2019年3月26日，美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)公布了去年圖靈獎(jiǎng)評(píng)選的結(jié)果，對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，做出開(kāi)創(chuàng)性貢獻(xiàn)的3名美國(guó)和加拿大科學(xué)家，亞恩-勒庫(kù)恩、杰弗里-辛頓和尤舒亞-本吉奧榮獲這個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)。
這個(gè)以計(jì)算機(jī)之父圖靈的名字命名的獎(jiǎng)項(xiàng)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最高獎(jiǎng)，通常每年授予一名在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，作出重大而具有持久影響力貢獻(xiàn)的人。
圖靈獎(jiǎng)=？？成就
那什么樣的成就才可以獲得圖靈獎(jiǎng)呢？作為計(jì)算機(jī)科學(xué)最高獎(jiǎng)項(xiàng)圖靈獎(jiǎng)，要求理論上的原創(chuàng)性，這點(diǎn)毫無(wú)疑問(wèn)。
2014年之后，谷歌開(kāi)始贊助圖靈獎(jiǎng)，并且將每次獎(jiǎng)金的總額，提高到了諾貝爾獎(jiǎng)的級(jí)別高達(dá)100萬(wàn)美元。
不過(guò)另一方面，那些被授予了圖靈獎(jiǎng)的理論成就，幾乎無(wú)一例外的都變成了改變世界的偉大發(fā)明，比如說(shuō)人工智能、Unix操作系統(tǒng)、加密算法，包括這一次的深度學(xué)習(xí)等等。
這說(shuō)明了今天任何一項(xiàng)真正有意義、有生命力的理論研究，最終都會(huì)對(duì)改變世界產(chǎn)生巨大的作用。
而任何理論，要能夠達(dá)到改變世界的水平，通常需要經(jīng)過(guò)好幾次迭代。而得圖靈獎(jiǎng)的通常是最后一次技術(shù)突破。
發(fā)明的榮譽(yù)總是會(huì)給予最后一個(gè)發(fā)明人
比如說(shuō)，在歷史上，Unix操作系統(tǒng)遠(yuǎn)非第一個(gè)操作系統(tǒng)，甚至不是貝爾實(shí)驗(yàn)室那個(gè)課題組在操作系統(tǒng)上的第一次嘗試。
在貝爾實(shí)驗(yàn)室準(zhǔn)備開(kāi)發(fā)通用操作系統(tǒng)之前，IBM等公司已經(jīng)有了很成熟的操作系統(tǒng)，但是并不完美。
此后，貝爾實(shí)驗(yàn)室打算通過(guò)設(shè)計(jì)一個(gè)萬(wàn)能的操作系統(tǒng)，molde cx解決這個(gè)問(wèn)題，但是那個(gè)系統(tǒng)太過(guò)復(fù)雜，以至于難以成功。
后來(lái)，李琪和湯普森等人決定將一件事情做好，做一個(gè)最基本的操作系統(tǒng)，就是今天的UNIX，今天，在UNIX的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展出了蘋(píng)果的ios谷歌的安卓以及微軟的windows NT。
這次授予圖靈獎(jiǎng)的深度學(xué)習(xí)，也是如此，他并不是授予了最初的提出者，而是給了堅(jiān)持完成技術(shù)突破的三劍客。
簡(jiǎn)述-深度學(xué)習(xí)
那么深度學(xué)習(xí)到底又是什么呢？其實(shí)這是一種特殊的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
雖然他的名字里面有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這幾個(gè)字，但是他和人的腦神經(jīng)沒(méi)有任何關(guān)系，他只是一個(gè)特殊的分類器。
在這個(gè)分類其中，一端也被稱為輸入端輸入一些信號(hào)，今天這些信號(hào)就是數(shù)據(jù)，另外一端也被稱為輸出端，則會(huì)在某一些事先設(shè)定好的類別中選出一類，在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部是一些信息傳遞通道，也被稱為弧，以及通道交匯的節(jié)點(diǎn)。
由于世界上很多看似人工智能的問(wèn)題，都可以變?yōu)榉诸悊?wèn)題，比如說(shuō)各種圖像識(shí)別語(yǔ)音識(shí)別、博弈計(jì)算機(jī)輔助決策計(jì)算機(jī)、翻譯等等。
因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種工具近年來(lái)越來(lái)越普及，利用他們解決了很多過(guò)去的難題。
追溯-深度學(xué)習(xí)
本屆亞恩-勒庫(kù)恩、杰弗里-辛頓和尤舒亞-本吉奧這三個(gè)人，遠(yuǎn)非最初研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)家，更不是提出這個(gè)概念的人。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史，甚至可以追溯到計(jì)算機(jī)誕生之前。
50-60年代的啟蒙
而人類第一次設(shè)計(jì)出計(jì)算機(jī)，能夠運(yùn)行的簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，是上個(gè)世紀(jì)50年代的事情，1956年羅切斯特等人在IBM704計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他也是當(dāng)年10個(gè)提出人工智能概念的科學(xué)家之一。
但是早期的人，工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然給予人們很多遐想的空間，但是卻解決不了什么實(shí)際問(wèn)題。
60-70年代的涼涼
以至于從60年代后期到70年代初期，這項(xiàng)研究就被美國(guó)政府的經(jīng)費(fèi)管理部門(mén)打入了冷宮，因?yàn)榛ǖ袅撕芏噱X(qián)，卻沒(méi)有什么成果。
80年代的復(fù)蘇
到了80年代，由于摩爾定律，使得計(jì)算機(jī)成本大幅度下降。英特爾等公司的微處理器性能的提升，使得廉價(jià)的分布式并行處理成為可能，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)改進(jìn)以后，就又流行起來(lái)了。
當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家們?cè)诮炭茣?shū)里甚至發(fā)明了一個(gè)新詞，聯(lián)結(jié)主義來(lái)形容這種改進(jìn)以后的模型。當(dāng)然，科學(xué)家們第二次拿到了美國(guó)政府的資助。
不過(guò)，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些根本性問(wèn)題沒(méi)有解決，對(duì)于復(fù)雜的人工智能問(wèn)題依然是束手無(wú)策的。
隨后沒(méi)過(guò)多久，這個(gè)領(lǐng)域的研究就又涼了下來(lái)，政府的科研基金管理部門(mén)也認(rèn)定，這是舊酒裝新瓶，騙取科研經(jīng)費(fèi)。
90年代的又涼涼
在上個(gè)世紀(jì)90年代到本世紀(jì)初的十年，是全世界人工智能的低谷。那個(gè)時(shí)期，人工智能的博士生在找工作的時(shí)候都不好意思講自，研究的課題是人工智能，因?yàn)闆](méi)有人要。
在學(xué)術(shù)界，據(jù)今天微軟杰出的研究員、著名的深度學(xué)習(xí)專家鄧力博士講：當(dāng)時(shí)他參加人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)際會(huì)議，聽(tīng)眾比做報(bào)告的人還要少。
但是就是在大家都不看好人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，本屆歐辛頓這三個(gè)人分別在各自的大學(xué)從事大家都看不上的研究。
他們通過(guò)將概率模型和其他機(jī)器學(xué)習(xí)的算法引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改進(jìn)了這項(xiàng)歷史悠久的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并且拓寬了他的應(yīng)用范圍。
近20年的借東風(fēng)
隨著當(dāng)時(shí)云計(jì)算的興起，他們有可能實(shí)現(xiàn)非常大規(guī)模，也就是網(wǎng)絡(luò)層次非常深的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
由于過(guò)去人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在美國(guó)政府科研機(jī)構(gòu)的名聲不太好，所以，這次他們換了一個(gè)說(shuō)法，叫做深度學(xué)習(xí)，有時(shí)也稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
這回，一炮打響了
其實(shí)辛頓這三個(gè)人的貢獻(xiàn)并不在于最早提出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，而在于完善的這種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。
特別是通過(guò)實(shí)現(xiàn)深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，奠定了今天深度機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了他們?cè)诠こ躺系膽?yīng)用前景。
這幾年，人類在計(jì)算機(jī)視覺(jué)語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器人等領(lǐng)域取得的突破性進(jìn)步，都和他們的工作相關(guān)。
路，還很長(zhǎng)
雖然今天在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，大家已經(jīng)不再質(zhì)疑人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用，但是它里面依然有很多問(wèn)題，大家沒(méi)有搞清楚。
比如，谷歌負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)的杰夫迪恩就講：為什么當(dāng)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度加深以后，機(jī)器學(xué)習(xí)的效果就好了，沒(méi)有人能夠解釋的清楚。
這是一個(gè)最基本的問(wèn)題，但是至今沒(méi)有答案。因此，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人類還有很長(zhǎng)的路要走。
最后一個(gè)發(fā)明人
從亞恩-勒庫(kù)恩、杰弗里-辛頓和尤舒亞-本吉奧這三個(gè)人獲得圖靈獎(jiǎng)這件事情，進(jìn)一步體會(huì)到：發(fā)明的榮譽(yù)總是授予“最后一個(gè)發(fā)明人”這個(gè)道理。
事實(shí)上，在他們之前對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出重大貢獻(xiàn)的科學(xué)家，包括最早實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且提出人工智能概念的羅切斯特都沒(méi)有獲得圖靈獎(jiǎng)。
同時(shí)，我們也能進(jìn)一步體會(huì)任何一項(xiàng)重大科技成就的取得，都是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，而非從零到一那么簡(jiǎn)單。
哪些領(lǐng)域，你是“革命性的先驅(qū)”？
哪些領(lǐng)域，你是“最后一個(gè)發(fā)明人”？
作者茶壺：chahushui
