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YoshuaBengio,YannLeCun,GeoffreyHinton获2018年图灵奖

2019/03/2719:28

雷锋网AI科技评论按,今天,ACM宣布,2018年图灵奖获得者是号称深度学习三巨头的Yos

雷锋网AI科技评论按,今天,ACM宣布,2018年图灵奖获得者是号称深度学习三巨头的YoshuaBengio,YannLeCun和GeoffreyHinton,得奖理由是:他们在概念和工程上取得的巨大突破,使得深度神经网络成为计算的关键元素(Forconceptualandengineeringbreakthroughsthathavemadedeepneuralnetworksacriticalcomponentofcomputing.)。无疑,今天将是人工智能史上具有划时代意义的一天!

YoshuaBengio

YoshuaBengio,蒙特利尔大学教授。Bengio教授凭《LearningDeepArchitecturesforAI》、《Aneuralprobabilisticlanguagemodel》两篇经典之作在内的300多篇论文,对深度学习的发展起到了巨大的推动作用,他与GeoffHinton、YannLeCun两位一起造就了2006年始的深度学习复兴,并称深度学习三巨头。YoshuaBengio教授于2017年获得加拿大总督功勋奖。

Bengio教授研究人工智能的动力就是发掘它的潜能,而不是对它的恐惧。他的研究成果不仅是如今AI热浪的基石,也是加拿大在人工智能时代占据一席领导者位置的重要原因。「要让电脑能像人类那样思考,或者起码能像人类那样理解世界,我们现在离那一步还太远」,Bengio教授说,「但是人工智能现在的发展已经足以对经济和人类的福祉产生巨大的影响。」

YannLeCun

YannLeCun出生在法国,曾在多伦多大学跟随深度学习鼻祖GeoffreyHinton进行博士后研究。早在20世纪80年代末,YannLeCun就作为贝尔实验室的研究员提出了卷积网络技术,并展示如何使用它来大幅度提高手写识别能力。上世纪末本世纪初,当神经网络失宠时,YannLeCun是少数几名一直坚持的科学家之一。他于2003年成为纽约大学教授,并从此引领了深度学习的发展,目前是Facebook首席人工智能科学家,并创立了Facebook人工智能研究院(FAIR)。

在去年11月接受专访时,被问到退休之前最想做出来的成果,他表示,「我的兴趣实际上还是在学习上,比如我喜欢寻找不同的方式让机器通过观察来学习这个世界是怎么运作的。这就意味着在包含有不确定性的环境中学习。如果你让机器看一段视频,然后让它预测接下来会发生什么,可能的发展其实会有很多。但另一方面,所有这些可能的发展里,真正发生在接下来的视频里只会有一种,但其他的状况也还是有可能发生的。当你训练一个机器预测视频的时候,如果你不小心的话,它就会输出一个模糊的预测结果,差不多是所有可能发生的情境的平均值。那这就是一个糟糕的预测了。」

GeoffreyHinton

GeoffreyE.Hinton(生于1947年12月6日),「神经网络之父」,「深度学习鼻祖」。GeoffreyE.Hinton是加拿大认知心理学家和计算机科学家,爱丁堡大学人工智能博士,以他的人工神经网络(artificialneuralnetworks)而出名,被称为「神经网络之父」、「深度学习鼻祖」。

他目前是多伦多大学特聘教授,并于2013年加入加入谷歌AI团队,将神经网络带入应用一线,比如将他的成名作BackPropagation(反向传播)算法应用到神经网络与深度学习,同时他也是第一个证明了广义反向传播算法(BP算法GeneralizedBackPropagationAlgorithm)训练多层神经网络的人。他获得的重要奖项包括:2001年「Rumelhart奖」(国际认知科学领域最高学术荣誉,GeoffreyE.Hinton是获得该奖项的第一人);2005年IJCAI「卓越研究奖」;2011年「加拿大自然科学与工程研究委员会吉勒斯•布拉萨德博士奖」(HerzbergCanadaGoldMedalforScienceandEngineering);2012年,Hinton获得加拿大「基廉奖」(KillamPrizes,有「加拿大诺贝尔奖」之称的国家最高科学奖);2016年欧胜、RSE和IEEE联合颁发「JamesClerkMaxwell奖」等。

图灵奖历年得主:https://amturing.acm.org/byyear.cfm

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