雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按，今天，ACM 宣布，2018 年圖靈獎(jiǎng)獲得者是號(hào)稱(chēng)深度學(xué)習(xí)三巨頭的 Yoshua Bengio, Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton，得獎(jiǎng)理由是：他們?cè)诟拍詈凸こ躺先〉玫木薮笸黄?，使得深度神?jīng)網(wǎng)絡(luò)成為計(jì)算的關(guān)鍵元素（For conceptual and engineering breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing.）。無(wú)疑，今天將是人工智能史上具有劃時(shí)代意義的一天！

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio，蒙特利爾大學(xué)教授。Bengio 教授憑《Learning Deep Architectures for AI》、《A neural probabilistic language model》兩篇經(jīng)典之作在內(nèi)的 300 多篇論文，對(duì)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展起到了巨大的推動(dòng)作用，他與 Geoff Hinton、Yann LeCun 兩位一起造就了 2006 年始的深度學(xué)習(xí)復(fù)興，并稱(chēng)深度學(xué)習(xí)三巨頭。Yoshua Bengio 教授于 2017 年獲得加拿大總督功勛獎(jiǎng)。

Bengio 教授研究人工智能的動(dòng)力就是發(fā)掘它的潛能，而不是對(duì)它的恐懼。他的研究成果不僅是如今 AI 熱浪的基石，也是加拿大在人工智能時(shí)代占據(jù)一席領(lǐng)導(dǎo)者位置的重要原因?！敢岆娔X能像人類(lèi)那樣思考，或者起碼能像人類(lèi)那樣理解世界，我們現(xiàn)在離那一步還太遠(yuǎn)」，Bengio 教授說(shuō)，「但是人工智能現(xiàn)在的發(fā)展已經(jīng)足以對(duì)經(jīng)濟(jì)和人類(lèi)的福祉產(chǎn)生巨大的影響?！?/p>

Yann LeCun

Yann LeCun 出生在法國(guó)，曾在多倫多大學(xué)跟隨深度學(xué)習(xí)鼻祖 Geoffrey Hinton 進(jìn)行博士后研究。早在 20 世紀(jì) 80 年代末，Yann LeCun 就作為貝爾實(shí)驗(yàn)室的研究員提出了卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并展示如何使用它來(lái)大幅度提高手寫(xiě)識(shí)別能力。上世紀(jì)末本世紀(jì)初，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)失寵時(shí)，Yann LeCun 是少數(shù)幾名一直堅(jiān)持的科學(xué)家之一。他于 2003 年成為紐約大學(xué)教授，并從此引領(lǐng)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，目前是 Facebook 首席人工智能科學(xué)家，并創(chuàng)立了 Facebook 人工智能研究院（FAIR）。

在去年 11 月接受專(zhuān)訪時(shí)，被問(wèn)到退休之前最想做出來(lái)的成果，他表示，「我的興趣實(shí)際上還是在學(xué)習(xí)上，比如我喜歡尋找不同的方式讓機(jī)器通過(guò)觀察來(lái)學(xué)習(xí)這個(gè)世界是怎么運(yùn)作的。這就意味著在包含有不確定性的環(huán)境中學(xué)習(xí)。如果你讓機(jī)器看一段視頻，然后讓它預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么，可能的發(fā)展其實(shí)會(huì)有很多。但另一方面，所有這些可能的發(fā)展里，真正發(fā)生在接下來(lái)的視頻里只會(huì)有一種，但其他的狀況也還是有可能發(fā)生的。當(dāng)你訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器預(yù)測(cè)視頻的時(shí)候，如果你不小心的話，它就會(huì)輸出一個(gè)模糊的預(yù)測(cè)結(jié)果，差不多是所有可能發(fā)生的情境的平均值。那這就是一個(gè)糟糕的預(yù)測(cè)了?！?/p>

Geoffrey Hinton

Geoffrey E. Hinton（生于 1947 年 12 月 6 日），「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父」，「深度學(xué)習(xí)鼻祖」。Geoffrey E. Hinton 是加拿大認(rèn)知心理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家，愛(ài)丁堡大學(xué)人工智能博士，以他的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (artificial neural networks) 而出名，被稱(chēng)為「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父」、「深度學(xué)習(xí)鼻祖」。

他目前是多倫多大學(xué)特聘教授，并于 2013 年加入加入谷歌 AI 團(tuán)隊(duì)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入應(yīng)用一線，比如將他的成名作 Back Propagation（反向傳播）算法應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)，同時(shí)他也是第一個(gè)證明了廣義反向傳播算法（BP 算法 GeneralizedBackPropagationAlgorithm）訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人。他獲得的重要獎(jiǎng)項(xiàng)包括：2001 年「Rumelhart 獎(jiǎng)」（國(guó)際認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域最高學(xué)術(shù)榮譽(yù)，Geoffrey E. Hinton 是獲得該獎(jiǎng)項(xiàng)的第一人）；2005 年 IJCAI「卓越研究獎(jiǎng)」；2011 年「加拿大自然科學(xué)與工程研究委員會(huì)吉勒斯?布拉薩德博士獎(jiǎng)」（Herzberg Canada Gold Medal for Science and Engineering）；2012 年，Hinton 獲得加拿大「基廉獎(jiǎng)」（Killam Prizes，有「加拿大諾貝爾獎(jiǎng)」之稱(chēng)的國(guó)家最高科學(xué)獎(jiǎng)）；2016 年歐勝、RSE 和 IEEE 聯(lián)合頒發(fā)「James Clerk Maxwell 獎(jiǎng)」等。

圖靈獎(jiǎng)歷年得主：https://amturing.acm.org/byyear.cfm

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