人工智能三巨头

在人工智能领域，有三位科学家被誉为深度学习三巨头，他们分别是尤舒亚·本吉奥（Yoshua Bengio）、杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和雅恩·乐昆（Yann LeCun）。这三位科学家不仅推动了深度学习技术的发展，还使人工智能在多个领域取得了突破性进展。

尤舒亚·本吉奥（Yoshua Bengio）

尤舒亚·本吉奥，1964年3月5日出生于法国巴黎，是蒙特利尔大学教授和魁北克人工智能机构Mila的科学主管。他与其他专家合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，被誉为该领域的“圣经”。本吉奥在1990年代发表的论文《Learning Long-Term Dependencies with Gradient Descent is Difficult》中，揭示了训练神经网络时梯度消失的问题，并提出了解决方案。这一发现为后来的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的发展奠定了基础。此外，他发表的论文《A Neural Probabilistic Language Model》也让机器翻译获得了技术突破，通过引入神经网络来预测下一个词的概率，显著提高了机器翻译的准确性。

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）

杰弗里·辛顿，1947年12月6日出生于英国温布尔登， 他不仅是谷歌的副总裁和Engineering Fellow，还是Vector人工智能研究院的首席科学顾问，以及多伦多大学的名誉教授。辛顿的贡献在人工智能领域尤为显著。他与David Rumelhart和Ronald Williams共同发表了论文《Learning Representations by Back-Propagating Errors》，这一论文引入了反向传播算法，解决了神经网络训练中的权重更新问题，使得神经网络能够学习复杂的非线性映射关系。此外，辛顿在2006年发表的论文《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》中，提出了深度信念网络（DBN）的概念，并展示了如何通过逐层预训练来解决深度神经网络的训练难题。这一发现为后来的深度学习技术奠定了基础。

尤为值得一提的是，辛顿在2024年10月8日年获得了诺贝尔奖。瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。这一奖项不仅是对辛顿个人成就的认可，更是对他在人工智能领域所做努力的肯定。

雅恩·乐昆（Yann LeCun）

雅恩·乐昆1960年出生于法国巴黎附近，纽约大学教授、Facebook副总裁和首席AI科学家，被誉为“卷积神经网络之父”。在1989年，LeCun发表了论文《Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition》，在这篇论文中，他首次将卷积神经网络（CNN）应用于手写数字识别，取得了当时最好的结果。这一发现为后来的计算机视觉和图像识别领域的发展奠定了基础。此外，LeCun还改进了反向传播算法，使其更快，并拓展了神经网络的应用范围，将神经网络变成了一个可以完成大量不同任务的计算模型。

共同成就与影响

这三位科学家共同发明了深度学习的基本概念，开创了经得起时间考验的理论。他们的贡献不仅使深度学习成为人工智能技术领域最重要的技术之一，还推动了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器人等领域的爆炸性进展。深度学习显著提升了计算机感知世界的能力，不仅改变了计算领域，也几乎改变了科学和人类奋斗的所有领域。

尤舒亚·本吉奥、杰弗里·辛顿和雅恩·乐昆以其在神经网络和深度学习领域的卓越成就，共同赢得了2018年的图灵奖（A.M. Turing Award），这是计算机界的最高荣誉，也被称为“计算机界的诺贝尔奖”。而辛顿在2024年获得的诺贝尔奖，更是对他个人在人工智能领域所做贡献的极高赞誉。

总的来说，人工智能三巨头尤舒亚·本吉奥、杰弗里·辛顿和雅恩·乐昆以其卓越的贡献，推动了人工智能技术的飞速发展，使人工智能在多个领域取得了突破性进展。他们的成就不仅改变了计算领域，也深刻影响了科学和人类社会的发展。