AI大热,三位深度学习先驱赢得2018年图灵奖

2019年3月27日,ACM
正式宣布将
2018 年图灵奖授予 Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton 和 Yann
LeCun,以表彰他们提出的概念和工作使得深度学习神经网络有了重大突破,如今神经网络已经成为计算领域的重要组成部分。他们将于2019年6月15日在加利福尼亚州旧金山举行的
ACM 年度颁奖晚宴上正式收到 2018 年 ACM 图灵奖。

被誉为“计算机界诺贝尔奖”的图灵奖在27日公布了获奖人,ACM宣布,深度学习的三位创造者Yoshua
Bengio、Yann LeCun以及Geoffrey
Hinton获得了2018年的图灵奖,以表彰他们给人工智能带来的重大突破,这些突破使深度神经网络成为计算的关键组成部分。届时,这三位获奖人士将分享100万美元的奖金。

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2018年图灵奖获得者从左到右:Yann LeCun, Geoff Hinton 和 Yoshua Bengio

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Hinton、LeCun 和 Bengio
独立工作,共同开发了深度学习神经网络领域的概念基础,通过实验和实际工程证明了深度神经网络的优势。近年来,深度学习方法一直是计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人技术等领域出现惊人突破的主要原因。

众所周知,在人工智能时代,深度学习是最关键的基础技术之一,在当前的计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及机器人等领域,深度学习做出了巨大的贡献。

谈及颁奖缘由,ACM 总裁 Cherri M. Pancake
说到:“人工智能现在是所有科学领域发展最快的领域之一,也是社会上最受关注的话题之一。人工智能的进步和兴盛在很大程度上归功于
Bengio、Hinton 和 LeCun
为深度学习最新进展奠定的基础。这些技术被数十亿人使用,任何一个拥有智能手机的人都能切实体验到自然语言处理和计算机视觉方面的进步。除了我们每天使用的产品之外,深度学习的新进展还在医学、天文学、材料科学等领域为科学家提供了强大的新工具。”

据悉,这也是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。ACM在公告分别陈述了三位科学奖在深度学习领域做出的突出贡献。

图灵奖得主介绍

Yann LeCun

Yann LeCun,纽约大学教授,同时也是 Facebook
的副总裁和首席人工智能科学家。Yann LeCun 的代表贡献之一是卷积神经网络。

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LeCun是纽约大学教授、Facebook副总裁兼人工智能首席科学家,他也被誉为“卷积神经网络之父”。

Geoffrey Hinton,谷歌副总裁兼工程研究员,Vector Institute
的首席科学顾问,同时也是多伦多大学的名誉大学教授。Hinton
最重要的贡献来自他 1986 年发明反向传播的论文“Learning Internal
Representations by Error Propagation”,1983
年发明的玻尔兹曼机(Boltzmann Machines),以及 2012
年对卷积神经网络的改进。

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Yoshua Bengio,蒙特利尔大学教授,魁北克人工智能研究所 Mila 科学主任,与
Ian Goodfellow、Aaron Courville 两人合著 《深度学习》一书。Bengio
的主要贡献是在 1990 年代发明的 Probabilistic models of sequences。

所以Yann
LeCun的代表贡献之一是卷积神经网络。1980年代,LeCun发明了机器学习领域的基础技术之卷积神经网络,让深度学习效率更高。Yann
LeCun在多伦多大学和贝尔实验室工作期间,首次将卷积神经网络用于手写数字识别。如今,卷积神经网络已经成广泛用于计算机视觉、语音识别、语音合成、图片合成、自然语言处理等学术方向,以及自动驾驶、医学图片识别、语音助手、信息过滤等工业应用方向。

关于图灵奖

LeCun的第二个重要贡献是改进了反向传播算法。他提出了一个早期的反向传播算法backprop,根据变分原理给出了一个简洁的推导,让反向传播算法更快。

图灵奖是美国计算机协会(ACM)于 1966
年设立的奖项,是计算机科学界的最高荣誉,有「计算机领域的诺贝尔奖」之称。图灵奖奖金为
100 万美元,由谷歌公司全额赞助。

他的第三个贡献则是拓展了神经网络的应用范围,他把神经网络变成了一个可以完成大量不同任务的计算模型。他早期引进的一些工作现在已经成为了人工智能的基础概念,例如在图片识别领域,他研究了如何让神经网络学习层次特征,这一方法现在已经用于很多日常的识别任务。

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