多大、蒙大教授包揽计算机界诺贝尔

在人工智能逐渐成为新一轮风口的时候，汇集了世界顶级AI人才，率先突破了人工智能神经网络算法的加拿大成了世界瞩目的焦点。

从多伦多大学 深度学习开山鼻祖Geoffrey Hinton ；他的学生，多大博士后 - 算法卷积神经网络的提出者Yann LeCun ，再到蒙特利尔大学教授， 隐马尔可夫模型的开创者Yoshua Bengio。

三人三方鼎力，从0到1，合力撑起了全世界人工智能领域的一片天。今日全球各领域AI发展的可能性，全部建立在这三位巨头提出的算法之上。就算称他们是当今世界 人工智能领域的&lquo;三大天王 &rquo; 也一点都不为过。

就在昨日，美国计算机协会，将有着 计算机届诺贝尔之称的图灵奖，颁发给了这三位巨头 ，褒奖他们近几十年来，在概念和工程上都取得的巨大突破，使得深度神经网络成为了一种肯能。

计算机届诺贝尔-图灵领奖

说起图灵奖（Turning Awar），很多小伙伴应该会觉得很陌生。

但说起神探夏洛克男主卷福所参演的电影《模仿游戏》，大家一定或多或少有耳闻。 

这部电影，就是以 英国计算机科学与人工智能之父 &mash; 艾伦.图灵（Alan Turning） 为原型创造的。

图灵对于人工智能的发展有诸多贡献。早在1950年，他就曾写过一篇名为《计算机器和智能》的论文，并率先提出机器是否会思考这样的概念，做出了大名鼎鼎的图灵测试。

 但身为同性恋者，图灵备受英国政府迫害，在41岁那年，吞下毒苹果自杀身亡。

Apple品牌那个近乎黄金比例的Logo &mash; 被咬了一口的苹果，就是为了致敬图灵。

1966年，美国计算机协会 Association for Computing Machinery以图灵的名义，设立了图灵奖，专门奖励对计算机事业作出重要贡献的人，是计算机界最负盛名的奖项，有 &lquo;计算机界诺贝尔奖&rquo;之称。

该奖项对获奖者要求极高， 获奖者必须是在计算机领域具有持久而重大的先进性的技术贡献； 评奖程序也异常严格 ，一般每年只奖励一名计算机科学家，只有极少数年度有两名以上在同一方向上做出贡献的科学家同时获奖。

此次， 图领奖一次性褒奖了三位加拿大科学家，其在智能领域的贡献程度可见一斑。

牛逼闪闪的三位获奖者

让我们先从 宇宙最强，深度学习开山鼻祖，多伦多大学荣誉教授，多伦多人工智能矢量研究所（Vector Institution）首席科学顾问 &mash; Geoffrey Hinton说起。

Geoffrey Hinton是个传奇。

Google为了得到他，专门 花了几千万美金买了Geoffrey Hinton的小小研究室 ，这个研究室小到只有他和他两个刚毕业的学生，以及发的少的可怜的论文。

 一向精明的Google，为啥这么豪气？

因为Geoffrey Hinton实在是太牛逼闪闪了！这位多伦多大学名誉教授，正是 深度学习（Deep Learning）学派的开山祖师爷，神经网络鼻祖！

他开发的深度学习算法，是一种可以建立、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。这项发现极大地推动了语音识别、视觉、自然语言处理等方面的进展。

现在我们所看到的所有人脸识别开机，AI相机等，全部都基于这项发现。

说起来Geoffrey Hinton和我们中国还是有一些渊源。

他的姑姑，美国女科学家Joan Hinton** ，在参与制造了人类历史上第一颗原子弹后，跑去中国延安养了几十年的牛？？？**

1945年，23岁的Joan 被中国的红色革命深深吸引 。于是她追随着丈夫一起来到了中国延安。

 之后两人一起帮助中国人民发展畜牧业，为中国的奶牛事业贡献了毕生，并 在北京昌平设计建造了中国第一座机械化养牛场。

2003年她的丈夫在北京去世，骨灰就埋在了牛场。 

第二位图灵获奖者Yann LeCun，是 Geoffrey Hinton一手带出来的法国博士后 ，也是第一个在手写数字图像上训练卷积神经网络系统的人。

 早在 20 世纪 80 年代末，作为Bell实验室研究员的Yann LeCun就提出了卷积网络技术，并展示如何使用它来大幅度提高手写识别能力。

卷积网络技术可以说 是整个深度学习领域的基本准则，是让深度学习变得更为有效的必要条件。

如今，卷积神经网络已成为计算机视觉、语音识别、语音合成、图像合成和自然语言处理等领域的一项工业标准，在自动驾驶、声控助手、信息过滤等诸多方面应用广泛。

2003 年， Yann被聘为纽约大学教授，并从此引领了深度学习的发展 ，目前他是 Facebook 首席人工智能科学家，并创立了 Facebook 人工智能研究院（FAIR）。 

*文章内容取自加国无忧，仅供参考