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AI教父:我们都是机器人

2019-01-02 15:20:20
AI教父:我们都是机器人

出生于1947年12月6日,加拿大加拿大人,获得博士学位。 1977年来自爱丁堡大学;认知心理学家和计算机科学家;在人工神经网络方面取得了巨大成就,自2013年起在谷歌人工智能部门工作。研究小组—— Google Brain。

他是多伦多大学名誉教授,也是Google的一名工程师

他是神经网络的先驱之一

他因为伤了背,站立着工作12年

他是被称为AI教父的——Geoffrey Hinton

生于1947年12月6日,加拿大英裔,1977年在爱丁堡大学获得博士学位;认知心理学家和计算机学家;在人工神经网络方面取得巨大成就,自2013年起任职于谷歌人工智能研究小组——Google Brain。

1、AI教父

今天,混AI圈的人鲜有人没听过Geoffrey Hinton。他是谷歌大脑研究小组的负责人,多伦多大学的荣誉教授。而奠定了他在今天人工智能圈“教父”地位的,是他在多层神经网络技术的贡献。

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Hinton对AI的贡献有多大呢?

学术点说,Hinton在1986年提出的通过反向传播来训练深度网络理论,标志着深度学习发展的一大转机,为近年来人工智能的发展奠定了基础。

更实际点说,今天谷歌中通过语音识别进行图片检索、在手机上把语音转化为文字的技术的实现,大部分功劳要归于Hinton博士的研究。他的研究,彻底改变了人工智能,乃至整个人类发展的轨迹。

2、从研究大脑,到尝试制作一个

Geoffrey Hinton出生在英国一家“书香门第”,家人多是数学家和经济学家,这样的“学霸爸妈”显然让Hinton的童年不太好过,正如他自己所说:“我大概在7岁的时候就意识到,不读博是不行了(微笑脸)。”

而最初把Hinton引上人工智能这条路的,是他对人脑的好奇。

Hinton很早就沉迷于大脑如何工作的问题。于是,他开始进入生理学,解剖大脑以了解其工作方式。

不满足于此,他又开始学习心理学。最后,他决定更多地使用计算机科学的方法来模拟大脑,并进入人工智能领域,开始了他近40年的研究生涯。

“我认为,如果你真的想了解一个非常复杂的装置,比如大脑,那你就制作一个。”

3、坚持你认为对的,直到世界追上你的脚步

之后,在多伦多,Hinton和他的团队研究出了更深度的神经网络,以解决更复杂的问题。他们共同开发了一个多层神经网络,这个深度神经网络也被应用于多个方面。

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比如有人用它在80年代就打造了一辆无人车并且开上了路。

而现在已经是深度学习的另一位领袖人物、Facebook的AI实验室负责人Yann LeCun则利用深度神经网络建立了一个可以识别手写数字的系统。这一系统最终实现了商用。

在当时,深度神经网络的前景似乎一片大好,但是,现实中的故事往往没有这么简单。

Hinton的研究再次遇到了瓶颈。

“我们当时并没有足够的数据,也没有足够的计算机运行能力,AI和计算机科学的从业者认为神经网络是一厢情愿的想法。”

但Hinton始终坚持着,尽管完全不被重视。

他坐在房间的最角落里参加学术会议,在大牛云集的人工智能会议上完全不被重视。甚至他自己也开始产生了怀疑:“有很多次我都觉得我不会继续这项工作了”。

直到这个世界开始慢慢追上他的脚步。

2006年,计算机的运行速度有了巨大的提高,超快速芯片的到来以及互联网上产生的大量数据使得Hinton的算法变得非常神奇。

突然之间,计算机开始可以识别图像中的内容,可以识别语音,可以将一种语言翻译成另一种语言。

2012年,Geoffrey Hinton和他的团队带着 AlexNet参加了那一年的 ImageNet ILSVRC 挑战赛,以惊人的优势获胜(错误率比第二名低了足足 10%)。这篇被 NIPS 2012 收录的论文被认为是深度学习热的开启。

同年,“神经网络”和“机器学习”等词汇也开始在纽约时报的头版出现。

“人们终于理解了这个概念,我感到很欣慰。”Hinton这样说。

4、推翻自己,胶囊网络的提出

尽管已经成为了深度学习的领袖人物,Hinton的脚步却从没有停歇。2017年10月26日,Hinton发表了一篇在AI圈掀起轩然大波的论文——Capsule Networks(胶囊网络)。

Hinton高喊,“卷积神经网络(CNN)的时代已经过去了!”,将他过去几十年的研究翻了过去。

尽管胶囊网络研究仍处在婴儿阶段,在训练的数据集十分庞大时仍可能会遇到问题,但Hinton相信在未来它还有巨大的发展潜力,这位深度学习教父也许还将再次改写深度学习的发展历程。


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