美國電子計算機協(xié)會27日宣布,加拿大蒙特利爾大學教授約舒亞·本希奧、谷歌副總裁杰弗里·欣頓和紐約大學教授揚·萊坎(中文名楊立昆)因在人工智能深度學習方面的貢獻獲得2018年度圖靈獎。
圖靈獎以已故英國著名數(shù)學家艾倫·圖靈的名字命名,被譽為“計算機界的諾貝爾獎”,獎金為100萬美元,由谷歌公司提供。
美國電子計算機協(xié)會的公告說,這三位科學家在概念和工程學上取得突破,使深度神經(jīng)網(wǎng)絡成為計算科學的關(guān)鍵部分。這種深度學習方法促使計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器人等領域取得突破性進展。
公告說,有關(guān)人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡的想法在上世紀80年代就被提出,但后來一度遇冷,在質(zhì)疑聲中仍堅持相關(guān)研究的人為數(shù)不多。三位科學家一直堅持到了21世紀,并帶來重大突破,如今相關(guān)方法成為研究主流。
電子計算機協(xié)會主席謝麗·潘凱克說,人工智能是發(fā)展最快的科學領域之一,這很大程度歸功于深度學習的進展,而本希奧、欣頓和萊坎為此奠定了基礎。
潘凱克說,所有使用智能手機的人都能切實感受到自然語言處理和計算機視覺的進展,這在10年前是不可能的,新進展還為醫(yī)學、天文學和材料科學等領域提供了強大的新工具。
深度學習是近來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。而在深度學習中,計算機不被明確告知如何解決特定任務,而是模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡形成一種學習算法,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)絡層數(shù)越深,結(jié)果越好,因此相關(guān)方法被稱作深度學習。
責任編輯:莊婷婷
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