人工智能领域有三大奠基人,分别是Geoffrey Hinton、Yann LeCun与Yoshua Bengio。今天主要围绕“神经网络之父”Geoffrey Hinton。
Geoffrey Hinton,被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”,他曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位,并且为多伦多大学的特聘教授。在2012年,Hinton还获得了加拿大基廉奖(Killam Prizes,有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖)。2013年,Hinton 加入谷歌并带领一个AI团队,他将神经网络带入到研究与应用的热潮,将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术,并将HintonBack Propagation(反向传播)算法应用到神经网络与深度学习。
Geoffrey Hinton出生于战后英国的温布尔登,他的父亲叫Howard Everest Hinton,是个英国昆虫学家,喜欢研究甲壳虫。他的母亲Margaret是一位教师。而他们一家也都流淌着饱含聪明才智的DNA:他的叔叔是着名的经济学家Colin Clark,正是他发明了“国民生产总值”这个经济学术语;他的曾曾祖父是着名的逻辑学家George Boole,他发明的布尔代数(Boolean algebra)奠定了现代计算机科学的基础。
早在1960年代,Geoffrey Hinton的高中时期,就有一个朋友告诉他,人脑的工作原理就像全息图一样。创建一个3D全息图,需要大量的记录入射光被物体多次反射的结果,然后将这些信息存储进一个庞大的数据库中。大脑储存信息的方式居然与全息图如此类似,大脑并非将记忆储存在一个特定的地方,而是在整个神经网络里传播。Hinton为此深深的着迷。对Hinton来说,这是他人生的关键,也是他成功的起点。
当时的学术界普遍认为计算机在规则和逻辑方面做得最好,而神经网络的概念根本就是错误的。但Hinton却没有丝毫动摇,并于1972年在爱丁堡大学攻读博士学位时毅然选择了神经网络研究。每周,他的导师都会对他说:“你这是在浪费时间。”但Hinton的研究还是慢慢取得了一些成功。
博士毕业后,Hinton被里根政府的外交政策所困扰,因此带着妻子搬到了多伦多,并接受了加拿大高级研究所的工作邀约。很快,Hinton组建起了一支专攻深度学习的人才团队,其中就包括OpenAI的联合创始人兼董事Ilya Sutskever。回忆起2000年的“人工智能寒冬”, Sutskever说道:“当时我们只有十个人左右,资金非常匮乏。
九年时间飞逝,当计算机终于有能力挖掘海量数据时,超级神经网络开始在语音和图像识别方面超越基于逻辑的人工智能。很快,业内的大型科技公司,如微软、Facebook、谷歌等纷纷开始投资。2012年,谷歌公司的绝密实验室GoogleX(现在名为X)宣布建立一个由16000个电脑处理器组成的神经网络,并将其用在YouTube上。
随后,该实验室从YouTube上提取了数百万个随机的、没有标签的视频,输入到这台新的超级计算机中,并通过编程使其能够理解所看到的内容。最终,神经网格从无数个关于猫的视频中成功分辨出了猫,这也成为了人工智能领域发展过程中的一个激动人心的时刻。
之后,Hinton和他的助手们就成为了人工智能浪潮中的领导者。 2013年,Google X的高级研究员Jeff Dean将Hinton招进了谷歌。有趣的是,原本就不属于体制内学者的Hinton,突然之间成为了体制的建立者。尽管观点曾经被业界抛弃,但如今他却成为人工智能行业里最炙手可热的人物。
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