作者｜李梅
編輯｜陳彩嫻
當地時間6月15日，阿斯圖里亞斯公主基金會官宣：2022年阿斯圖里亞斯公主技術和科學研究獎（Princess of Asturias Award for Technical and Scientific Research）頒給深度學習三巨頭 Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio 以及 Deepmind 創(chuàng)始人 Demis Hassabis，以表彰他們對人工智能的進步及其在社會中的全面融合所做出的貢獻！
評審團認為，他們在深度學習領域的貢獻帶來了語音識別、自然語言處理、對象感知、機器翻譯、策略優(yōu)化、蛋白質結構分析、醫(yī)學診斷和許多其他技術的重大進步。這些技術在目前和未來對社會進步的影響非同尋常。
阿斯圖里亞斯公主獎由阿斯圖里亞斯公主基金會設立，每年頒發(fā)一次。該基金會的目標是為頌揚和促進構成人類普遍遺產一部分的科學、文化和人文價值。該獎項是西班牙最高榮譽獎項之一。
LeCun 在推特上官宣了獲獎消息：
Yoshua Bengio、Geoffrey hinon、Demis Hassabis 將與我共同在十月底接受西班牙阿斯圖里亞斯公主獎的榮譽。獲得這個獎項我感到非常榮幸。
Hassabis也發(fā)表了獲獎聲明：
我（同時代表我了不起的團隊）非常榮幸能與我一些杰出的同事和科學家一起被授予著名的阿斯圖里亞斯公主獎，他們通過發(fā)明這些新的突破性技術，幫助改善了人們的生活，增進了我們對世界的理解。
1 深度學習三巨頭
Geoffrey Hinton、Yann LeCun和Yoshua Bengio 被是人工智能關鍵技術深度學習的三位「教父」，深度學習基于神經網絡，被用于語音識別、計算機視覺和自然語言處理，并在物體感知和機器翻譯等多個領域取得了進步。這些神經網絡旨在模擬人腦的功能，使用將生物學習過程轉換為數學序列的算法。這種觀點的核心在于讓機器從自己的經驗中學習。
2018年，Hinton、LeCun 和 Bengio 共同被授予圖靈獎。
Hinton于1986年發(fā)明了反向傳播算法，這是訓練神經網絡的基礎。2012年，他和他的學生Alex Krizhevsky用這些算法設計了一個名為AlexNet的卷積神經網絡，該網絡由65萬個神經元組成，并用120萬張圖像進行訓練，目標識別的錯誤率僅為26%，比以前的系統降低了一半，最終獲得2012年ImageNet競賽冠軍，掀起深度學習的熱潮。
Hinton 還對人工神經網絡及其訓練做出了其他貢獻，例如共同發(fā)明了玻爾茲曼機器（Boltzmann machine）、亥姆霍茲機器（Helmholtz machine）和所謂的專家產品（Product of Experts，PoE）。2021，他在arXiv預印本平臺上發(fā)表了一份文件，介紹了GLOM，這是一個創(chuàng)新的理論項目，涉及一個新的向量模型，用于處理和表示神經網絡中的視覺信息，該模型仍處于開發(fā)階段。
Hinton 在1970年畢業(yè)于劍橋大學實驗心理學專業(yè)，1975年獲得愛丁堡大學人工智能博士學位。他曾在英國蘇塞克斯大學、加州大學圣地亞哥分校、卡內基梅隆大學以及加拿大多倫多大學工作。1998年至2001年，他在倫敦大學學院成立了蓋茨比計算神經科學單位（Gatsby Computational NeuroScience Unit）。隨后，他回到多倫多大學，目前是該校計算機科學系名譽教授。
自2013年以來，他一直與谷歌合作，擔任深度學習應用程序開發(fā)副總裁，目前是加拿大Vector Institute的首席科學顧問。谷歌學術顯示，他有300多篇出版物，被引用次數達57萬，h指數為169。
Hinton 是英國皇家學會、加拿大皇家學會和人工智能促進協會（國際范圍）的會士，美國藝術與科學院和美國國家工程院的榮譽成員。除了2018年圖靈獎外，他還獲得了David E.Rumelhart獎（2001年）、國際人工智能聯合會議頒發(fā)的卓越研究獎（2005年），加拿大自然科學與工程研究委員會授予的Gerhard Herzberg加拿大科學與工程金獎（2010年）、日本NEC C&C獎（2016年）、電氣與電子工程師學會（IEEE）和愛丁堡皇家學會授予的James Clerk Maxwell獎章（2016年）。
LeCun則為 Hinton 發(fā)明的反向傳播算法的發(fā)展做出了貢獻，并于1989年創(chuàng)建了經典卷積神經網絡 LeNet-5，是現代卷積神經網絡的起源之一。它是一種銀行支票上字符的識別系統，代表了光學字符識別技術的重大進步。后來，他為開發(fā)DjVu圖像壓縮技術做出了貢獻，數百個網站和數百萬用戶使用該技術訪問互聯網上的掃描文檔。他還研究了文檔識別、人機交互和語音識別的深度學習方法。
LeCun 在1983年畢業(yè)于巴黎電子工程學院，1987年獲得巴黎皮埃爾瑪麗居里大學計算機科學博士學位。在多倫多大學GeoffreyHinton團隊進行博士后研究后，他于1988年加入美國電話電報公司貝爾實驗室，并于1996年成為圖像處理研究部門的負責人。在新澤西州普林斯頓NEC研究所短暫任職后，他于2003年加入紐約大學。他是Facebook的人工智能研究主管，并在紐約大學從事學術活動，與數據科學中心（2012年至2014年由他創(chuàng)建并領導）和庫蘭特數學科學研究所有聯系。他還是純數學與應用數學研究所和數學計算與實驗研究所（ICERM）顧問委員會的成員。
谷歌學術顯示，LeCun 獨著或合著300多篇出版物，被引用次數達24萬，h指數為135。他是美國國家工程院院士，除2018年圖靈獎外，他還獲得過IEEE神經網絡先驅獎（2014）、IEEE PAMI杰出研究員獎（2015）和賓夕法尼亞大學Harold Pender Award（2018）。他擁有墨西哥國家理工學院和洛桑聯邦理工學院的榮譽學位。2016年，他被Wired雜志評選為100位全球影響力人物。
Bengio對概率序列模型做出了重要貢獻，該模型用于語音和手寫識別以及無監(jiān)督學習。他目前正在研究數據表示中更高效的算法，提取模式識別，并能夠理解更復雜的關系和高級概念。
Bengio 在1986年獲得加拿大麥吉爾大學工程學士學位，后又相繼獲得計算機科學碩士和博士學位。他在MIT和貝爾實驗室的LeCun團隊完成了博士后研究。自1993年以來，他一直是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授。除了擔任加拿大統計學習算法研究主席外，他還是魁北克人工智能研究所Mila的創(chuàng)始人和科學總監(jiān)，Element AI 初創(chuàng)公司的聯合創(chuàng)始人和多家科技公司的顧問。自2019年以來，他擔任多涅斯價值研究所（IVADO）的科學主任和加拿大人工智能咨詢委員會的聯合主席。Bengio還是加拿大皇家學會會士，并獲得魁北克政府頒發(fā)的瑪麗·維多利亞獎（2017年）、魁北克國際關系和法語國家部50周年紀念獎章（2018年）、加拿大人工智能協會頒發(fā)的終身獎（2018年）、基拉姆獎（Killam Prize）和IEEE CIS神經網絡先鋒獎（2019年）。他是三本關于深度學習的著名書籍的作者，也是《蒙特利爾人工智能負責任發(fā)展宣言》（Montreal Declaration for a Responsible Advancement of Artificial Intelligence）的發(fā)起人之一。谷歌學術顯示，Bengio發(fā)表了600多篇文章，被引用次數達53萬，h指數為205。
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DemisHassabis：掀起AI在生命科學中的革命
Hassabis是DeepMind的CEO兼聯合創(chuàng)始人，DeepMind 是世界上最大的人工智能研究公司之一，成立于2011年，2014年被谷歌收購。在DeepMind，Hassabis 創(chuàng)建了一個神經網絡模型，該模型將人工神經網絡的功能與可編程計算機的算法能力相結合。
DeepMind 將機器學習的進步與深度學習過程以及強化學習相結合，設計了一個新的深度強化學習領域，這是一個人工智能系統，為許多科學學科領域的多種應用打開了大門。2021，DeepMind團隊成功地以極高精確度預測了35萬多種人類蛋白質的結構（占所有已知蛋白質的44%）。該數據通過AlphaFold蛋白質結構數據庫提供給世界上所有實驗室，該成果被 Science雜志評為年度科學發(fā)現（Scientific Discovery of the Year）。歐洲分子生物學實驗室主任 Edith Heard 稱，這一成就「與幾十年前的基因組學一樣，是生命科學的真正革命」。
Hassabis 是一名國際象棋神童，在13歲時就已經是一名著名的棋手。他對編程充滿熱情，17歲時，他加入Bullfrog Productions公司，擔任視頻游戲設計師，并在那里創(chuàng)作了Theme Park等熱門游戲。1997年，他獲得劍橋大學計算機科學專業(yè)。1998年成立了視頻游戲公司Elixir Studios。2009年，他在倫敦大學學院獲得了認知神經科學博士學位，并在哈佛和MIT完成了學業(yè)。
2011年，在埃隆·馬斯克等投資者的支持下，Hassabis 成立了人工智能公司DeepMind Technologies，并開始創(chuàng)建學習算法來用于視頻游戲，如AlphaGo，在短時間內擊敗了Go世界冠軍Lee Sedol，引起世界轟動。他推動了人工智能學習系統AlphaZero 的開發(fā)，這是革命性的，因為它將人類神經功能、記憶和想象之間的聯系與機器學習機制結合在一起。Hassabis 英國皇家學會、皇家工程學院和皇家藝術學會的會士，曾獲得皇家學會頒發(fā)的穆拉德獎（Mullard Award，2014年）、美國成就學院頒發(fā)的金盤獎（Golden Plate Award，2017年）和丹·大衛(wèi)獎（Dan David Prize，2020年）。谷歌學術顯示，他的著作已被引用近8萬次，h指數為73
恭喜以上四位人工智能研究先驅者！
參考鏈接：
https://www.fpa.es/en/princess-of-asturias-awards/laureates/2022-geoffrey-hinton-yann-lecun-yoshua-bengio-and-demis-hassabis.html?especifica=0&idCategoria=0&anio=2022&especifica=0
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