上世紀80年代末，還在加拿大攻讀碩的尤舒亞·本吉奧（yoshua bengio）被乙個當時並不怎麼流行的想法迷住了。那時，有少數從事人工智慧研究的計算機科學家試圖研發這樣一種軟體，這種軟體可以大致模仿神經元網路在大腦中處理資料的方式，雖然當時並沒有證據表明這是一種行得通的想法。
○ 神經元模擬。
20多年後，科技行業也後知後覺地愛上了這個想法。近年來，人工智慧領域的長足進步使得自動駕駛汽車等專案能達到幾乎與人類相差無幾的智慧型程度，而神經網路就是人工智慧蓬勃發展的幕後推手。
現在，55歲的本吉奧已成為了蒙特婁大學的一名教授，就在今天，他與71歲的傑弗里·欣頓（geoffrey hinton）和58歲的楊立昆（yann lecun），共同獲得了電腦科學的最高獎項——acm圖靈獎（該獎項自2023年起每年頒發一次，以計算機之父艾倫·圖靈的名字命名）。
他們三人的探索之旅彷彿是一則關於勇氣的寓言。在遠離追捧與聚光燈的地方，他們潛心研究了幾十年，把乙個不被看好的、被邊緣化的想法，變成了電腦科學中最熱門的想法。現如今，他們所倡導的技術已經成為了每家大型科技公司的未來戰略的核心。谷歌測試中的軟體得以讀取醫學掃瞄，特斯拉的自動駕駛儀得以讀取道路標誌，臉書得以自動刪除一些惡毒言論，都是得益於他們三人所創造的技術。
此次將圖靈獎授予這三位深度學習的教父，不僅是對他們工作的肯定，更表明了機器學習已經成為了電腦科學中的乙個核心領域。
這個學科有乙個悠久的傳統，那就是重視問題的解決方案的數學證明。但機器學習演算法會以一種更為混亂的方式完成任務，它會跟蹤資料的統計軌跡，來找到在實際中行之有效的方法，即使我們並不清楚具體是如何做到的。
神經網路是人工智慧最古老的方法之一，當這個領域在20世紀50年代末剛起步時就已經建立起來了。研究人員將神經科學家創造的神經元的簡單模型改造成數學網路，這種數學網路可以通過讓一系列人工的「神經元」對資料進行過濾，來學習如何對資料進行分類。
早期成功的例子包括佔據整個房間的感知機馬克1號，它能學習如何分辨螢幕上的形狀。但當時還不清楚要如何訓練具有多層神經元的大型網路，讓這項技術超越模擬的小型任務。
欣頓提出的解決方案是訓練深度網路。2023年，他與他人共同發表了一篇題為「learning internal representations by error propagation」的開創性**，提出了全新的反向傳播演算法。欣頓證明了反向傳播演算法可以讓神經網路去發現其自身對資料的內部表達，從而讓利用神經網路來解決之前無法解決的問題成為可能。如今，反向傳播演算法處於深度學習的核心，但當時這項技術還不夠成熟。
楊立昆說：「從90年代中期到21世紀的最初幾年，除了少數像我們這樣瘋狂的人，基本上沒有人研究神經網路。」
楊立昆的貢獻包括發展了卷積神經網路，上世紀80年代末，他是第乙個用手寫數字影象訓練卷積神經網路系統的人。如今，卷積神經網路已成為計算機視覺、語音識別、語音合成、影象合成和自然語言處理等領域的乙個行業標準。它們在諸多領域均具有廣泛應用，例如自動駕駛、醫學影象分析、聲控助手和資訊過濾等等。
本吉奧開創了將深度學習應用於序列（比如語音和理解文字）的方法。但直到本世紀初，在研究人員發現如何利用圖形處理器的能力之後，深度學習才觸及到更廣泛的世界。
乙個關鍵的時刻出現在了2023年，當時，欣頓與他的兩名學生一起利用兩種演算法對卷積神經網路進行了改進。在著名的 imagenet 比賽中，欣頓和他的學生出人意料地獲得了冠軍。他們以5次的猜測機會，將10萬多張**正確地分成1000個類別，準確率高達85%，比第二名高出十多個百分點。這一勝利使得原本在該領域備受青睞的方法被拋諸腦後。
2023年初，谷歌收購了由他們三人創立的一家初創公司，自那之後，欣頓便一直留在了那裡工作。同年，臉書也聘請了楊立昆。
欣頓說，他和他的合作者能夠長期堅持這些不受青睞的想法，是因為在內心深處，他們都是特立獨行的人。現在，無論在學術圈還是技術行業，三位獲獎者都是主流的一部分。
儘管深度學習已經在實踐中取得了諸多成功，但它仍然有許多無法做到的事。神經網路的概念受到的是人類大腦的啟發，但它與大腦並沒有太多的相似之處。深度學習賦予計算機的智慧型讓它可以在一些簡單的任務上表現出眾，例如玩某個特定的遊戲，識別某些特定的聲音等，但它不像人類智慧型那樣具有適應性和通用性。
欣頓和楊立昆說，他們希望能結束現有系統中對人來進行的明確而又廣泛的訓練的依賴。深度學習專案依賴於大量標註的資料來解釋眼前的任務，這是醫學等領域所面臨的乙個主要限制。本吉奧強調，儘管在一些領域我們取得了成功，比如擁有了更好的翻譯工具，但這一技術還遠遠不能正確地理解語言。
三位獲獎者稱，他們不知道要如何解決餘下的這些挑戰。他們建議，任何希望在人工智慧領域取得下乙個突進突破的人，都應效仿他們過去的做法——無視主流想法的意願。本吉奧說：「他們不應該隨波逐流，現在深度學習就是這股洪流。」
在這裡給大家推薦大資料學習qq群522189307
關於中國人工智慧的三大隱患
今年人工智慧領域的發展迎來新一波高潮，猶如枝繁葉茂的大樹滲透到各行業的藍天之中，躍躍欲試服務於眾多領域。有人歡呼，人工智慧商業應用元年已經到來。2018年，人工智慧領域的另一趨勢是大額融資頻發。清華大學近日發布的 中國人工智慧發展報告2018 顯示，自2013年以來，全球和中國人工智慧行業投融資規模...
關於人工智慧的一些幻想
理論太枯燥了，以下是我平時的一些科幻構思,全是與人工生命有關的，因本人文筆太差，只能給出個草草的框架 注 前三個構思曾發表在96年第二期的科幻世界上 綁架當生命可能以資訊方式傳遞，隊長帶人在地底打算攔截敵方將領的中微子波，以實現綁架其之目的，但接收器壞了，最後隊長決定用自已的大腦來接收這個資訊，於是...
關於人工智慧的一點看法
弱人工智慧 可以在某一方面強於人類，或達到人類巔峰水平。強人工智慧 可以幾乎所有方面強於人類。超人工智慧 可以自主研發學科領域等方面，強於人類計算水平，可強化自身。就目前來說，我們只能實現弱人工智慧。在弱人工智慧或強人工智慧存在瓶頸。上世紀，圖靈曾經制定過乙個規則，就是將乙個人和ai放入不 間，讓乙...