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[導(dǎo)讀] oshua Bengio,Geoffrey Hinton和Yann LeCun,人工智能業(yè)界知名的“AI教父” - 因其開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)AI領(lǐng)域的工作而獲得2018年圖靈獎(jiǎng),共同分享100萬(wàn)美元獎(jiǎng)金

oshua Bengio,Geoffrey Hinton和Yann LeCun,人工智能業(yè)界知名的“AI教父” - 因其開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)AI領(lǐng)域的工作而獲得2018年圖靈獎(jiǎng),共同分享100萬(wàn)美元獎(jiǎng)金。這三名研究人員在20世紀(jì)90年代和21世紀(jì)初開(kāi)發(fā)的技術(shù)使計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)取得了巨大突破。他們的工作支持了當(dāng)前人工智能技術(shù)的噴發(fā),應(yīng)用領(lǐng)域從自動(dòng)駕駛汽車(chē)到自動(dòng)化醫(yī)療診斷,琳瑯滿(mǎn)目。

地球上的所有人每天都在與人工智能發(fā)生著關(guān)聯(lián),Bengio,Hinton和LeCun共同帶來(lái)的算法的啟發(fā) - 無(wú)論是用于解手機(jī)的面部識(shí)別系統(tǒng),還是在你寫(xiě)郵件時(shí)語(yǔ)言模型系統(tǒng)建議加入的詞語(yǔ)。

這三名技術(shù)鼻祖占據(jù)了人工智能研究生態(tài)系統(tǒng)的突出位置,他們跨越了學(xué)術(shù)和業(yè)界。Hinton在谷歌和多倫多大學(xué)之間穿梭工作; Bengio是蒙特利爾大學(xué)的教授,并創(chuàng)立了一家名為Element AI的AI公司; LeCun是Facebook的首席人工智能科學(xué)家,也是紐約大學(xué)的教授。

谷歌人工智能負(fù)責(zé)人杰夫·迪恩贊揚(yáng)了這三人的成就: “深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)的一些最偉大的進(jìn)步,而這一切的核心是今年的圖靈獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)?wù)?,Yoshua Bengio,Geoff Hinton和Yann LeCun開(kāi)發(fā)的基本技術(shù)?!?/p>

人工智能的研究以其繁榮與蕭條的周期而聞名,問(wèn)題的提出和解決通常會(huì)持續(xù)一代人或者更長(zhǎng)時(shí)間,當(dāng)研究未能滿(mǎn)足期望時(shí),研發(fā)投入就會(huì)收縮,這被稱(chēng)為“人工智能冬季”。在20世紀(jì)80年代后期的一個(gè)典型的“冬季”,Bengio,Hinton和LeCun開(kāi)始交流思想并開(kāi)展工作,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 由連接的數(shù)字神經(jīng)元制成的計(jì)算機(jī)程序在那時(shí)被提出,而現(xiàn)在它們已成為現(xiàn)代AI的關(guān)鍵組成部分。

“在90年代中期和21世紀(jì)初之間出現(xiàn)了一個(gè)黑暗時(shí)期,當(dāng)時(shí)不太可能有條件發(fā)表關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,因?yàn)榧夹g(shù)社區(qū)已經(jīng)對(duì)它失去了興趣?!盠eCun說(shuō)。

就在這前景并不太明朗的背景下,三人從加拿大政府獲得資金,成立了一個(gè)結(jié)構(gòu)松散的研究中心。 他們?yōu)閷W(xué)生組織定期研討會(huì)和暑期學(xué)校,這創(chuàng)造了一個(gè)小型社區(qū),在2012年左右到2013年,人工智能的應(yīng)用開(kāi)始真正爆發(fā)了。

來(lái)自GPU(最初設(shè)計(jì)用于游戲)的廉價(jià)處理能力和豐富的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),為這些小型認(rèn)知引擎提供了動(dòng)力。自2012年以來(lái),Bengio,Hinton和LeCun開(kāi)創(chuàng)的基本技術(shù),包括反向傳播和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)在人工智能中普遍存在,并且在技術(shù)方面已經(jīng)普及。

LeCun表示,他對(duì)人工智能的前景持樂(lè)觀態(tài)度,但他也很清楚,在該領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)其承諾之前還需要做更多的工作。當(dāng)前的AI系統(tǒng)需要大量數(shù)據(jù)來(lái)理解世界,可以輕易欺騙,并且只擅長(zhǎng)特定任務(wù)。 “這只是沒(méi)有常識(shí)性的機(jī)器?!盠eCun說(shuō)。如果該領(lǐng)域要繼續(xù)向上發(fā)展,那么就需要發(fā)現(xiàn)新的方法,這些方法與AI的教父所開(kāi)發(fā)的方法一樣具有基礎(chǔ)性質(zhì)。

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