今天，ACM（計算機協會）宣布把2018年度ACM A.M.圖靈獎頒給了Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun，以表彰他們提出的概念和工作使得深度學習神經網絡有了重大突破，如今神經網絡已經成為計算領域的重要組成部分。

2019年6月15日，在加利福尼亞州舊金山舉行的ACM年度頒獎晚宴上，Bengio、Hinton和LeCun將正式收到2018年ACM A.M. 圖靈獎。

Hinton、LeCun和Bengio獨立工作，共同開發了深度學習神經網絡領域的概念基礎，通過實驗和實際工程證明了深度神經網絡的優勢。近年來，深度學習方法一直是計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器人技術等領域出現驚人突破的主要原因。

“人工智能現在是所有科學領域發展最快的領域之一，也是社會上最受關注的話題之一，”ACM總裁Cherri M. Pancake說。 “人工智能的進步和興盛在很大程度上歸功于Bengio、Hinton和LeCun為深度學習最新進展奠定的基礎。這些技術被數十億人使用，任何一個擁有智能手機的人都可以切實體驗到自然語言處理和計算機視覺方面的進步。除了我們每天使用的產品之外，深度學習的新進展還在醫學領域、天文學、材料科學為科學家提供了強大的新工具。“

“深度神經網絡是現代計算機科學一些重大進步的促成因素，幫助計算機視覺、語音識別和自然語言理解方面的長期問題上取得了實質性進展，”谷歌高級研究員Jeff Dean說。“這一進步的核心是30多年前由今年的圖靈獎獲獎者Yoshua Bengio、Geoff Hinton和Yann LeCun開發的基礎技術。通過顯著提高計算機理解世界的能力，深度神經網絡不僅改變了計算領域，而且幾乎改變了科學和人類努力的每一個領域。”

Yoshua Bengio

蒙特利爾大學教授，魁北克人工智能研究所Mila科學主任，與Ian Goodfellow、Aaron Courville兩人合著?《深度學習》一書。Bengio的主要貢獻是在1990年代發明的Probabilistic models of sequences。他把神經網絡和概率模型（例如隱馬爾可夫模型）結合在一起，并和AT\u0026amp;T公司合作，用新技術識別手寫的支票。現代深度學習技術中的語音識別也是這些概念的擴展。此外Bengio還于2000年還發表了劃時代的論文“A Neural Probabilistic Language Model”，使用高維詞向量來表征自然語言。他的團隊還引入了注意力機制，讓機器翻譯取得重大突破，并成為了讓深度學習處理序列的重要技術。

Geoffrey Hinton

谷歌副總裁兼工程研究員，Vector Institute的首席科學顧問，同時也是多倫多大學的名譽大學教授。Hinton最重要的貢獻來自他1986年發明反向傳播的論文“Learning Internal Representations by Error Propagation”，1983年發明的玻爾茲曼機（Boltzmann Machines），以及2012年對卷積神經網絡的改進。Hinton和他的學生Alex Krizhevsky以及Ilya Sutskever 通過Rectified Linear Neurons和 Dropout Regularization改進了卷積神經網絡，并在著名的ImageNet評測中取得了很好的成績，在計算機視覺領域掀起一場革命。

Yann LeCun

紐約大學的教授，也是Facebook的副總裁和首席人工智能科學家。Yann LeCun的代表貢獻之一是卷積神經網絡。1980年代，LeCun發明了卷積神經網絡，現在已經成為了機器學習領域的基礎技術之一，也讓深度學習效率更高。1980年代末期，Yan LeCun在多倫多大學和貝爾實驗室工作期間，首次將卷積神經網絡用于手寫數字識別。今天，卷積神經網絡已經成為了業界標準技術，廣泛用于計算機視覺、語音識別、語音合成、圖片合成，以及自然語言處理等學術方向，以及自動駕駛、醫學圖片識別、語音助手、信息過濾等工業應用方向。LeCun的第二個重要貢獻是改進了反向傳播算法。他提出了一個早期的反向傳播算法backprop，并根據變分原理給出了一個簡潔的推導。他的工作讓反向傳播算法更快，比如描述了兩個簡單的方法可以減少學習時間。LeCun第三個貢獻是拓展了神經網絡的應用范圍。他把神經網絡變成了一個可以完成大量不同任務的計算模型。他早期引進的一些工作現在已經成為了人工智能的基礎概念。例如，在圖片識別領域，他研究了如何讓神經網絡學習層次特征，這一方法現在已經用于很多日常的識別任務。他們還提出了可以操作結構數據（例如圖數據）的深度學習架構。

關于圖靈獎

ACM A.M.圖靈獎，通常被稱為“諾貝爾計算機獎”，100萬美元獎金由谷歌公司提供財務支持。它的名稱取自世界計算機科學的先驅、英國科學家、曼徹斯特大學教授艾倫·圖靈（A.M. Turing），是計算機協會（ACM）于1966年設立的獎項，專門獎勵對計算機事業作出重要貢獻的個人。這個獎設立目的之一是紀念這位現代計算機科學的奠基者。獲獎者必須是在計算機領域具有持久而重大的先進性的技術貢獻。大多數獲獎者是計算機科學家。是計算機界最負盛名的獎項，有“計算機界諾貝爾獎”之稱。

圖靈獎對獲獎者的要求極高，評獎程序也極嚴，一般每年只獎勵一名計算機科學家，只有極少數年度有兩名以上在同一方向上做出貢獻的科學家同時獲獎。

參考鏈接：

https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-03/afcm-fod032619.php

總結

以上是生活随笔為你收集整理的刚刚，ACM宣布三位深度学习之父共同获得2018年图灵奖！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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