最近,Netflix推出了一部新剧《爱,死亡和机器人》。这部动画短片讲述了18个与机器人有关的故事。而这些机器人拥有一个共性,它们像人一样会思考。

三位人工智能科学家被授予了计算机科学最高奖。当地时间3月37日,美国计算机协会宣布把2018年的图灵奖(Turing
Award)颁给人工智能科学家Yoshua Bengio,Geoffrey Hinton和Yann
LeCun,以表彰他们为当前人工智能的繁荣发展所奠定的基础。

这是一部科幻作品,它也是当下机器人深度学习的一个缩影。

以上三位获奖者都活跃或曾活跃于加拿大,而加拿大也确实在人工智能尤其是机器学习领域具有领先优势。对此,Yoshua
Bengio在2018年接受澎湃新闻(www.thepaper.cn)采访时表示,加拿大比很多国家更早开始做深度学习研究,而且是第一个提出AI战略的国家。

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必威官方网站,图灵奖全称“A.M. 图灵奖(A.M Turing
Award),常被称作“计算机界的诺贝尔奖”,由美国计算机协会于1966年设立,专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人,名称取自计算机科学的先驱、英国科学家艾伦·麦席森·图灵(Alan
M. Turing)。

图/《爱,死亡和机器人》剧照三位深度学习之父

今年的三位获奖者将获得100万美元的奖金。在接受采访时,Geoffrey
Hinton表示,他将把属于自己的那一部分奖金捐献给多伦多大学的人文学院,因为“他们资金不足”且“人文学科对未来非常重要”。Bengio说他可能会利用他的奖金来帮助应对气候变化。

3月27日,美国计算机学会宣布,Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann
LeCun共同获得2018年图灵奖,并将于2019年6月15日在旧金山举行颁奖典礼。

图灵奖一般每年只奖励一名计算机科学家,只有少数年度有两名在同一方向上做出贡献的科学家同时获奖。2018年的图灵奖是自2002年和2007年之后,第三次出现3位计算机科学家同时获奖的情况。

图灵奖:Turing Awards
,由美国计算机协会于1966年设立。设立初衷是纪念计算机科学先驱图灵,专门奖励对计算机事业做出重要贡献的个人。因评奖标准高、程序严,通常一年只奖励一名计算机科学家,该奖项被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。

事实上,2018年的三位获奖者确实渊源颇深。三人被称为“深度学习教父”,也因活跃于加拿大而被称作人工智能领域的“加拿大黑手党”。

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图/从左往右依次为Bengio、 Hinton和 LeCun

Yoshua
Bengio是人工智能自然语言处理领域的先锋。他1964年出生于法国,成长于加拿大,现居蒙特利尔,在蒙特利尔大学(University
of
Montreal)计算机科学与运算系任教授。Bengio在麦吉尔大学获得计算机科学博士学位。他与Geoffrey
Hinton、Yann
LeCun一起被认为是20世纪90年代和21世纪初期推动深度学习的三个人。2016年10月,Bengio联合创立了一个位于蒙特利尔的人工智能孵化器Element
AI。

值得一提的是,这三位获奖者的平均年龄为62岁。岁数最大的当属Hinton,他目前职位是谷歌副总裁和工程师。

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对于这三位的成就,ACM官方表示,Bengio、Hinton 和 LeCun
是深度学习之父,他们为深度神经网络学习建立了概念基础,并为证明深度神经网络的实际应用优势,做出了贡献。

Geoffrey
Hinton被称为“神经网络之父”,目前是谷歌大脑人工智能团队的高级研究员和多伦多大学的名誉教授。他出生于1947年12月6日,是加拿大认知心理学家和计算机科学家,以其在人工神经网络方面的工作而知名。Hinton于1970年毕业于剑桥国王学院,获得实验心理学文学学士学位。他在英国爱丁堡大学获得人工智能博士学位。

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图/Geoffrey Hinton在演讲

Yann
LeCun常被认为是“卷积网络之父”,目前担任Facebook首席人工智能科学家和纽约大学教授。Yann
LeCun于1960年出生于法国巴黎附近,于1983年获得法国高等电子与电工技术工程师学校的学士学位,以及Pierre
et Marie Curie大学的计算机科学博士学位。1987年至1988年,Yann
LeCun是多伦多大学Geoffrey Hinton实验室的博士后研究员。

ACM主席 Cherri M. Pancake
对三人的贡献,给予极高的评价:“人工智能是现在所有学科中,发展速度最快的领域之一,也是大众热议话题之一。而人工智能的发展,很大程度上,要归功于Bengio、Hinton
和 LeCun。他们奠定了基础的深度学习的最新进展。”

2013年,Yann LeCun与Yoshua
Bengio共同创办了学习代表国际会议(International Conference on Learning
Representations),该会议通过了出版后公开审查程序。

AI要做我们眼中的学霸

Bengio与LeCun还曾在同一个实验室工作。

提及人工智能,大多数人可能会觉得,太遥远了。事实上,我们口袋里装着的手机,就用到了
AI
技术。如,人脸识别解锁手机;Siri一类的智能语音助手;对照片进行美颜处理等等。

对于三个人一起获得图灵奖,LeCun表示,“这是一种莫大的荣誉”,“就像进入计算机科学领域一样美好”,“与好友Yoshua和Geoff一起分享这个奖项让我感觉更加好”。

近年来,AI
在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人等应用领域,都取得了惊人突破。

谷歌人工智能主管杰夫·迪恩称赞了这三人的成就。迪恩表示:深度神经网络是现代计算机科学中一些最伟大进步的原因。”“这一进展的核心是今年图灵奖得主Yoshua
Bengio、Geoff Hinton和Yann Lecun开发的基本技术。”

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图/VCG

简单地说,AI
是一种深度学习方法,它能帮助计算机自我学习,由此提高计算机对世界的理解。

早年间,计算机程序的运行,需要借助人的明确分布指令。如今,拜人工智能的“深度学习”所赐,计算机可以通过学习算法,来提取数据中的模式,让计算机“主动学习”。

据ACM介绍,图灵奖获得者中,年纪最大的 Hinton
在人脑构造的启发下,于1980年,提出人工智能的机器学习方法,即深度学习,其基石为“人工神经网络”。

神经网络的复杂性,可想而知。但在这三位深度学习之父的努力下,计算机逐步实现了自我学习。它分析数千个电话记录,就能识别口语。浏览数千张照片,就能识别图片中的人脸和物体。

“学会”深度学习,计算机便成了当之无愧的学霸。只要数据量够大,它就能掌握其中的规律。

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图/图灵奖获得者之一LeCun

正如另一位图灵奖获得者,58岁的Lecun博士所言:

只有当你为计算机提供海量数据时,它们才能训练学习,并更好地工作,但现在拥有大体量数据的领域还很少。

不过,相信在未来,有大数据的加持,计算机一定能更好地深度学习。

当不了学霸,做个聪明的熟练工也好

如果说,深度神经系统是机器学习,如何模拟人脑。那么,还有一群人则是对机器进行专项训练,思考如何让它替人类“搬东西”。

在2018年图灵奖公布的前一天,也就是3月26日,谷歌悄悄重启了6年前的机器人项目。

这一项目被称作“机器人技术”,尽管机器人的形象并不像人,但科学家的野心是,让它们做人类的工作。

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图/VCG

近日,外媒也披露了不少机器人的学习成果如,对箱子内的物品进行分类,或在充满障碍物的仓库中进行导航。还有厉害的机器人,能将手伸进一个装满乒乓球、木块、塑料香蕉等杂物的箱子内,用两根手指抓住香蕉,凭着手腕的力气,轻轻一挥,把它精准地扔进几英尺远的另一个箱子。

此处,我们必须给机器人掌声。因为,它做到了像人一样的思考能力:抬手臂,衡量物品种类,计算所需力度。

研究人员表示,机器人学习了14小时,终于学会了将物品扔到指定箱子,准确率为80%。

教会机器学习,而非让它们运行已知程序,似乎有点“授人以渔”的味道。

不过,人工智能还有很长的路要走。但就像谷歌人工智能副总裁 Jeff Dean
所说:“深度学习不仅改变了计算领域,并且正在改变科学和人类努力的每一个领域。”

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