“深度学习”三巨头:Yoshua Bengio、Geoffrey Hintion、Yann LeCun
当地时间3月27日,新一届“图灵奖”正式出炉,该奖项被授予深度学习领域的三名研究科学家,他们分别是:蒙特利大学的教授Yoshua Bengio,Google工程师和哥伦多大学Geoffrey Hintion,Facebook的首席人工智能科学家和纽约大学教授Yann LeCun。
“计算机界的诺贝尔奖”
图灵奖,全称“A.M. 图灵奖”,名称取自计算机科学的先驱、英国科学家艾伦·麦席森·图灵,由美国计算机协会于1966年设立,专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。
艾伦·麦席森·图灵
图灵奖对获奖条件要求极高,评奖程序极严,因此,图灵奖也是计算机界最负盛名、最崇高的一个奖项,有“计算机界的诺贝尔奖”之称 。
图灵奖杯
图灵奖从1966年至今共67名获奖者,一般每年只奖励一名计算机科学家,只有极少数年度有两名合作者或在同一方向作出贡献的科学家共享此奖。
而此次图灵奖同时授予Yoshua Bengio、Geoffrey Hintion和Yann LeCun三位科学家,着实罕见。
“加拿大黑手党”
Yoshua Bengio、Geoffrey Hintion和Yann LeCun是深度神经网络的开创者,被尊为“深度学习教父”,又被称为“深度学习三剑客”,因活跃于加拿大而被称作人工智能领域的“加拿大黑手党”。
虽然这些称号含有玩笑的成分,但不可否认的是,正是三位科学家的不懈努力,使得深度神经网络从不被看好的偏门领域,变成如今几乎所有深度学习人工智能技术进步的核心技术。
在上个世纪 50 年代,人工智能成为一门学科,当时很多研究者认为,在自己的有生之年可以看到拥有人类智力水准的机器出现,可惜受限于当时的算法和计算能力水平,导致一些怀疑论者认为,人工智能根本上就是一种自大。
直到本世纪初,三位科学家开创的深度神经网络技术使人们重燃希望。
国际计算机学会指出:近年来计算机视觉,语音识别,自然语言处理和机器人技术以及其他应用取得惊人突破,皆是因为这三人推动的这一场长达三十年的深度学习革命。
“自己做决策”
所谓深度学习,原本指的是从脑科学中汲取灵感以制造智能机器,现在是指的是用计算机模拟神经元网络,以此逐渐“学会”各种任务的过程,比如识别图像、理解语音甚或是自己做决策。
这项技术刚提出的时候,曾遭到学界质疑,不被看好,但现在已经彻底改变了人工智能研究的面貌,让计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人领域重新焕发生机。
并由此催生出一大批落地产品,例如,首个语音识别产品——Siri,以及当下火热的智能音箱、智能语音机器人。
深度学习从当年的不被看好,到近年来成为了驱动人工智能领域发展的最主要力量,离不开 Bengio、Hinton、LeCun 三人科学家的坚持。是他们在计算量和数据量严重不足的情况下,发明了许多革命性的、底层性质的技术,如反向传播、卷积神经网络和生成对抗式神经网络、注意力等。
国际计算机学会颁发图灵奖给这三位科学家的时候表示:
颁给 Bengio,主要表彰了他在神经网络概率模型、高维度向量自然语言表征和注意力机制,以及生成对抗式神经网络方面的重要贡献;
颁给 Hinton,主要表彰了他在反向传播算法、最早神经网络模型之一的玻尔兹曼机,以及对卷积神经网络改进等方面的重要贡献;
颁给 LeCun,主要表彰了他在卷积神经网络、改进反向传播算法,以及扩展神经网络用途方面的重要贡献。
插句题外话,三位获奖科学家之一的Yann LeCun,名字在中文翻译中通常是“杨立昆”,如果不看照片和本名,很容易把他当成华人。
2000年,中国科学院院士姚期智因为对计算理论包括伪随机数生成、密码学与通信复杂度的突出贡献,成为了当年的图灵奖得主,这也是目前为止唯一一位获得该奖项的中国科学家。
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原文标题:深度学习三巨头共获图灵奖,荣耀属于熬过寒冬的人
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