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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” - 因其開發(fā)深度學習AI領(lǐng)域的工作而獲得2018年圖靈獎,共同分享100萬美元獎金

oshua Bengio,Geoffrey Hinton和Yann LeCun,人工智能業(yè)界知名的“AI教父” - 因其開發(fā)深度學習AI領(lǐng)域的工作而獲得2018年圖靈獎,共同分享100萬美元獎金。這三名研究人員在20世紀90年代和21世紀初開發(fā)的技術(shù)使計算機視覺和語音識別等任務(wù)取得了巨大突破。他們的工作支持了當前人工智能技術(shù)的噴發(fā),應(yīng)用領(lǐng)域從自動駕駛汽車到自動化醫(yī)療診斷,琳瑯滿目。

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共同帶來的算法的啟發(fā) - 無論是用于解手機的面部識別系統(tǒng),還是在你寫郵件時語言模型系統(tǒng)建議加入的詞語。

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,他們跨越了學術(shù)和業(yè)界。Hinton在谷歌和多倫多大學之間穿梭工作; Bengio是蒙特利爾大學的教授,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家,也是紐約大學的教授。

谷歌人工智能負責人杰夫·迪恩贊揚了這三人的成就: “深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代計算機科學的一些最偉大的進步,而這一切的核心是今年的圖靈獎獲獎?wù)?,Yoshua Bengio,Geoff Hinton和Yann LeCun開發(fā)的基本技術(shù)。”

人工智能的研究以其繁榮與蕭條的周期而聞名,問題的提出和解決通常會持續(xù)一代人或者更長時間,當研究未能滿足期望時,研發(fā)投入就會收縮,這被稱為“人工智能冬季”。在20世紀80年代后期的一個典型的“冬季”,Bengio,Hinton和LeCun開始交流思想并開展工作,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - 由連接的數(shù)字神經(jīng)元制成的計算機程序在那時被提出,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世紀初之間出現(xiàn)了一個黑暗時期,當時不太可能有條件發(fā)表關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,因為技術(shù)社區(qū)已經(jīng)對它失去了興趣?!盠eCun說。

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,成立了一個結(jié)構(gòu)松散的研究中心。 他們?yōu)閷W生組織定期研討會和暑期學校,這創(chuàng)造了一個小型社區(qū),在2012年左右到2013年,人工智能的應(yīng)用開始真正爆發(fā)了。

來自GPU(最初設(shè)計用于游戲)的廉價處理能力和豐富的數(shù)字數(shù)據(jù),為這些小型認知引擎提供了動力。自2012年以來,Bengio,Hinton和LeCun開創(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,他對人工智能的前景持樂觀態(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。當前的AI系統(tǒng)需要大量數(shù)據(jù)來理解世界,可以輕易欺騙,并且只擅長特定任務(wù)。 “這只是沒有常識性的機器?!盠eCun說。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的教父所開發(fā)的方法一樣具有基礎(chǔ)性質(zhì)。

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