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深度學習“四大天王” — 走在人工智能時代前沿的大神們(轉(zhuǎn)載于德先生)

來源: 劉永桂/

華南理工大學

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2016-08-03 22:16:56

2016-08-03

2016-08-03 DataCastle 德先生

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在大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，誰才是我們大數(shù)據(jù)科研與工業(yè)界中最有威望的科學家呢？他們推動了整個領(lǐng)域的發(fā)展，毫無疑問，無論是在學術(shù)界還是還工業(yè)界，他們都是一座座山頭式的人物。

數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)從業(yè)者通過他們的論文、博客、視頻、講義等進行學習與進步，并找到相應的應用場景解決方案。這些大師為人們解開了機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學習的神秘。

Geoffrey Hinton

多倫多大學的特聘教授，Google AI團隊領(lǐng)軍人

只要是在機器學習屆混的或者懂點機器學習的人們，抑或懂點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人們，相信都知道“Back Propagation”反向傳播的鼎鼎大名。

Hinton便是將BP算法應用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習中人員之一，并且是主導者(co-inventor). Hinton 提出了“Dark Knowledge”黑暗知識概念，該概念是受小概率比率事件中的“大部分知識”對于訓練與測試中的代價函數(shù)是沒有影響的。

Hinton在人工智能領(lǐng)域中無人不知無人不曉是因為其在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks)中所作出的貢獻。

但事實是，直到2004年，學術(shù)界對Hinton的研究仍然提不起興趣。而這時距離他們首次提出“反向傳播”算法已經(jīng)過了20年，學術(shù)界AI普遍的研究方向也與他們相反，都在試圖尋找捷徑，直接模擬出行為，而不是試圖通過模仿大腦的運作來實現(xiàn)。Hinton**的地方在于，在那個充滿懷疑的時期，承受著世界的質(zhì)疑和嘲諷，他仍然潛心于他所相信的科學。

Hinton和他的團隊強力將“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”從垂死邊緣一步步帶入到當今的研究與應用的熱潮，變成了炙手可熱的的學術(shù)界課題，將“深度學習”從邊緣課題變成了Google等互聯(lián)網(wǎng)巨頭仰賴的核心技術(shù)。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習已在自然語言處理、語音處理以及計算機視覺等領(lǐng)域中得到了空前廣泛與成功地應用。

Yann Lecun

紐約大學終身教授，F(xiàn)acebook AI實驗室負責人

Lecun在多倫多大學隨Hinton讀博士后，沒錯，他是Hinton的學生，另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習大拿。他在皮埃爾瑪麗居里大學攻讀計算機科學博士學位期間提出后向傳播算法。

他如今在Facebook帶領(lǐng)團隊進行人工智能工作，即他是Facebook人工智能實驗室的負責人。他在紐約大學任職了12年，是紐約大學的終身教授，是紐約大學數(shù)據(jù)科學中心的負責人。為了表彰他在深度學習領(lǐng)域里所作出的貢獻，IEEE計算機學會頒給他著名的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先鋒獎”，在2014年北京計算智能大會上授予。

很多科技巨頭正在挖掘一種特殊的深度學習，他們稱之為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks)，旨在構(gòu)建更智能地的互聯(lián)網(wǎng)服務，比如可以自動理解語言和識別圖像。在谷歌，“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”幫助他們在安卓手機上開發(fā)語音識別系統(tǒng)；而百度則可以利用它開發(fā)全新的視覺搜索引擎。在這一領(lǐng)域里最負盛名的，非LeCun莫屬。

在加盟Facebook之前，Lecun已在貝爾實驗室工作超過20年，期間他開發(fā)了一套能夠識別手寫數(shù)字的系統(tǒng)，叫作LeNet，用到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cnvolutional Neural Networks, CNN)，已開源。他研發(fā)了很多關(guān)于深度學習的項目，并且擁有14項相關(guān)的美國專利。他甚至開發(fā)了一種開源的面向?qū)ο缶幊陶Z言Lush，比Matlab功能還要強大，并且也是一位Lisp高手。他在機器學習、深度學習、計算機視覺、計算神經(jīng)科學領(lǐng)域進行了深度研究。

Yoshua Bengio

蒙特利爾大學終身教授，CIFAR項目負責人

他是ApSTAT技術(shù)的發(fā)起人與研發(fā)大牛。他也是蒙特利爾大學(Université de Montréal)的終身教授，任教超過22年，是機器學習實驗室(MILA)的負責人，是CIFAR項目的負責人之一，負責神經(jīng)計算和自適應感知器等方面。又是加拿大統(tǒng)計學習算法學會的主席，并且是NSERC-Ubisoft主席以及其它。在蒙特利爾大學任教之前，他是AT&T & MIT的一名機器學習研究員。他的主要貢獻在于深度學習與人工智能等領(lǐng)域。

他的研究工作主要聚焦在高級機器學習方面，致力于用其解決人工智能問題，他是僅存的幾個仍然全身心投入在學術(shù)界的深度學習教授之一。

bengio的主要貢獻在于他對rnn的一系列推動包括經(jīng)典的neural language model，gradient vanishing 的細致討論，word2vec的雛形，以及現(xiàn)在的machine translation。symbolic computional graph思想的theano，這個庫啟發(fā)了后來的多個庫的開發(fā)（直接基于它的庫就不提了比如keras），包括國內(nèi)很火的MXnet，google的tensorflow以及berkeley的cgt等等，可以說這個工具以及所涵蓋的思想可以算同類型庫的鼻祖。

Andrew Ng

斯坦福大學副教授，曾就職于谷歌，百度首席科學家

Andrew Ng中文名吳恩達，在很多人看來是否能跟前三位大牛并列似乎是一件富有爭議的事情。的確，在純理論研究上面NG的光芒不如三大牛，甚至可以說有不小的差距，但是在工程方面的應用他仍然是人工智能領(lǐng)域的權(quán)威。NG讓人熟知并不是學術(shù)上的研究，而是他和Daphne Koller共同創(chuàng)建Coursera（在線教育平臺）這一流大學在線課程平臺，相信很多受益于Coursera的朋友要跪拜了。

對于中國的學者來說，他的名氣頗高不僅是因為他是一名華裔，還因為他百度首席科學家的稱號。在加盟百度之前，他已經(jīng)在google工作了幾年，在XLab團隊開發(fā)無人駕駛汽車和谷歌眼鏡等項目，并與其他google工程師合作建立了全球最大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，名為Google Brain，對于普通數(shù)據(jù)從業(yè)者最熟悉的莫過于斯坦福大學機器學習公開課，自主學習與自動識別哪些是關(guān)于貓的視頻。

他是人工智能和機器學習領(lǐng)域國際上最權(quán)威的學者之一。他2007年獲得了斯隆獎（Sloan Fellowship），2008年入選“the MIT Technology Review TR35”，即《麻省理工科技創(chuàng)業(yè)》雜志評選出的科技創(chuàng)新35俊杰，以及計算機思維獎（Computers and Thought Award），并在2013年入選《Time》雜志年度全球最有影響力的100人之一，共16位科技界人物。他的主要興趣領(lǐng)域在機器學習、深度學習、機器人、人工智能、計算機視覺等方面。

深度學習作為目前人工智能炙手可熱的方向，因巨大的發(fā)展前景而被看好，收到了學術(shù)和工業(yè)界的雙重關(guān)注，而那些走在深度學習前沿的大拿們，也是這個人工智能的時代的先行者。

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