硕士开始研究AI52岁斩获图灵奖2022年“AI教父”再次获奖_人工智能_深度

2024-12-24 10:39:34 智能问答

作为异步社区的老朋友，Yoshua Bengio还是被誉为“AI圣经”的《深度学习》作者之一，这本书是深度学习领域的奠基之作。
本日，小异就和大家一起一同领略一下这位大牛前半生的精彩，看一看Yoshua的故事。

硕士开始研究AI52岁斩获图灵奖2022年“AI教父”再次获奖_人工智能_深度智能问答

▲ Yoshua Bengio

并不平静的童年，与打算机结缘

Yoshua的童年是在法国巴黎度过的，直到13岁的时候随父母移民到加拿大。
他的父母并不是巴黎人，而是摩洛哥的犹太人，在70年代初期来到法国求学生活。
在巴黎大学的时候，他父亲是药剂专业，毕业后做了一阵子药剂师；母亲当时学的是经济学，但是由于上学期间怀着孩子不得不辍学在家。
他父母对付艺术、科学、哲学等都非常感兴趣，这些从小影响着Yoshua和比他小一岁的弟弟Samy，让他从小数学与科学能力比较出众，埋下了一颗对付科学神往的种子。

在法国期间，由于他父亲服兵役缘故原由百口又回摩洛哥生活了一年，年幼的他便见识到了欧洲的前辈繁华与非洲的掉队贫乏。
1977年，Yoshua百口搬到了加拿大魁北克省，他的外祖母那时候正在蒙特利尔——这儿是讲法语的。

Yoshua的父母到加拿大之后迅速转型，开始做多媒体舞台剧干系的事情，并制作出了非常吸引人的作品。
由于父母的事情常常须要利用打算机制作图像，年轻的Yoshua对迷你型打算机产生了极大的兴趣。

中学的时候，他和弟弟Samy揣着送报纸赚来“巨款”，从加拿大跑到美国，买到了他们两人生中的第一台打算机—— Atari 800（雅达利800）。
至此，两兄弟都与打算机有了不解之缘，迷恋上了打算机科学。

▲ Atari 800个人电脑

他的弟弟，Samy Bengio

▲ Samy Bengio

Samy比Yoshua小一岁，同样被父母影响对付知识与理性有着极度的热爱。
从小与哥哥一起都是范例的“别人家孩子”：成绩超好，安定悄悄，不用父母费心去管。

Samy的本科、硕士、博士都是在蒙特利尔大学度过的，而且都是打算机科学专业。
硕士期间他的研究方向是智能辅导系统，读博的时候转向了当时正在发展的神经网络方向，并且取得不错的成绩。
之后他主研人工智能领域神经网络、机器学习、深度学习、统计学、打算机视觉等方向，并持续产出两百多篇具有影响力的论文。

Samy1999年到2007年在瑞士IDIAP研究所和洛桑联邦理工学院事情，2002年还参与开拓了Torch框架——PyTorch如今是机器学习中最受欢迎的框架之一。
离开瑞士之后他进入谷歌领导Google Brain团队，在谷歌事情了14年后，去年4月他决定辞职离开，然后加入苹果公司连续人工智能的研究事情。

▲ 2019年两兄弟接管Eye on AI创始人Craig S. Smith的采访

哈哈，猜一猜哪个是Samy，哪个是Yoshua？

学霸的求学生涯，初遇人生职业导师

由于童年受到的各种影响，Yoshua更喜好在安静的环境下读书学习，是范例的“书呆子”。
中学的时候他就厌倦了吵闹的高中生活，常常一个人跑到图书馆去读书、看科幻小说。
在有了自己的电脑之后，他更是逐渐沉迷个中，这让他在大学的时候毅然决然地选择了打算机专业（当时叫电气工程专业）。

他本科是在麦吉尔大学读的，1986年毕业后留在学校连续读硕士，后又连续攻读博士并于1991年毕业。
在研究生期间，Yoshua读到被认为是自己的人生职业导师Geoffey Hinton的作品，打仗到神经网络的观点，引发了他对付人工智能的兴趣。

▲ Geoffey Hinton，2013

在各种研讨会和社区谈论中，他又结识了人生中另一位职业导师——当时被称为“神经网络教父”的Yann LeCun。

▲ Yann LeCun，2018

以博士后研究院的身份进入贝尔实验室的Yoshua，开始和Yann LeCun进行互助，将自己的博士论文技能运用于字迹剖析的研究事情中。
这项事情后来匆匆成了贝尔实验室的自动处理支票系统的发展，通过该系统可以读取支票上手写的数字。

在贝尔实验室的一年光阴很快过去，1993年Yoshua离开那儿回到蒙特利尔。

任教蒙特利尔，潜心人工智能研究

Yoshua认为大学首先关心的是公共利益，只有在这里的机构才能更好地让人工智能保持中立，然后勾引研究往对人们有益的方向发展。
以是他加入了蒙特利尔大学，然后创建了蒙特利尔大学实验室：Laboratoire d'informatique des systèmes adaptatifs（适应系统信息实验室，缩写为LISA），开始自己的在神经网络方面的研究事情。

他认为像谷歌、Facebook这些大公司领导的人工智能项目直接与普通人交互的确是好事，但是他不愿定这些公司是否真的能保持中立——Yoshua并不相信它们。
2000年他揭橥论文A Neural Probabilistic Language Model（神经概率措辞模型），为自然措辞处理做出了重大贡献，这种新的方法完备改变了以前机器翻译与自然措辞处理系统。

2004年， Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton，还有Yann LeCun三个人齐聚一堂，共同参与加拿大算法研究所的Learning in Machines & Brains program（机器和大脑学习项目），开始了他们三个人的首次互助。
他们的互助让这个项目得到了许多打破性的进展——比如深度学习，这个现在在打算机视觉、语音识别、自然措辞处理和机器人技能中不可或缺的一项关键技能。

与天下科技巨子竞争

2013年，Geoffrey Hinton加入了谷歌，之后Yann LeCun进入了Facebook，人工智能三大教父只有Yoshua还待在学校，做着纯粹的研究。
当时那些科技巨子正到处收购有潜力的人工智能公司，吸纳着无数的人才成为自己的员工。
Yoshua乃至无法把自己的学生留在身边——科技巨子们给出的报酬实在太吸引人了。

为理解决这些问题，冲破这种局势，留住那些人工智能人才，让人工智能研究转化成为能够切实帮助到人们的产品运用，在2016年他与其他的合资人一起共同创立了人工智能孵化器——Element AI。

最开始公司收购了MLDB.ai全体团队，并在之后召募到1.02亿美元的融资。
之后也不断地受到了加拿大政府的支持，与其他机构达成项目互助、发布研究成果，在2019年还发布了一款人工智能赞助保险承保事情流软件Underwriting Partner 和制造业数据管理平台Knowledge Scout。

但是，这些产品卖得并不太好，昔日的互助伙伴也一个个离开，2020年公司除了把自己卖了毫无出路。
很快在11月美国ServiceNow公司把Element AI收购了，并且毫无成本地开除了绝大多数员工。

斩获图灵奖

2018年，Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton，Yann LeCun三人因在深度神经网络上的卓越贡献而得到图灵奖。
他们三人的研究让深度神经网络成为打算的关键组成部分，被称为“人工智能教父”和“深度学习教父”。

▲ Yoshua Bengio得到2018年的图灵奖

当代人工智能研究险些都绕不开他们三个人的成果，在环球h指数超过100的顶尖打算机科学家中，Yoshua曾是每天被引用次数最多的一个，而本日，他依然稳居前列。

▲ 该数据截止到2021年12月6日，显示Yoshua的715篇论文和专著被引用超过63万次

H-index（H指数）是一个作者级别的指标，用于衡量出版物的生产力和引用影响。

无疑在人工智能和深度学习领域他是最顶尖的那一批人，引领着天下此类技能水平的发展。

对人工智能未来的思考

很多时候我们能够从一些媒体那看到类似“到本世纪中叶，人工智能将比人脑智能十亿倍”“人工智能可能在 2029 年超过人脑”的文章，我们无法确认它们是真的还是假的，就像我们无法预测人工智能会如何发展一样。

Yoshua认为：

实际上，最好的人工智能研究职员都无法负责做出这样的预测，除非他们将其视为科幻电影的一部分。
人工智能研究职员对付未来人工智能的发展步伐并没有达成共识，而且做出这样的预测也毫无科学依据。
科学研究可能在特定问题上结束很永劫光（比如物理学中所有力的统一）或者在打破某项技能（比如深度学习）之后得到超乎想象的进展。

事实也是如此，对付当代科技发展的预测向来是不准确且困难的，吴军博士在《浪潮之巅》中也表达过类似的不雅观点。

在那些噱头和炒作之外，Yoshua倒是认为人工智能的一些确定性趋势是比较明显的：

1，人类智能活生生的存在，那么人类制造的AI也必定能够达到人类的智能，只是智能程度越高，碰着的打算难度越大——并且是指数级增长。

2，人工智能是一把双刃剑，在带来巨大利益的同时也会伴随着不可知的危险，须要让人工智能保持中立。

3，应该鼓励对社会明显有益的人工智能运用，比如康健、应对景象变革、增加受教诲机会等方面。
这些领域可能由于盈利不敷导致投入很少，须要引起更多人的关注。

当下的人工智能

“现在的你，是过去的你所造；未来的你，是现在的你所造。
”

Yoshua本日的造诣全来自于他昨天所做的统统，来日诰日的人工智能也取决于本日人们所有的研究——取决于所有投身于个中和有志于投身于个中的所有人。
书总是要看的，知识也总是要学的，那本日，听完Yoshua Bengio的故事，就来看看他的书，用《深度学习》来学深度学习吧。

《深度学习》

▲ 深度学习领域奠基之作，一本真正的AI圣经

除了Yoshua Bengio之外这本书还有两个作者，分别是Aaron Courville和Ian Goodfellow。
Aaron Courville是Yoshua在蒙特利尔大学的同事，也是LISA实验室（便是Yoshua创建的那个实验室）的成员，他专注于打算机视觉运用，开拓了许多深度学习中概率模型和新颖的推断方法。

而Ian Goodfellow是他们俩的博士学生，同时是著名的对抗天生网络的发明者，他毕业后入职了谷歌（这便是前面说的“留不住的学生”）。
不过他的职业进程也挺故意思的，2015年博士毕业进入谷歌，2016年又跑到了谷歌DeepMind团队对手OpenAI那去了，然后2017年再回到了谷歌研究院。
这还没完，2019年他离开谷歌加入苹果公司担当机器学习项目组主管，今年（2022年）4月他又由于苹果公司哀求不能远程办公，必须去抽韶光Apple Park上班切实其实太坑，毫无人性，直接跑路。
根据知情人士透露，他又要加入DeepMind了。

▲ 《深度学习》作者之一，Ian Goodfellow

说回《深度学习》！
有老中青三位深度学习领域佼佼者的功力加持，就像Geoffrey Hinton说的一样：这是深度学习的奠基教科书。
同时也被人称为“AI圣经”，就像学习人工智能绕不开Yoshua三人一样，学习深度学习也绕不开这本《深度学习》。

这本书适宜所有机器学习专业的学生，和所有有志于在深度学习方向有所发展的开拓者和研究职员。
虽然书中的内容包含了数学工具、机器学习观点，深度学习算法和关于一些具有展望性的实验想法，但是这些并不是非得全部读完。
如果数学根本好，直接跳过第一部分就好；只要想实现一个能用的系统，第三部分就完备不用看了；对深度学习未来研究有着很大兴趣的人，那么把第三部分当作重点也是完备可行的。

总之，这本《深度学习》既能帮助你学习深度学习的干系知识，也能够帮助你建造深度学习干系事情系统，同时还能过指引一下相瞄准确的未来学习方向，一举多得。

普通人眼里的人工智能

小异末了想说一下，作为一个非专业职员，一个普通人，是希望人工智能能够得到更好更快的发展，能够为普通人带来更多的便利：帮助视力、听力、措辞障碍者重新与这个天下进行正常互换，帮助肢体残障者重新站起来、走起来、跑起来，帮助更多普通或欠亨俗的人生活变得更好。

人工智能，究竟因此人为本。

先提前跟你说一声感激，感激你用人工智能在未来让更多人的生活变得更好。

文章编辑：沙鱼审校：桐希王峰松

参考来源：

[1] Superintelligence: Futurology vs. Science - Yoshua Bengio..

[2] Yoshua Bengio - Wikipedia..

[3] ‪Yoshua Bengio‬ - ‪Google 学术搜索‬..

[4] 伊恩·古德费洛,约书亚·本吉奥,亚伦·库维尔.深度学习.[M].北京:公民邮电出版社,2017

[5] AI pioneers honored with Spain’s Princess of Asturias Award - The Washington Post..