深度学习三位奠基人共获图灵奖，如今深度学习造势这么猛烈，抓紧学！ - 好文

就在2019年3月27日 ACM 宣布，深度学习的三位创造者Yoshua Bengio， Yann LeCun，以及Geoffrey
Hinton获得了2019年的图灵奖。

ACM A.M.
图灵奖，通常被称为“诺贝尔计算奖”，由谷歌公司提供财政支持，奖金100万美元。它是以英国数学家阿兰·m·图灵的名字命名的，图灵阐明了计算的数学基础和极限。

多年以来，这三位奠基人一直徘徊在人工智能的研究中，为该领域发展了概念基础，通过实验发现了令人惊讶的现象，并为证明深度神经网络的实际优势的工程进展做出了贡献。

近年来，深度学习方法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人等应用领域取得了惊人的突破。深度学习也开始渗透到我们的生活中。

以下是三位奠基人在近年人工智能技术方面取得重大突破的技术成果。

<>Geoffrey Hinton

反向传播：在1986年与David Rumelhart和Ronald
Williams共同撰写的“通过误差传播学习内部表征”一文中，Hinton证明了反向传播算法允许神经网络发现他们自己的数据内部表示，使得使用神经网络成为可能网络解决以前被认为超出其范围的问题。反向传播算法是当今大多数神经网络的标准。

Boltzmann机器：1983年，与Terrence
Sejnowski一起，Hinton发明了Boltzmann机器，这是第一个能够学习不属于输入或输出的神经元内部表示的神经网络之一。

卷积神经网络的改进：2012年，Hinton与他的学生Alex Krizhevsky和Ilya
Sutskever一起使用整流线性神经元和退出正则化改进了卷积神经网络。在着名的ImageNet竞赛中，Hinton和他的学生几乎将对象识别的错误率减半并重塑了计算机视觉领域。

<>Yoshua Bengio

序列的概率模型：在20世纪90年代，Bengio将神经网络与序列的概率模型相结合，例如隐马尔可夫模型。这些想法被纳入AT＆T /
NCR用于阅读手写支票的系统中，被认为是20世纪90年代神经网络研究的巅峰之作，现代深度学习语音识别系统正在扩展这些概念。

高维词汇嵌入和关注：2000年，Bengio撰写了具有里程碑意义的论文“神经概率语言模型”，它引入了高维词嵌入作为词义的表示。Bengio的见解对自然语言处理任务产生了巨大而持久的影响，包括语言翻译，问答和视觉问答。他的团队还引入了一种注意机制，这种机制导致了机器翻译的突破，并形成了深度学习的顺序处理的关键组成部分。

生成性对抗网络：自2010年以来，Bengio关于生成性深度学习的论文，特别是与Ian
Goodfellow共同开发的生成性对抗网络（GAN），引发了计算机视觉和计算机图形学的革命。在这项工作的一个引人入胜的应用中，计算机实际上可以创建原始图像，让人联想到被认为是人类智能标志的创造力。

<>Yann LeCun

卷积神经网络：在20世纪80年代，LeCun开发了卷积神经网络，这是该领域的基本原理，除了其他优点之外，它还具有使深度学习更有效的必要性。在20世纪80年代后期，在多伦多大学和贝尔实验室工作期间，LeCun是第一个在手写数字图像上训练卷积神经网络系统的人。如今，卷积神经网络是计算机视觉以及语音识别，语音合成，图像合成和自然语言处理的行业标准。它们用于各种应用，包括自动驾驶，医学图像分析，语音激活助手和信息过滤。

改进反向传播算法：LeCun提出了反向传播算法的早期版本（backprop），并根据变分原理对其进行了简洁的推导。他加快反向传播算法的工作包括描述两种加速学习时间的简单方法。

拓宽神经网络的视野：LeCun还因其开发了更广泛的神经网络愿景，作为广泛任务的计算模型，在早期工作中引入了许多现在已成为AI基础的概念。例如，在识别图像的背景下，他研究了如何在神经网络中学习分层特征表示
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这个概念现在通常用于许多识别任务中。与LéonBottou一起，他提出了在每个现代深度学习软件中使用的想法，即学习系统可以构建为复杂的模块网络，其中通过自动区分来执行反向传播。他们还提出了可以操纵结构化数据的深度学习架构，例如图形。

在三位奠基人在人工智能方面的贡献是不容置疑的，而如今，人工智能也渗透到了我们的生活中，人脸识别、智能汽车、网上购物等这些都在使用人工智能技术。

就在今年政府工作报告也提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”

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