2019年3月27日晚，ACM（國際計算機學(xué)會）宣布，有“深度學(xué)習(xí)三巨頭”之稱的Yoshua Bengio（舒亞·本希奧）、Yann LeCun（揚·萊坎，中文名楊立昆）、Geoffrey Hinton（杰弗里·辛頓）共同獲得了2018年的圖靈獎，以表彰他們給人工智能帶來的重大突破。

圖靈獎對獲獎條件要求極高，評獎程序極嚴(yán)，一般每年只獎勵一名計算機科學(xué)家，只有極少數(shù)年度有兩名合作者或在同一方向作出貢獻(xiàn)的科學(xué)家共享此獎。這是圖靈獎1966年建立以來第三次一年頒獎給三位獲獎?wù)撸ㄇ皟纱畏謩e為2002年和2007年）。

深度學(xué)習(xí)是近年興起的人工智能技術(shù)。在傳統(tǒng)的計算方法中，計算機會按部就班地執(zhí)行指令。而在深度學(xué)習(xí)中，計算機不被明確告知如何解決特定任務(wù)，而是模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成一種學(xué)習(xí)算法，從數(shù)據(jù)中提取模式，然后根據(jù)輸入數(shù)據(jù)給出結(jié)果。通常，模擬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越深，結(jié)果越好，因此相關(guān)計算方法被稱作深度學(xué)習(xí)。

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio是加拿大蒙特利爾大學(xué)（Université de Montréal）的終身教授，任教超過22年。他是蒙特利爾大學(xué)機器學(xué)習(xí)研究所（MILA）的負(fù)責(zé)人，同時也擔(dān)任加拿大統(tǒng)計學(xué)習(xí)算法學(xué)會的主席，是ApSTAT技術(shù)的發(fā)起人與研發(fā)先驅(qū)。他的主要研究方向聚焦在高級機器深度學(xué)習(xí)方面，致力于用其解決人工智能問題。

Bengio 的主要貢獻(xiàn)在于對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究（RNN, Recurrent Neural Networks）巨大推動，包括經(jīng)典的neural language model，gradient vanishing 的細(xì)致探討，word2vec的雛形構(gòu)建，以及machine translation等研究。Bengio是“Deep Learning” (《深度學(xué)習(xí)》)一書的作者之一（另兩位作者是Ian Goodfellow與Aaron Courville），這本書被譽為“深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的權(quán)威教科書”。

Yann LeCun

Yann LeCun是紐約大學(xué)教授、Facebook副總裁兼人工智能首席科學(xué)家。他在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN，Convolutional Neural Networks）和圖像識別領(lǐng)域做出了重要貢獻(xiàn)，尤其在手寫字體識別、圖像壓縮和人工智能硬件等方面研發(fā)了很多關(guān)于深度學(xué)習(xí)的項目。他同Léon Bottou和Patrick Haffner等人一起創(chuàng)建了DjVu圖像壓縮技術(shù)，同Léon Bottou一起開發(fā)了一種開源的Lush語言，比Matlab功能還要強大。

反向傳播（Backpropagation，簡稱BP）這種現(xiàn)階段常用來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，就是 LeCun 和其老師“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”Geoffrey Hinton 等科學(xué)家于 20 世紀(jì) 80 年代中期提出的，而后 LeCun 在貝爾實驗室將 BP 應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并將其實用化，推廣到各種圖像相關(guān)任務(wù)中。

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton是谷歌副總裁兼工程研究員、Vector研究所首席科學(xué)顧問、多倫多大學(xué)名譽教授。他被譽為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”、“深度學(xué)習(xí)鼻祖”、“AI教父”，他將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入到研究與應(yīng)用的熱潮，將“深度學(xué)習(xí)”從邊緣課題變成了谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭仰賴的核心技術(shù)，并將反向傳播（Backpropagation，簡稱BP）算法應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)。

可以說，幾乎每一個關(guān)于人工智能技術(shù)的進(jìn)步，都是由30年前的一篇闡述多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法的論文（“Learning representations by back-propagating errors”）演變而來，這篇論文為人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，而這篇研究論文就是出自Geoffrey Hinton之手。多倫多人工智能研究所Vector Institute的聯(lián)合創(chuàng)始人喬丹·雅各布評價說：“我們30年后再往回看，Geoffrey Hinton就是人工智能（我們認(rèn)為深度學(xué)習(xí)就是人工智能）領(lǐng)域的愛因斯坦?！?/span>

Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun三人既有各自獨立的研究，又有相互間的合作，他們?yōu)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域發(fā)展了概念基礎(chǔ)，通過實驗發(fā)現(xiàn)了許多驚人的成果，并為證明深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際優(yōu)勢做出了重大貢獻(xiàn)。

關(guān)于圖靈獎的數(shù)據(jù)解讀

1/3

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在目前的70位得主中，有22位學(xué)者已經(jīng)永遠(yuǎn)地離開了我們，約占總數(shù)的1/3。

1  2  3  6

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在國籍分布上，美國科學(xué)家占據(jù)了絕大部分。但在歷屆得主中也不乏別國獲得者。

其中包括了1位丹麥人、1位委內(nèi)瑞拉人、2位法國人、2位挪威人和3位加拿大人。

以色列國籍的圖靈獎得主有3位，而英國人在圖靈獎上則斬獲過6次。

目前，大部分圖靈獎學(xué)者都聚集在美國東西部，小部分集中在歐洲。華人學(xué)者目前僅有姚期智在2000年獲得了圖靈獎。

姚期智（2000）

第1位也是目前唯一一位圖靈獎華人得主——姚期智的貢獻(xiàn)，主要包括提出Yao's min-max principle、奠定密碼學(xué)基礎(chǔ)以及提出了分布式量子計算模式。

2015年，他放棄美國國籍，轉(zhuǎn)為中科院院士的新聞轟動一時。

這不僅是因為他無可爭議的學(xué)術(shù)地位，更因為在他所從事的算法和復(fù)雜性領(lǐng)域，當(dāng)時幾乎還看不到中國國內(nèi)學(xué)者的身影。

Peter Naur（2006）

Peter Naur是丹麥計算機科學(xué)先驅(qū)，也為唯一一位丹麥籍圖靈獎得主。他的姓是BNF表示法(Backus-Naur形式)中的“N”，是一種用于描述大多數(shù)編程語言的語法。

2006年，由于他對ALGOL 60編程語言的創(chuàng)建做出的貢獻(xiàn)而頒發(fā)給他圖靈獎。

Manuel Blum一家均從事計算機事業(yè)

委內(nèi)瑞拉籍獲獎?wù)?/span>Manuel Blum，則是在1995年因為對計算復(fù)雜性理論基礎(chǔ)的貢獻(xiàn)及其在密碼學(xué)和程序檢查中的應(yīng)用而被授予圖靈獎。

其妻子Lenore Blum也是當(dāng)代著名的計算機專家。

1:21

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在70位圖靈獎獲得者中，有3名女性和67位男性，男女比例約為1：22。

Frances E. Allen

第1位女性圖靈獎獲得者是Frances E. Allen，她在2006年因為在優(yōu)化編譯器上的突出貢獻(xiàn)而被授予該獎項。

除此之外，她還是第1位女性IBM研究員。

6個

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對圖靈獎學(xué)者的研究領(lǐng)域進(jìn)行分析，排在前6的領(lǐng)域有：編譯原理、程序設(shè)計語言，計算復(fù)雜性理論，人工智能，密碼學(xué)以及數(shù)據(jù)庫。

11位

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在67位獲獎?wù)咧?，?span style="color: rgb(61, 170, 214);">11位明確與華人學(xué)者合作過。

John Hopcroft

1986年圖靈獎得主之一John Hopcroft前不久才在清華發(fā)表過學(xué)術(shù)報告，可以說是與中國淵源頗深。

干貨 | 圖靈獎得主John Hopcoft談人工智能與深度學(xué)習(xí)

Yoshua Bengio

2018年11月7日，Yoshua Bengio受邀來到北京參加第二十屆“二十一世紀(jì)的計算”國際學(xué)術(shù)研討會。隨后受邀前往清華時，他做了題為“Challenges for Deep Learning towards Human-Level AI”的演講。演講中，Bengio 以The consciousness prior為主旨，重申了他與 Yann Lecun 十年前提出的解糾纏（disentangle）觀念。

Yoshua Bengio-《深度學(xué)習(xí)AI邁向人類水平的挑戰(zhàn)》（內(nèi)含福利）

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Yann LeCun

2017年7 月初， Yann LeCun 受邀現(xiàn)身上海交通大學(xué)閔行校區(qū)，圍繞 Deep Learning and AI：Past, Present, and Future 發(fā)表主題學(xué)術(shù)報告。他詳盡介紹了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展歷程、技術(shù)原理、研究現(xiàn)狀及最新成果，同時分析了現(xiàn)階段人工智能發(fā)展存在的阻礙和具有研究潛力的課題方向以，并對未來人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢做出前沿預(yù)測。

14屆

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在53屆圖靈獎中，有14屆將獎項頒給了不止一位科學(xué)家。

2002年與2007年和2018年是頒發(fā)人數(shù)最多的三年，這兩年一共頒發(fā)了9位計算機科學(xué)家，以此來表彰他們對公鑰密碼學(xué)（RSA加密算法）、開發(fā)自動化方法檢測計算機硬件和軟件中的設(shè)計錯誤以及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。

27位

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根據(jù)2018年的最新統(tǒng)計，美國斯坦福大學(xué)的圖靈獎人數(shù)位列世界第一（27位）；

MIT（25位）、UC Berkley（25位）并列世界第二；

哈佛大學(xué)（14位）和普林斯頓大學(xué)（13位）分列世界第四和第五名。

33歲

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Shafi Goldwasser（2012）

最年輕的圖靈獎得主是一位女性學(xué)者Shafi Goldwasser（1959年出生）。她于2012年由于在密碼學(xué)的突出貢獻(xiàn)而被授予獎項。

2016年，Goldwasser以學(xué)者身份加入某以色列-美國初創(chuàng)企業(yè)。此外，她還是安全領(lǐng)域的幾家科技初創(chuàng)公司的科學(xué)顧問。

Fernando J. Corbató（1990）

最年長的得主是比Goldwasser大了33歲的Fernando J. Corbató（1926年出生），今年91歲高齡。

他由于對公鑰密碼學(xué)（RSA加密算法）的突出貢獻(xiàn)，在被授予圖靈獎，他在分時操作系統(tǒng)的開發(fā)方面他也是一位杰出先驅(qū)。

40年

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Michael O. Rabin（1976）

第1位非美籍得主出現(xiàn)在1976年。以色列籍計算機科學(xué)家Michael O. Rabin，因為一篇與Dana Scott在1959年共同發(fā)表的論文，二人被共同授予了當(dāng)年的圖靈獎。

當(dāng)年的頒獎詞說：他們的聯(lián)合論文引入了“不確定性機器”的概念，如今，這被證明是一個非常有價值的概念。他們(Scott & Rabin)的經(jīng)典論文一直是這一領(lǐng)域后續(xù)工作的靈感來源。

Tim Berners-Lee（2016）

40年后，來自英國的Tim Berners-Lee獲得了2016年的圖靈獎。他也是距今最近的非美籍得主。

他獲得圖靈獎的理由是因為他發(fā)明了萬維網(wǎng)、第一個Web瀏覽器，以及使Web規(guī)?；幕A(chǔ)協(xié)議與算法。

如果沒有他，手機前的你甚至可能無法看到這篇推送。

小福利

歡迎大家參與活動：留言”一句話證明你了解圖靈獎“。

留言點贊人數(shù)排名前三的讀者將各獲得贈書《深度學(xué)習(xí)》一本，這本書被譽為“深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的權(quán)威教科書”。（本屆圖靈獎得主Bengio是本書的作者之一，另兩位作者是Ian Goodfellow與Aaron Courville）

更重要的是，第一名獲得的那本書有Yoshua Bengio先生的親筆簽名哦~

想要的小伙伴快快參與吧~

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