oshua Bengio，Geoffrey Hinton和Yann LeCun，人工智能業(yè)界知名的“AI教父” - 因其開發(fā)深度學習AI領域的工作而獲得2018年圖靈獎，共同分享100萬美元獎金。這三名研究人員在20世紀90年代和21世紀初開發(fā)的技術使計算機視覺和語音識別等任務取得了巨大突破。他們的工作支持了當前人工智能技術的噴發(fā)，應用領域從自動駕駛汽車到自動化醫(yī)療診斷，琳瑯滿目。

地球上的所有人每天都在與人工智能發(fā)生著關聯(lián)，Bengio，Hinton和LeCun共同帶來的算法的啟發(fā) - 無論是用于解鎖手機的面部識別系統(tǒng)，還是在你寫郵件時語言模型系統(tǒng)建議加入的詞語。

這三名技術鼻祖占據了人工智能研究生態(tài)系統(tǒng)的突出位置，他們跨越了學術和業(yè)界。Hinton在谷歌和多倫多大學之間穿梭工作; Bengio是蒙特利爾大學的教授，并創(chuàng)立了一家名為Element AI的AI公司; LeCun是Facebook的首席人工智能科學家，也是紐約大學的教授。

谷歌人工智能負責人杰夫·迪恩贊揚了這三人的成就： “深度神經網絡是現(xiàn)代計算機科學的一些最偉大的進步，而這一切的核心是今年的圖靈獎獲獎者，Yoshua Bengio，Geoff Hinton和Yann LeCun開發(fā)的基本技術?！?/p>

人工智能的研究以其繁榮與蕭條的周期而聞名，問題的提出和解決通常會持續(xù)一代人或者更長時間，當研究未能滿足期望時，研發(fā)投入就會收縮，這被稱為“人工智能冬季”。在20世紀80年代后期的一個典型的“冬季”，Bengio，Hinton和LeCun開始交流思想并開展工作，包括神經網絡 - 由連接的數字神經元制成的計算機程序在那時被提出，而現(xiàn)在它們已成為現(xiàn)代AI的關鍵組成部分。

“在90年代中期和21世紀初之間出現(xiàn)了一個黑暗時期，當時不太可能有條件發(fā)表關于神經網絡的研究，因為技術社區(qū)已經對它失去了興趣?！盠eCun說。

就在這前景并不太明朗的背景下，三人從加拿大政府獲得資金，成立了一個結構松散的研究中心。 他們?yōu)閷W生組織定期研討會和暑期學校，這創(chuàng)造了一個小型社區(qū)，在2012年左右到2013年，人工智能的應用開始真正爆發(fā)了。

來自GPU（最初設計用于游戲）的廉價處理能力和豐富的數字數據，為這些小型認知引擎提供了動力。自2012年以來，Bengio，Hinton和LeCun開創(chuàng)的基本技術，包括反向傳播和卷積神經網絡，已經在人工智能中普遍存在，并且在技術方面已經普及。

LeCun表示，他對人工智能的前景持樂觀態(tài)度，但他也很清楚，在該領域實現(xiàn)其承諾之前還需要做更多的工作。當前的AI系統(tǒng)需要大量數據來理解世界，可以輕易欺騙，并且只擅長特定任務。 “這只是沒有常識性的機器?！盠eCun說。如果該領域要繼續(xù)向上發(fā)展，那么就需要發(fā)現(xiàn)新的方法，這些方法與AI的教父所開發(fā)的方法一樣具有基礎性質。