近年來，人工智能領域的長足進步使得自動駕駛汽車等項目能達到幾乎與人類相差無幾的智能程度，而神經網絡就是人工智能蓬勃發展的幕后推手。

3月37日，在人工智能領域有所建樹的楊立昆、杰弗里·欣頓、尤舒亞·本吉奧共同獲得了計算機科學的最高獎項——ACM圖靈獎（該獎項自1966年起每年頒發一次，以計算機之父艾倫·圖靈的名字命名）。

這三位獲獎者被稱為“深度學習教父”，也因活躍于加拿大而被稱作人工智能領域的“加拿大黑手黨”。下面我們來詳細了解一下。

1.楊立昆

不少人可能懷疑楊立昆是華人，但他卻是個實實在在的法國人，他真名叫Yann LeCun，楊立昆只是他的中文名。他常被認為是“卷積網絡之父”，目前擔任Facebook首席人工智能科學家和紐約大學教授。

楊立昆從一開始就相信他能讓計算機“開眼看世界”。在他的理解里，圖像是由很多很多小的部分、小的特征組合而成。而卷積神經網絡，就是把圖像拆解成小塊，從中提取出特征，每一層提取的特征組合，都可被用于下一層更具體的特征識別。

另外，他也堅信，通過對海量數據進行篩選，最終將開發出新的神經網絡，它們將獲得基本常識。AI從業者便可以通過進一步訓練這些神經網絡識別并執行更高級的任務，從而完善它們，但是只有使用更強大的計算機芯片才有可能實現這樣的目標，楊立昆希望這種芯片能更快出現。

2.杰弗里·欣頓

人工智能三大奠基人之一的杰弗里·欣頓目前是多倫多大學特聘教授，以他的人工神經網絡而出名，被稱為“神經網絡之父”、“深度學習鼻祖”。

早在1972年，欣頓離開劍橋大學后就進入了愛丁堡大學研究人工智能——這個從誕生之初便帶有科幻色彩的學科。他執著于尋找大腦工作的原理，直到遇見了發明于20世紀50年代的神經網絡，他找到自己的“繆斯”——將神經網絡運用于計算機視覺。欣頓也始終相信大腦一定是通過某種原理進行工作的。

隨著計算能力的增強和互聯網的海量數據，加之欣頓與楊立昆、尤舒亞·本吉奧等許多同行在過去十幾年中踩過的坑，他們“信仰”的神經網絡終于征服了世界。作為深度學習的積極推動者，欣頓培育影響了一批現在卓有成就的科學家。

3.尤舒亞·本吉奧

尤舒亞·本吉奧是人工智能自然語言處理領域的先鋒。他1964年出生于法國，成長于加拿大，現居蒙特利爾，在蒙特利爾大學（University of Montreal）計算機科學與運算系任教授。本吉奧在麥吉爾大學獲得計算機科學博士學位。他與杰弗里·欣頓、楊立昆一起被認為是20世紀90年代和21世紀初期推動深度學習的三個人。

2016年10月，本吉奧聯合創立了一個位于蒙特利爾的人工智能孵化器Element AI。另外，本吉奧開創了將深度學習應用于序列（比如語音和理解文本）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后，深度學習才觸及到更廣泛的世界。

總而言之，無論在學術圈還是技術行業，以上三位獲獎者都是人工智能領域不可多得的人才。盡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。這三位獲獎者稱，他們不知道要如何解決余下的這些挑戰。他們建議，任何希望在人工智能領域取得下一個突進突破的人，都應效仿他們過去的做法——無視主流想法的意愿。

想了解更多IT資訊，請訪問中培偉業官網：中培偉業