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[導(dǎo)讀] 有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,近年來三大趨勢推動了人工智能領(lǐng)域的大爆發(fā),一是高性能的計(jì)算能力,二是強(qiáng)大的算法,三是海量的數(shù)據(jù)。 人工智能技術(shù)已經(jīng)可以以極高的準(zhǔn)確度識別圖片、語音,甚至在象棋、圍棋方面勝

有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,近年來三大趨勢推動了人工智能領(lǐng)域的大爆發(fā),一是高性能的計(jì)算能力,二是強(qiáng)大的算法,三是海量的數(shù)據(jù)。

人工智能技術(shù)已經(jīng)可以以極高的準(zhǔn)確度識別圖片、語音,甚至在象棋、圍棋方面勝過最頂尖的人類選手。由于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,每天我們都會聽說人工智能帶來的最新進(jìn)步,無論是對醫(yī)療健康,還是關(guān)于圍棋比賽。然而我們常常沒有注意到的是,在這些成功的機(jī)器人背后也有著人類的聰明才智。

我們今天看到的快速變化是由于整個(gè)行業(yè)和學(xué)術(shù)界的努力。對于人類生成并收集的越來越多數(shù)據(jù),研究者正在探索更好的利用方式。

其中一些重量級的研究者在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了重要突破。目前,這些技術(shù)進(jìn)步已成為了我們開發(fā)數(shù)字工具,將人工智能應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、無人駕駛汽車,以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。

1、吳恩達(dá)

吳恩達(dá)近期辭去了百度首席數(shù)據(jù)科學(xué)家的職務(wù)。此外,他也是在線教育平臺Coursera的創(chuàng)始人,以及斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系助理教授。

在加入百度之前,他創(chuàng)建了谷歌(微博)的Brain AI研究部門,專注于深度學(xué)習(xí)技術(shù)。在斯坦福大學(xué),他牽頭的項(xiàng)目包括斯坦福人工智能機(jī)器人(STAIR)的開發(fā),以及利用單一二維照片生成三維數(shù)字模型的算法。

2、約書亞 ·本吉奧(Joshua Begio)

作為蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授,本吉奧以智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方面的研究而聞名。他曾表示,在他研究背后最重要的動機(jī)是理解“通過學(xué)習(xí)獲得智能的原理”。他的許多公開工作集中于自動編碼器。這種技術(shù)用于編碼非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),使數(shù)據(jù)可以通過無監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被計(jì)算機(jī)理解。

3、延恩·勒昆(Yann LeCunn)

勒昆自2013年以來擔(dān)任Facebook的人工智能研究負(fù)責(zé)人。他是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的先驅(qū),即讓計(jì)算機(jī)以類似人類的方式識別對象,進(jìn)而將對象歸類。他也被認(rèn)為是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)明者之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是以類似人類眼睛或大腦的方式,獲取并表達(dá)信息。他是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的創(chuàng)始人。

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