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這兩天在美國加利福尼亞州的山景城，google 正舉辦著I/O 2016年度開發(fā)者大會，AI（artificial intelligence人工智能）再度成為大會焦點(diǎn)。

智能助手、智能家居中樞、智能聊天應(yīng)用等新產(chǎn)品陸續(xù)在大會上發(fā)布。有意思的是，谷歌本次發(fā)布了智能家居的硬件產(chǎn)品Google Home來對抗Amazon Echo的強(qiáng)勁勢頭。

Google Home

數(shù)據(jù)顯示，全球目前在人工智能領(lǐng)域有近千家公司，僅2015年在AI領(lǐng)域的投資交易就有近300宗。全球已有數(shù)千億美金投入人工智能的相關(guān)研究，未來將撬動巨大的市場空間。

2016年是人工智能元年，造就為大家搜集了十位AI界的科學(xué)達(dá)人。在這份名單中，我們看到谷歌已經(jīng)儼然建立起一個“AI帝國”，通過從名?！巴趬δ_”搜刮來高級顧問或技術(shù)官，以及收購專業(yè)AI項(xiàng)目公司的手段，在認(rèn)知神經(jīng)、腦神經(jīng)、高級機(jī)器人、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域獨(dú)樹一幟，而Facebook則主要在圖像識別等領(lǐng)域占據(jù)了重要江湖地位。

我們可以看到AI已經(jīng)從象牙塔里的高冷研究，逐步轉(zhuǎn)換為科技公司、互聯(lián)網(wǎng)公司的最核心競爭力。AI代表了這時代人類的前沿智慧，也正達(dá)到一種科學(xué)的極致。

這份名單不涉及任何排名，僅是拋磚引玉。如果你知道更多，請?jiān)谠u論中不吝與我們交流。

杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）

供職于：google公司

擅長領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)、腦神經(jīng)

我們很難用寥寥數(shù)語來總結(jié)任何“非凡頭腦”的職業(yè)生涯，而就辛頓而言，這事尤其具有挑戰(zhàn)性。作為人工智能領(lǐng)域的三位奠基人之一，早在30年前，辛頓就已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域留下了自己的烙印。

他一直致力于理解大腦神經(jīng)元。他沒有答案，但他將盡全力尋找答案，至少改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬人腦的某些方面?！拔曳浅Ｅd奮，我們發(fā)現(xiàn)一種可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得更好的方法，尤其是這種方法能夠揭示大腦是如何工作的時候。

然而，直到計(jì)算機(jī)的性能達(dá)到深度學(xué)習(xí)的要求，辛頓才開始在學(xué)術(shù)界以外得到自己應(yīng)得的廣泛認(rèn)可。2004年，他參與創(chuàng)立了神經(jīng)計(jì)算和自適應(yīng)感知項(xiàng)目（Neural Computation and Adaptive Perception），這是一個甄選嚴(yán)格的邀請制研究者團(tuán)體，集合了來自物理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和工程學(xué)領(lǐng)域的精英。

此外，他還參與創(chuàng)立了DNNResearch，該公司在2013年被谷歌公司（Google）收購。自那之后，他就一直為所謂的谷歌“大腦”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目工作。在他的幫助下，谷歌的圖像識別和安卓系統(tǒng)音頻識別能力大幅提升。

雅恩·樂昆（Yann LeCun）

供職于：Facebook

擅長領(lǐng)域：圖像識別

作為人工智能領(lǐng)域的三位奠基人之一，樂昆為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)，尤其是在圖像識別領(lǐng)域。

在上世紀(jì)80年代末和90年代初，他大部分時間都在為AT&T效力，先是擔(dān)任研究員，最終升任該公司圖像處理技術(shù)研究部門的負(fù)責(zé)人，他是圖像壓縮技術(shù)DjVu的主要發(fā)明者之一。

2003年，樂昆被紐約大學(xué)（NYU）聘為計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的教授。2013年，他加入Facebook，擔(dān)任該公司人工智能實(shí)驗(yàn)室的主任，也是人工智能尤其是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最知名的學(xué)者之一。

約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）

供職于：加拿大蒙特利爾大學(xué)

擅長領(lǐng)域：高級機(jī)器學(xué)習(xí)

在人工智能領(lǐng)域的三位奠基人中，約書亞·本吉奧教授也是機(jī)器學(xué)習(xí)大神之一，他的研究工作主要聚焦在高級機(jī)器學(xué)習(xí)方面，致力于用其解決人工智能問題。

他是少有的幾個仍然全身心投入在深度學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)界的教授之一，好多其他教授早已投身于工業(yè)界，加入了Google或Facebook公司。

他目前是加拿大蒙特利爾大學(xué)（Université de Montréal）計(jì)算機(jī)科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)系的正教授，是機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室（MILA）的負(fù)責(zé)人，是加拿大高等研究院（CIFAR）神經(jīng)計(jì)算和自適應(yīng)感知項(xiàng)目的聯(lián)席主任，是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域的加拿大首席科學(xué)家。

本吉奧的主要研究目標(biāo)是理解能夠產(chǎn)生智能的學(xué)習(xí)的原理。其研究成果得到廣泛引用。

邁克爾·喬丹（Michael I Jordan）

供職于：加州大學(xué)伯克利分校（AI界大拿吳恩達(dá)的直系老師哦）

擅長領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)科學(xué)

應(yīng)用：機(jī)器學(xué)習(xí)

邁克爾·喬丹，并不是籃球明星的喬丹哦。目前是加州大學(xué)伯克利分校的教授，之前他還在麻省理工當(dāng)過教授。他幫助普及了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的使用，并常常被譽(yù)為讓大家意識到機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)學(xué)之間聯(lián)系的原創(chuàng)思想家之一。

喬丹是國際人工智能協(xié)會（AAAI）、計(jì)算機(jī)協(xié)會（ACM）、美國統(tǒng)計(jì)協(xié)會（ASA）、控制系統(tǒng)協(xié)會（CSS）、電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)會（IMS）、國際貝葉斯分析協(xié)會（ISBA）以及工業(yè)和應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會（SIAM）的會員。

他在人工智能界可謂桃李滿天下，他帶出的多位研究生和博士后學(xué)生也在AI領(lǐng)域成為大名鼎鼎的人物，比如吳恩達(dá)、大衛(wèi)·貝雷（David Blei）、佐賓·葛拉曼尼（Zoubin Ghahramani）。

杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）

供職于： Numenta公司

擅長領(lǐng)域: 神經(jīng)科學(xué)，人類大腦皮質(zhì)功能的人工智能學(xué)習(xí)過程

在上世紀(jì)90年代之前，霍金斯的名字主要跟歷史上第一款掌上電腦Palm Pilot聯(lián)系在一起，這是他發(fā)明的設(shè)備。

2002年，他開始致力于研究神經(jīng)科學(xué)以及聚焦于人類大腦皮質(zhì)功能的人工智能學(xué)習(xí)過程，這期間創(chuàng)立了紅木理論神經(jīng)科學(xué)中心（Redwood Center for Theoretical Neuroscience）。

2005年，他發(fā)表了一部關(guān)于大腦記憶-預(yù)測理論框架的開創(chuàng)性著作，題為《人工智能的未來》（On Intelligence: How a New Understanding of the Brain will Lead to the Creation of Truly Intelligent Machines）。

同一年，他跟前Palm Pilot首席執(zhí)行官唐娜·杜賓斯基（Donna Dubinsky）以及迪利普·喬治（Dileep George）共同創(chuàng)立了Numenta，這家公司致力于研究關(guān)于大腦功能的理論，并尋找能夠把這些理論應(yīng)用于人工智能的算法。他們的主要研究成果是建立了分層暫存記憶和固定稀疏離散表征的算法框架。

塞巴斯蒂安·史朗（Sebastian Thrun）

供職于：Google

擅長領(lǐng)域：機(jī)器人技術(shù)

史朗是谷歌副總裁兼研究員，Udacity的首席執(zhí)行官，以及斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)的兼職研究教授。史朗主要憑借在機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的研究成果而聞名，他主持開發(fā)的自動駕駛汽車“斯坦利”（Stanley），在2005年無人駕駛機(jī)器人超級挑戰(zhàn)賽（DARPA Grand Challenge）上贏得冠軍。

史朗和自己的團(tuán)隊(duì)為斯坦利編寫了10萬行代碼的軟件，它可以對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，并負(fù)責(zé)為車輛導(dǎo)航。史朗目前是谷歌自動駕駛汽車項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。

德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）

供職于：Google（AlphaGo之父）

擅長：認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)

杰米斯·哈薩比斯是一位英國人工智能研究專家、神經(jīng)學(xué)家、電腦游戲設(shè)計(jì)師和國際象棋大師。從劍橋大學(xué)畢業(yè)后，哈薩比斯進(jìn)入獅頭工作室（Lionhead Studios）成為首席人工智能程序員。之后，在1998年，他離職創(chuàng)辦了Elixir Studios。

2005年4月，哈薩比斯離開電子游戲行業(yè)，轉(zhuǎn)而從事認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究，以期從大腦中找到人工智能新算法創(chuàng)意的靈感。他在自傳體記憶和失憶領(lǐng)域開展研究，并發(fā)表了數(shù)篇有影響的論文。

2010年，他與人創(chuàng)辦人工智能初創(chuàng)公司DeepMind Technoloies并擔(dān)任公司首席執(zhí)行官一職，專門從事通用學(xué)習(xí)算法的開發(fā)。

2014年1月，谷歌以6.25億美元收購DeepMind。目前，哈薩比斯擔(dān)任負(fù)責(zé)谷歌人工智能項(xiàng)目的工程副總裁。2015年10月，DeepMind開發(fā)的AlphaGo圍棋程序擊敗了歐洲圍棋冠軍樊麾，實(shí)現(xiàn)了人工智能應(yīng)用又一個里程碑式的“突破”。

緊接著在2016年3月，AlphaGo與韓國國手李世乭展開圍棋人機(jī)大戰(zhàn)，最后AlphaGo以四比一的懸殊比分擊敗李世乭。

于爾根·施米德休伯（Jürgen Schmidhuber）

供職于：慕尼黑工業(yè)大學(xué)機(jī)器人學(xué)教授

擅長領(lǐng)域：認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)

應(yīng)用：智能手機(jī)語音識別等

于爾根·施米德休伯是一位德國計(jì)算機(jī)科學(xué)家，憑借在機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字物理學(xué)方面的成就而聞名。

從2004年至2009年，他在慕尼黑工業(yè)大學(xué)（Technische Universit?t München）擔(dān)任認(rèn)知機(jī)器人學(xué)的教授。自1995年以來，他一直是瑞士盧加諾人工智能實(shí)驗(yàn)室IDSIA的聯(lián)席主任。在2009年，他被盧加諾大學(xué)（University of Lugano）聘為人工智能學(xué)的教授。

在2009年至2012年間，他帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)研究了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其成果在模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的八項(xiàng)國際比賽中奪魁。如今，超過10億人可以用上IDSIA開發(fā)的算法，比如通過智能手機(jī)上的谷歌語音識別功能。

他憑借“對深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開拓性貢獻(xiàn)”，成為2016年IEEE計(jì)算智能協(xié)會神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先鋒獎（Neural Networks Pioneer Award）的得主。

特里·塞諾斯基（Terry Sejnowski）

供職于：加州大學(xué)圣迭戈分校

擅長領(lǐng)域：大腦功能計(jì)算

應(yīng)用：奧巴馬政府 “大腦計(jì)劃”（BRAIN Initiative）

塞諾斯基是加州大學(xué)圣迭戈分校（University of California, San Diego）的生物科學(xué)教授，是索爾克研究所（Salk Instiute）的弗朗西斯·克里克教席教授（Francis Crick Professor），同時擔(dān)任霍華德·休斯醫(yī)學(xué)研究所（Howard Hghes Medical Institute）的研究員。

他對人工智能領(lǐng)域的開創(chuàng)性貢獻(xiàn)包括跟杰弗里·辛頓共同發(fā)明了玻爾茲曼機(jī)。憑借在大腦功能建模和計(jì)算方面的研究成果，塞諾斯基是當(dāng)世入選美國三大國家學(xué)院（醫(yī)學(xué)學(xué)院、科學(xué)學(xué)院和工程學(xué)院）僅有的十位科學(xué)家之一。

目前，他擔(dān)任奧巴馬政府 “大腦計(jì)劃”（BRAIN Initiative）的顧問，該計(jì)劃旨在開發(fā)用來映射神經(jīng)回路的新工具。

湯姆·米切爾（Tom M. Mitchell）

供職于：卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)

擅長領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)

應(yīng)用：《機(jī)器學(xué)習(xí)》教科書編者

湯姆·米切爾是一位美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他在卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)擔(dān)任E.弗里德金大學(xué)教席教授（E. Fredkin University Professor）。目前，他還是該大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)研究部的負(fù)責(zé)人。

米切爾憑借在機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方面做出的貢獻(xiàn)而為人所知。他編著了《機(jī)器學(xué)習(xí)》（Machine Learning）這本教科書。

2010年，米切爾當(dāng)選為美國國家工程學(xué)院的院士。此外，他還是美國科學(xué)促進(jìn)會（American Association for the Advancement of Science）和國際人工智能協(xié)會的會員。

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