李根 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

今天&＃xff08;3月27日&＃xff09;&＃xff0c;2018年图灵奖嘉奖正式揭晓&＃xff1a;深度学习三巨头Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton&＃xff0c;Yann LeCun一起荣膺计算机领域的最高荣誉。

ACM评委会颁奖词称&＃xff1a;表彰他们以概念和工程的突破&＃xff0c;让深度神经网络成为计算关键部件。

其中&＃xff0c;72岁的Geoffrey Hinton更是众望所归&＃xff0c;在年盛一年的呼声之后&＃xff0c;终于加冕图灵奖。

有意思的是&＃xff0c;量子位获悉&＃xff0c;也是在今年&＃xff0c;全球多位AI领域影响力科学家&＃xff0c;都为Geoffrey Hinton撰写了推荐信。

包括Google研究负责人Jeff Dean、创新工场董事长李开复、微软研究院掌舵者Eric Horvitz&＃xff0c;UC伯克利计算机教授Jitrenda Malik&＃xff0c;以及一同获奖的Yann LeCun&＃xff0c;都把推荐人选“瞄准”Hinton。

他们基本围绕学术、产业和教育等三大方面&＃xff0c;对Geoffrey Hinton进行功绩介绍&＃xff0c;字里行间也不乏一些鲜为人知的小故事&＃xff0c;但最多的还是溢于言表的深情厚谊。

我们重点摘取了Jeff Dean、李开复和Yann LeCun的推荐信部分内容。

希望能让更多人了解传奇Geoffrey Hinton不为人知的传奇。

Here We Go~

Jeff Dean

Jeff Dean在推荐信中说&＃xff0c;非常兴奋能为Geoffrey Hinton写推荐信&＃xff0c;并且以最高的崇敬向评委会推荐Hinton.

首先是自我介绍和渊源关系部分。

Jeff Dean说自己目前领导Google的整体研究工作&＃xff0c;涵盖机器学习、AI和许多其他计算机科学领域&＃xff0c;其中Google大脑正是以深度学习和核心驱动。

而因为2013年Google对Geoffrey Hinton创办的项目DNNResearch的收购&＃xff0c;Hinton正式加入Google&＃xff0c;是Google17名Fellow之一。

Hinton在Google的工作也汇报给Jeff Dean.

接着&＃xff0c;Jeff详细论述为啥图灵奖应该颁给Hinton。

第一&＃xff0c;作为神经网络研究的先驱&＃xff0c;Hinton的反向传播不仅极大推动了AI发展&＃xff0c;而且难能可贵的是其“遗世独立”的精神。

在上世纪80年代&＃xff0c;Hinton的工作方法并不收到认可&＃xff0c;当时AI领域更倾向于相信逻辑和规则推导之下的专家系统。

但Hinton怀揣巨大勇气&＃xff0c;选择了冒险的方向&＃xff0c;笃定自己的方法&＃xff0c;最终让整个计算机行业受益&＃xff0c;而且直接带动了当前AI浪潮的复兴和繁荣。

Jeff盛赞&＃xff1a;Hinton在过去30年&＃xff0c;对于AI的推动超越了所有人。

特别是过去7年里&＃xff0c;全球语音识别、计算机视觉和NLP领域的重大突破&＃xff0c;都离不开Hinton的研究基础。

作为反向传播算法的发明者&＃xff0c;Geoffrey与David Rumelhart的论文自1986年发表&＃xff0c;目前已被引用44000次。

并且直接推动了产业发展。

光Google内部&＃xff0c;Hinton的基础研究和发明&＃xff0c;被应用在包括搜索、广告、地图、翻译、照片、Gmail、Google云、无人车和机器人在内的领域。

以及DeepMind的大部分工作&＃xff0c;没有Hinton的奠基也难以想象&＃xff0c;比如AlphaGo的横空出世。

Jeff还专门谈到了Hinton和其弟子在2012年发表的2篇论文&＃xff0c;称他们真正开启了深度学习革命。

一篇是&＃xff1a;Imagenet classification with deep convolutional neural networks.

发表于2012年NIPS&＃xff0c;引领了计算机视觉发展&＃xff0c;目前32000次引用。

另一篇是&＃xff1a;Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups.

发表在IEEE&＃xff0c;把语音识别带向了新高度&＃xff0c;目前5000次引用。

当然&＃xff0c;Jeff Dean强调&＃xff0c;Hinton的贡献不止于科学家工作本身&＃xff0c;他也是完美的教育家&＃xff0c;其思想正在被他的博士和博士后弟子们发扬光大。

Jeff Dean还专门列出了名单&＃xff1a;

博士生

Ilya Sutskever (Open AI首席科学家)

Alex Krizhevsky (曾在Google Brain,Imagenet 2012 论文的第一作者)

Peter Brown (IBM科学家、文艺复兴对冲基金CEO)

Brendan Frey (多伦多大学教授&＃xff0c;Deep Genomics创始人)

Radford Neal (多伦多大学教授)

Yee Whye Teh (牛津大学教授&＃xff0c;也在DeepMind)

Ruslan Salakhudtinov (苹果AI研究负责人)

Simon Osindero (DeepMind)

Vlad Mnih (DeepMind)

Andriy Mnih (DeepMind)

Navdeep Jaitly (Google Brain)

George Dahl (Google Brain)

完整名单: http://www.cs.toronto.edu/~hinton/gradstuphd.html

博士后

Yann LeCun&＃xff08;纽约大学教授&＃xff0c;Facebook AI首席科学家&＃xff09;

Zoubin Gharamani&＃xff08;剑桥大学教授&＃xff0c;Uber首席科学家&＃xff09;

Peter Dayan&＃xff08;盖茨比神经科学研究所所长&＃xff09;

Alex Graves&＃xff08;DeepMind&＃xff09;

Marc’Aurelio Ranzato&＃xff08;Facebook AI Research&＃xff09;

Roland Memisovic&＃xff08;蒙特利尔大学MILA学院&＃xff09;

Max Welling&＃xff08;阿姆斯特丹大学教授&＃xff09;

Ryan Adams&＃xff08;普林斯顿大学教授&＃xff09;

完整列表&＃xff1a; http://www.cs.toronto.edu/~hinton/postdocs.html

最后&＃xff0c;Jeff Dean总结说&＃xff1a;

Hinton是全世界被引用最多的科学家之一&＃xff0c;而不只是计算机科学家&＃xff0c;Hinton的论文被引用次数超过25万次。

而且其科研也在计算机、自然科学、工程、商业和艺术等诸多领域发挥出价值&＃xff0c;并且影响还在源源不断拓展。

如果没有Hinton带来的CV、语言理解等基础问题的突破&＃xff0c;我们当前恢弘历史进程中的机器人、自动驾驶和医疗健康等领域的进展&＃xff0c;都几乎不可能。

所以Jeff Dean力荐&＃xff1a;图灵奖值得颁给Geoffrey Hinton.

李开复

创新工场董事长李开复&＃xff0c;也在此次向图灵奖评委会力荐Geoffrey Hinton.

首先在自我介绍部分。

李开复说&＃xff0c;自己现在是创新工场董事长兼CEO&＃xff0c;他与Hinton的缘分起于CMU博士期间。

从1983年开始&＃xff0c;他开始接触学习神经网络课程&＃xff0c;并受益于Hinton团队研究&＃xff0c;用神经网络的方法用于语音识别领域&＃xff0c;且自己一篇贝叶斯学习应用到游戏的论文&＃xff0c;就由Hinton指导。

李开复还透露&＃xff0c;在博士论文选题过程中&＃xff0c;就受教于Hinton和他团队的咨询及建议&＃xff0c;最终才选定机器学习语音识别方向&＃xff0c;并因之获得1988年商业周刊评出的最重要发明奖。

总之&＃xff0c;无论是博士学习阶段&＃xff0c;还是其后职业生涯&＃xff0c;李开复认为都受益于Hinton.

接着&＃xff0c;李开复强调Hinton给全世界带来的影响。

先谈到了科研学术方面的明证&＃xff0c;跟Jeff Dean提到的一致&＃xff0c;从论文、教学等方面说明Hinton独一无二的价值。

接着之于产业领域。

李开复举例&＃xff0c;以自己目前所在的VC领域而言&＃xff0c;全世界最炙手可热的AI公司&＃xff0c;都直接间接受益于Hinton&＃xff0c;比如中国4家CV领域独角兽&＃xff0c;无一不是Hinton2012年ImageNet论文作用力的延续&＃xff0c;而类似的独角兽公司在中国就有20多家。

这还只是一个国家、一个领域里的影响。

如果放眼全世界&＃xff0c;所有科技巨头都被Hinton赋能。包括谷歌、微软、IBM、Facebook、亚马逊、百度、腾讯&＃xff0c;阿里巴巴等在内的巨头&＃xff0c;都先后建立起深度学习平台&＃xff0c;然后将自己重塑为AI公司。

更重要的是&＃xff0c;我们的生活也在被Hinton研究带来深刻改变——从金融、医疗、搜索引擎、社交网络、电子商务、无人超市&＃xff0c;再到自动驾驶&＃xff0c;几乎所有可想象的领域&＃xff0c;都正在被AI重新定义或发明。

李开复援引普华永道和麦肯锡预测&＃xff1a;到2030年&＃xff0c;人工智能将为全球GDP增加12-16万亿美元。

他想借此说明&＃xff0c;如此广泛而深刻的变革&＃xff0c;都离不开Hinton的研究。

李开复还这样写道&＃xff1a;虽然每个图灵奖得主都对计算机科学产生了重大影响&＃xff0c;但很少有人像Geoffrey Hinton一样改变了全世界。

除了科研创新角色&＃xff0c;李开复认为Geoffrey Hinton还是一位真正的思想领袖。

在上世纪80年代&＃xff0c;Geoffrey Hinton在不被看好和理解的情况下笃定前行&＃xff0c;并且亲自说服更多人把深度学习用于计算机视觉和语音处理。

即便在90年代的个人至暗时刻&＃xff0c; Hinton也依然怀揣巨大勇气&＃xff0c;继续认定方向的研究&＃xff0c;由于不被认可&＃xff0c;研究基金短缺&＃xff0c;很多同行者转入其他领域。

但哪怕这样的情况下&＃xff0c;Hinton选择搬到加拿大&＃xff0c;降低成本&＃xff0c;从而继续推动他的研究&＃xff0c;最终江湖夜雨十年灯之后&＃xff0c;为现今AI复兴奠定基础。

李开复认为&＃xff0c;Hinton这样的思想领袖、精神导师&＃xff0c;会鼓舞更多后来者。

而且Hinton也没有停下脚步&＃xff0c;他当前把精力放在胶囊网络研究&＃xff0c;希望引领下一波AI浪潮跃迁。

李开复总结说&＃xff0c;Hinton这样一位领袖、榜样和影响了全世界的科学家&＃xff0c;他没有办法不鼎力推荐。

“我想不出任何比Hinton更应被图灵奖嘉奖的人。”

Yann LeCun

值得一提的是&＃xff0c;本次跟Geoffrey Hinton一起荣膺图灵奖的Facebook首席AI科学家LeCun&＃xff0c;也向评委会推荐了Hinton.

LeCun说&＃xff0c;Hinton是机器学习领域的先驱和公认的奠基者&＃xff0c;今天ML及其应用作为计算机科学中发展最快的子领域&＃xff0c;跟Hinton的工作密不可分。

而且不止于计算机领域&＃xff0c;现在所有跟“大数据”相关的领域&＃xff0c;都受益于Hinton的研究。

对于Hinton最核心的贡献&＃xff0c;现在认为他成为深度学习革命的关键人物(跟Yoshua Bengio和我本人一起)。

但在深度学习真正实现大规模影响力的过程中&＃xff0c;跟Hinton智慧性的两个做法有关。

首先是他派了三名博士生到Google、IBM和微软的语音识别小组学习&＃xff0c;并让学生们用神经网络替代传统声学模型开展研究。

于是很快就让这些巨头发现&＃xff0c;错误率可以迅速降低2倍&＃xff0c;进而带动科技巨头开始部署深度学习&＃xff0c;以至于现在没有哪家公司的语音识别引擎中没有深度学习加持。

其次是通过ImageNet彻底引起了CV科学家对深度学习的关注。

LeCun说&＃xff0c;作为卷积神经网络的发明者&＃xff0c;虽然早已在实验室中将其应用于计算机视觉领域并取得成功&＃xff0c;但结果却很大程度上遭到忽略。

2012年&＃xff0c;正是Hinton和他团队通过赢得ImageNet竞赛&＃xff0c;展示出大幅提升结果&＃xff0c;才立竿见影地引发计算机视觉领域轰动&＃xff0c;并且紧接着几周之后&＃xff0c;Hinton又率领团队赢得了Merck Molecular活动挑战赛的22000美元的一等奖。

Hinton用他智慧性的创举&＃xff0c;借助大张旗鼓的效果&＃xff0c;真正引发了计算机视觉领域的革命。

就在Hinton参与这些事件后几个月的时间里&＃xff0c;大多数领先的计算机视觉研究者&＃xff0c;放弃了之前他们习惯和喜欢的方法&＃xff0c;从而转向卷积神经网络。

最后&＃xff0c;LeCun还满怀深情表白Hinton&＃xff0c;他在结尾写道&＃xff1a;

Geoffrey Hinton是我遇到的最具智慧创造力的科学家。

我珍惜与他交谈的每一分钟&＃xff0c;尽管很多时候备受打击——因为我正在思考的&＃xff0c;通常Hinton十年前就尝试过了。

但Hinton始终是一盏指路明灯&＃xff0c;他坦诚、绅士、正直&＃xff0c;深怀科学抱负且具有创造力。

Geoffrey Hinton是机器学习和人工智能毋庸置疑的先驱&＃xff0c;是当今世界最具影响力的科学家&＃xff0c;并且还将继续成为对社会影响最深刻的一个。

— 完 —

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