2016年10月，本吉奧聯(lián)合創(chuàng)立了一個(gè)位于蒙特利爾的人工智能孵化器Element AI。另外，本吉奧開創(chuàng)了將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于序列（比如語音和理解文本）的方法。但直到本世紀(jì)初，在研究人員發(fā)現(xiàn)如何利用圖形處理器的能力之后，深度學(xué)習(xí)才觸及到更廣泛的世界。

總而言之，無論在學(xué)術(shù)圈還是技術(shù)行業(yè)，以上三位獲獎?wù)叨际侨斯ぶ悄茴I(lǐng)域不可多得的人才。盡管深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在實(shí)踐中取得了諸多成功，但它仍然有許多無法做到的事。這三位獲獎?wù)叻Q，他們不知道要如何解決余下的這些挑戰(zhàn)。他們建議，任何希望在人工智能領(lǐng)域取得下一個(gè)突進(jìn)突破的人，都應(yīng)效仿他們過去的做法——無視主流想法的意愿。

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