名技术鼻祖占据了人工智能研究生态系统的突出位置，他们跨越了学术和业界。Hinton在谷歌和多伦多大学之间穿梭工作; Bengio是蒙特利尔大学的教授，并创立了一家名为Element AI的AI公司; LeCun是Facebook的首席人工智能科学家，也是纽约大学的教授。
通用人工智能是指机器获得人类水平的智能。一些研究人员将通用人工智能称为强AI(strong AI)或者完全AI(full AI)，或称机器具有执行通用智能行为(general intelligent action)的能力。
Bengio 教授研究人工智能的动力就是发掘它的潜能，而不是对它的恐惧。他的研究成果不仅是如今 AI 热浪的基石，也是加拿大在人工智能时代占据一席领导者位置的重要原因。「要让电脑能像人类那样思考，或者起码能像人类那样理解世界，我们现在离那一步还太远」，Bengio 教授说，「但是人工智能现在的发展已经足以对经济和人类的福祉产生巨大的影响。」。
通用人工智能是指机器获得人类水平的智能。一些研究人员将通用人工智能称为强AI（strong AI）或者完全AI（full AI），或称机器具有执行通用智能行为（general intelligent action）的能力。
位获奖者都在人工智能领域占据重要位置，他们跨越了学术和业界。Hinton在谷歌和多伦多大学之间切换； Bengio是蒙特利尔大学的教授，并创立了一家名为Element AI的AI公司； LeCun是Facebook的首席人工智能科学家，也是纽约大学的教授。
位获奖者都在人工智能领域占据重要位置，他们跨越了学术和业界。Hinton 在谷歌和多伦多大学之间切换； Bengio 是蒙特利尔大学的教授，并创立了一家名为 Element AI 的 AI 公司； LeCun 是 Facebook 的首席人工智能科学家，也是纽约大学的教授。
新闻2018图灵奖授予三位“AI教父”，十年三次荣获计算机界诺奖爱科技最全技术2年前今天，美国计算机协会宣布，2018年图灵奖（被称为诺贝尔计算机科学奖）将颁发给三个人工智能巨头：杰弗里·辛顿（Jeffrey Hinton）、延恩·勒昆（Yan Lekun）和约舒亚·本吉奥（Joshua Bengio）。三位获奖者将由谷歌资助的100万美元奖金的一部分。杰弗里·辛顿（71）：多伦多大学名誉教授，谷歌大脑人工智能团队高级研究员。杨乐坤（55）：纽约大学教授，Facebook首席人工智能科学家。YoshuaBengio（58）：蒙特利尔大学教授，人工智能公司ElementAi的联合创始人。这是十年来图灵奖第三次被授予机器学习领域杰出贡献者：2011年图灵奖获得者朱迪亚?珀尔通过发展概率论和因果推理微积分为人工智能的发展做出了巨大贡献。Leslie Gabriel Valiant于2010年获得图灵奖。他为计算理论的发展做出了革命性的贡献，包括PAC学习理论、并行和分布式计算理论。美国计算机协会主席Cherri M.Pancake在一份声明中说：“人工智能现在是所有科学领域发展最快的领域之一，也是目前最热门的话题之一。AI的发展和繁荣很大程度上归因于Bengio、Hinton和勒肯奠定了基础的深入学习的最新进展。这些技术被数十亿人使用。任何一个拥有智能手机的人现在都能在自然语言处理和计算机视觉方面体验到10年前不可想象的真正进步。除了我们每天使用的产品外，深入学习的新进展也为科学家提供了从医学到天文学到材料科学的强大的新工具。关于图灵奖图灵奖，被称为A.M.图灵奖，由美国计算机协会于1966年设立，用于奖励对计算机行业做出重要贡献的个人。它的名字来源于计算机科学的先驱，英国科学家艾伦·马西森·图灵。因为图灵奖要求很高的获奖条件，而且获奖程序非常严格，一般每年只授予一名计算机科学家，只有几年时间有两名合作者或科学家在同一方向上做出贡献来该奖。因此，它是计算机行业最负盛名和最崇高的奖项，被称为计算机行业的诺贝尔奖。每年，图灵奖都在明年4月初颁发。从1966年至今，共有67名获奖者。根据国籍，美国学者最多，而欧洲学者偶尔也会看到。目前，中国学者只有2000名图灵奖获得者姚世志（现任清华大学教授、香港中文大学客座教授）。据有关统计，截至2018年，斯坦福大学（27所）、麻省理工学院（25所）、加利福尼亚大学、伯克利大学（25所）、哈佛大学（14所）、普林斯顿大学（13所）分别位居世界第四和第五。人工智能中的三个“丹尼尔”三个获奖者被称为“当代人工智能教父”，并开创了深度神经网络，成为计算科学的重要组成部分，为深度学习算法的开发和应用奠定了基础。深层神经网络显著提高了计算机感知世界的能力。它不仅改变了计算领域，而且几乎改变了科学和人类斗争的所有领域。简单地说，深层神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以实现人工智能的机器学习技术。辛顿、莱肯和本吉奥在深层神经网络领域有着深厚的根基。辛顿从著名的理论化学家和认知科学家那里培训了诺贝尔奖获得者克里斯托弗·朗格特·希金斯。Lecun是辛顿的博士后学生，也是神经网络的坚定信徒，而Lecun和Bengio在贝尔实验室工作。大约10年前，辛顿还得到了加拿大政府40万美元的支持，与勒村、贝吉奥和该领域的其他学者合作，组成了一个致力于“神经计算和适应性感知”的研究团体。作为人工智能的三大巨头，杰弗里·辛顿、约化·本吉奥和延恩·勒昆为人工智能的发展做出了不可磨灭的贡献。杰弗里·辛顿有三大贡献：反向传播Boltzmann机卷积神经网络的改进辛顿在过去30年里一直致力于解决人工智能面临的一些最大挑战。除了他在神经网络（以生物神经元为模型的数学功能层）方面的开创性成就外，他还撰写或合著了200多篇关于机器学习、感知、记忆和符号处理的同行评审出版物，其中包括1986年的一篇关于反向传播学习的论文实验，证明神经网络中的反向传播可以工作。提供“有趣”的分布表示，并提出一种影响未来人工智能的新方法。尤其是在计算机硬件越来越便宜、功能越来越强大的帮助下，计算机视觉、自然语言处理、机器翻译、药物设计和材料测试都取得了巨大的进步，一些神经网络甚至比人类专家产生了更好的结果。2012年，辛顿和两名研究生学习了著名的人工智能基准测试软件Imagenet。Imagenet的系统可以将100000张照片分为1000个类别，准确率为85%，比第二位的准确率高出10个百分点。Yoshua Bengio有三大贡献：序列的概率建模高维嵌入与注意机制生成对抗网络Bengio是第一个将神经网络与序列的概率模型相结合的人，这个概念已经扩展到当代的语音识别系统中。在近20年前发表的一篇论文中，他介绍了单词嵌入的概念，这是一种语言建模和特征学习范式，词汇中的单词或短语映射到实向量。嵌入式技术以及Bengio最近与计算机科学家和谷歌大脑研究人员Ian Goodfellor在Gans上的合作已经彻底改变了机器翻译、图像生成、音频合成和文本到语音系统等领域。延乐坤有三大贡献：卷积神经网络改进的反向传播算法拓宽神经网络的视野所谓虎父无狗子，乐坤在神经网络领域也取得了许多开拓性的成就。他开发了一种卷积神经网络，这是一种高效的多层神经网络，通常用于分析视觉图像，但也应用于许多其他应用，包括自动驾驶、医学图像分析、语音控制助手和信息过滤。1980年代在多伦多大学和贝尔实验室工作期间，他是第一个训练人工智能系统处理手写数字图像的人，并为早期版本的反向传播算法做出了贡献。此外，他还扩展了层次特征表示（它捕获本地和相关数据）的概念，以及能够操作结构化数据的人工智能模型体系结构。Jeff Dean，谷歌人工智能高级研究员和高级副总裁，是三位人工智能教父，他评论道：“深度神经网络对现代计算机科学的进步做出了巨大贡献，有助于在计算机视觉、语音识别和自然语言等长期存在的问题上取得重大进展。语言理解。取得这一进展的关键是图灵奖获得者Yoshua Bengio、Geoff Hinton和Yann Lecun在30多年前开发的基础技术。通过极大地提高计算机感知世界的能力，深层神经网络不仅改变了计算领域，而且几乎改变了科学和人类斗争的各个领域。报告/反馈好友好友 新闻，还能获得积分兑换好礼哦 10988781在澳洲买房的中国人亏惨了。
图灵奖得主Silvio Micali上海之行讲了啥？都在这里了比特币升值？德国意图退出美国主导的金融体系。
