AI大熱,三位深度學習先驅贏得2018年圖靈獎

巫盼 1年前 (2019-03-28)

恭喜三位科學家。

被譽為“計算機界諾貝爾獎”的圖靈獎在27日公布了獲獎人,ACM宣布,深度學習的三位創造者Yoshua Bengio、Yann LeCun以及Geoffrey Hinton獲得了2018年的圖靈獎,以表彰他們給人工智能帶來的重大突破,這些突破使深度神經網絡成為計算的關鍵組成部分。屆時,這三位獲獎人士將分享100萬美元的獎金。

AI大熱,三位深度學習先驅贏得2018年圖靈獎

眾所周知,在人工智能時代,深度學習是最關鍵的基礎技術之一,在當前的計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及機器人等領域,深度學習做出了巨大的貢獻。

據悉,這也是圖靈獎1966年建立以來少有的一年頒獎給三位獲獎者。ACM在公告分別陳述了三位科學獎在深度學習領域做出的突出貢獻。

Yann LeCun

Yann LeCun是紐約大學教授、Facebook副總裁兼人工智能首席科學家,他也被譽為“卷積神經網絡之父”。

AI大熱,三位深度學習先驅贏得2018年圖靈獎

所以Yann LeCun的代表貢獻之一是卷積神經網絡。1980年代,LeCun發明了機器學習領域的基礎技術之卷積神經網絡,讓深度學習效率更高。Yann LeCun在多倫多大學和貝爾實驗室工作期間,首次將卷積神經網絡用于手寫數字識別。如今,卷積神經網絡已經成廣泛用于計算機視覺、語音識別、語音合成、圖片合成、自然語言處理等學術方向,以及自動駕駛、醫學圖片識別、語音助手、信息過濾等工業應用方向。

LeCun的第二個重要貢獻是改進了反向傳播算法。他提出了一個早期的反向傳播算法backprop,根據變分原理給出了一個簡潔的推導,讓反向傳播算法更快。

他的第三個貢獻則是拓展了神經網絡的應用范圍,他把神經網絡變成了一個可以完成大量不同任務的計算模型。他早期引進的一些工作現在已經成為了人工智能的基礎概念,例如在圖片識別領域,他研究了如何讓神經網絡學習層次特征,這一方法現在已經用于很多日常的識別任務。

Yoshua Bengio

目前,Bengio是蒙特利爾大學教授,也是魁北克人工智能研究所Mila的科學主任。

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Yoshua Bengio的貢獻主要是他在1990年代發明的序列的概率模型,該理論將神經網絡和概率模型結合,成功用新技術識別手寫的支票,而現代深度學習技術中的語音識別也是在此基礎上進行擴展。

此外Bengio發表的論文“A Neural Probabilistic Language Model”,使用了高維詞向量來表征自然語言。他的團隊還引入了注意力機制,讓機器翻譯獲得技術突破,成為深度學習處理序列的重要技術。

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton是谷歌副總裁兼工程研究員、Vector研究所首席科學顧問、多倫多大學名譽教授。

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他最重要的貢獻包括反向傳播的論文“Learning Internal Representations by Error Propagation”,論文提到反向傳播能讓神經網絡發現自己內部的數據表征,這樣便可以處理以往無法解決的問題。

其次是1983年發明的玻爾茲曼機(Boltzmann Machines),以及2012年對卷積神經網絡的改進。Hinton和他的學生Alex Krizhevsky以及Ilya Sutskever 通過Rectified Linear Neurons和 Dropout Regularization改進了卷積神經網絡,并在著名的ImageNet評測中取得了很好的成績,在計算機視覺領域掀起一場革命。

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