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日前，Google宣布在蒙特利爾設立了新的人工智能研究實驗室，并提供了共計340 萬美元資助蒙特利爾大學和麥吉爾大學旗下七名重量級教授及超過150名研究者的日常實驗，其中包括深度學習大神之一、蒙特利爾大學學習算法學院（MILA）的Yoshua Bengio。
Google這幾年來一直在不斷招攬學術界的人工智能大牛，在吸收最先進的技術的同時拉近自身與學術界的聯(lián)系，下面讓我們來盤點下Google這些年來都招攬了哪些學術界的人工智能人才。
Jeff Dean在獲得華盛頓大學計算機科學博士學位的三年之后（1999年）加入了Google，目前是Google Brain項目的領導人。
在Google的成長過程中，他一直是公司的頭面人物——設計和實現(xiàn)了支撐Google 大部分產(chǎn)品的許多分布式計算基礎設施。Jeff Dean在Google的主要研究領域包括：
算法和理論
數(shù)據(jù)管理
分布式系統(tǒng)和并行計算
信息檢索
機器智能
機器感知
機械翻譯
自然語言處理
語音處理
他也是目前廣泛使用的Google開源機器學習庫——TensorFlow 的創(chuàng)始人之一。
Geoffrey Everest Hinton是一位英國出生的計算機學家和心理學家，以其在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的貢獻聞名。
Hinton是反向傳播算法和對比散度算法的發(fā)明人之一，也是深度學習的積極推動者，目前任職于多倫多大學與Google。
Geoffrey Hinton在Google的主要研究領域包括：
算法和理論
機器智能
自然語言處理
語音處理
加入Google其實源于Geoffrey Hinton與他的兩個研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever創(chuàng)辦的DNNresearch公司于2013年3月12日被Google收購，由于谷歌在本次收購中沒有獲得任何實際的產(chǎn)品或服務，所以本次收購實際上屬于人才性收購，收購的主體是為了這三人團隊。
在此之后，Geffory Hinton一半時間在多倫多大學教學，一半時間在Google Mountain View辦公。
Yoshua Bengio目前是蒙特利爾大學一名計算機科學與運行研究全職教授，以及學習算法學院（MILA）的主任，也是CIFAR及其與大腦學習項目的聯(lián)合主任。
但是這次其實不是Yoshua Bengio第一次與工業(yè)界產(chǎn)生聯(lián)系了，在今年十月他參與創(chuàng)立了孵化器Element AI，以強大的學術實力為賣點，為企業(yè)提供“獨一無二的解決方案”，并且以合資經(jīng)營的方式扶持（投資）AI 初創(chuàng)公司。
前不久，世界人工智能頂級專家李飛飛被曝已與Google達成協(xié)議，將與她的學生李佳一起加盟Google云計算業(yè)務新成立的機器學習部門（Google Cloud Machine Learning）。
李飛飛是斯坦福斯坦福人工智能與計算機視覺實驗室主任，也是全球最大的圖像識別數(shù)據(jù)庫ImageNet創(chuàng)始人，其關于神經(jīng)網(wǎng)絡和計算機視覺的研究大幅推動了人工智能發(fā)展。
李佳曾在雅虎實驗室的計算機視覺和機器學習部門擔任負責人，2015 年初李佳加盟 Snapchat 任研究部門負責人。
據(jù)Google稱，李飛飛和李佳的加入是Google將人工智能集團業(yè)務正式化的一部分。該團隊不會只專注于人工智能研究，而是致力于將尖端技術融入各種Google Cloud產(chǎn)品，以及將機器學習技術應用到其他產(chǎn)品領域。
Deepmind可以說是當下最火的人工智能初創(chuàng)公司，于2014年1月26日被Google收購。提到Deepmind不得不提起其中兩位科學家，一個是其創(chuàng)始人之一Demis Hassabis，另外一個是David Silver。
Demis Hassabis
Demis Hassabis的父母都是移民，他在Finchley讀了一所州立綜合學校，又從劍橋大學和倫敦大學學院（UCL）獲得了計算機科學和認知神經(jīng)科學的學位，Demis Hassabis曾經(jīng)是一位圍棋大師和一位視頻游戲策劃。
David Silver
David Silver在2013年加入DeepMind，是小組中AlphaGo項目的主程序員，之前是University College London的講師。
雖然被谷歌收購，但是DeepMind一直是獨立運營的，他們的目標是開發(fā)能夠“獨立思考”的軟件。為了能夠開發(fā)這種類型的人工智能軟件，DeepMind在海量數(shù)據(jù)集合的幫助下使用機器學習等技術訓練自己的人工智能去完成某些工作任務。
根據(jù)目前可查閱到的資料，Deepmind主要用于以下幾個領域中：
1. 游戲
從雅達利游戲到星際爭霸，DeepMind在打怪升級的路上一直不斷進步。此外，DeepMind開發(fā)的AlphaGo在今年3月與李世石的對戰(zhàn)中4:1一戰(zhàn)成名，也展現(xiàn)了DeepMind在這方面的實力。
2. 醫(yī)療
DeepMind Health項目，利用機器學習系統(tǒng)改善醫(yī)療和診斷流程。
第一個項目是與倫敦北部的Royal Free NHS Trust合作的，他們開發(fā)了一款可以為臨床醫(yī)生提供尖端分析的移動應用。
第二個項目是在Moorfields眼科醫(yī)院實施的，這個項目希望開發(fā)一套機器學習系統(tǒng)，以便利用對眼部的數(shù)字掃描來識別危害視力的眼病。
第三個項目是DeepMind與NHS最新合作的研究合作，處理頭部和頸部腫瘤問題。
3. 計算
DeepMind的技術目前可應用于搜索、機器人和物聯(lián)網(wǎng)等領域，Google甚至使用DeepMind幫助其減少大型數(shù)據(jù)中心的耗電量。
除了Google大肆招募人工智能大牛以外，其他競爭對手也絲毫沒有閑著。
Facebook自成立了FAIR實驗室并招募Yann Lecun之后就沒有停歇，一直在不斷擴充自己的AI隊伍。
微軟則在 9 月底宣布組建 5000 人規(guī)模的工程和研發(fā)團隊——Microsoft AI and Research Group，專注人工智能。
蘋果也在 10 月份找到 CMU 機器學習教授 Russ Salakhutdinov作為該公司人工智能研究的負責人，開始組建團隊。
當下各大公司的人工智能競爭儼然一場嚴峻的軍備競賽，誰也不想在這場戰(zhàn)役中落于人后。
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