回顾2017,AI “教父” 这么说

2017年AI界是百家争鸣,在全球掀起了一波巨潮,工业机器人、语言翻译、自动驾驶、机器人诊断等呈现出过程式的飞跃进展。

不过,在AI“教父”Geoffery Hinton看来,2017年AI确实有可观的进展,但是与2016年的AlphaGo以及2014年的机器翻译相比,17年的进展却没有什么突破,值得一提的仅有三点:

1)神经架构搜索:用神经网络来自动设计神经网络,而且有效;

2)基于注意力机制的机器翻译,不再需要循环或者卷积;

3)AlphaZero快速学会以人类的风格下棋,把最强的棋类程序抛在身后。

其人其事

Geoffrey Hinton,现年70岁,是一位英国出生的计算机学家和心理学家,以在神经网络方面的贡献闻名。他是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者。

Hinton 1970年在英国剑桥大学获得实验心理学学士学位,后于1978年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。此后,他曾在萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院工作。他是盖茨比计算神经科学中心的创始人,目前担任多伦多大学计算机科学系教授。

Hinton也是机器学习领域的加拿大首席学者,是加拿大高等研究院赞助的“神经计算和自适应感知”项目的领导者。他在2013年3月加入Google,同时Google并购了他创办的DNNresearch公司。

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