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06-17
作者|编辑李梅|陈彩娴当地时间6月15日，阿斯图里亚斯公主基金会正式宣布：阿斯图里亚斯公主技术和科学研究奖将颁发给深度学习。
三位巨头Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio和Deepmind创始人Demis Hassabis，表彰他们对人工智能进步及其全面融入社会做出的贡献！评审团认为，他们在深度学习领域的贡献导致了语音识别、自然语言处理、物体感知、机器翻译、策略优化、蛋白质结构分析、医学诊断等诸多技术的重大进步。
这些技术对现在和未来社会进步的影响是非凡的。
阿斯图里亚斯公主奖由阿斯图里亚斯公主基金会设立，每年颁发一次。
该基金会的目标是弘扬和促进构成人类普遍遗产一部分的科学、文化和人文价值观。
该奖项是西班牙的最高荣誉之一。
LeCun在推特上正式宣布了获奖消息：我和Yoshua Bengio、Geoffrey Hinon、Demis Hassabis将在10月底共同获得西班牙阿斯图里亚斯公主奖的荣誉。
我非常荣幸获得这个奖项。
哈萨比斯还就该奖项发表了声明：我（并代表我出色的团队）非常荣幸能够获得享有盛誉的阿斯图里亚斯公主奖，以及我的一些杰出同事和科学家，他们通过这些新的突破性技术的发明。
生活增强了我们对世界的认识。
1 深度学习三巨头Geoffrey Hinton、Yann LeCun和Yoshua Bengio，是人工智能关键技术深度学习的三位“教父”。
深度学习基于神经网络，用于语音识别、计算机视觉和自然语言处理，并在物体感知和机器翻译等多个领域取得了进展。
这些神经网络旨在模拟人脑的功能，使用将生物学习过程转换为数学序列的算法。
这个观点的核心是让机器从自己的经验中学习。
2016年，Hinton、LeCun和Bengio共同荣获图灵奖。
Hinton 在 中发明了反向传播算法，它是训练神经网络的基础。
2016年，他和他的学生Alex Krizhevsky使用这些算法设计了一个名为AlexNet的卷积神经网络。
该网络由 650,000 个神经元组成，并使用 10,000 张图像进行训练。
目标识别错误率仅为26%。
相比之前的系统缩小了一半，最终获得了2018年ImageNet竞赛冠军，掀起了深度学习的热潮。
Hinton 对人工神经网络及其训练做出了其他贡献，例如共同发明了玻尔兹曼机、亥姆霍兹机和所谓的专家产品 (PoE)。
。
，他在 arXiv 预印本平台上发表了一篇论文，介绍了 GLOM，这是一个创新的理论项目，涉及一种用于在神经网络中处理和表示视觉信息的新向量模型，目前仍处于开发阶段。
Hinton毕业于剑桥大学实验心理学专业，2006年获得爱丁堡大学人工智能博士学位。
曾就职于英国苏塞克斯大学、加州大学圣地亚哥分校、卡内基梅隆大学大学和加拿大多伦多大学。
2000年至2010年，他在伦敦大学学院建立了盖茨比计算神经科学部门。
随后他回到多伦多大学，现任计算机科学名誉教授。
他自 2016 年以来一直在谷歌工作，担任深度学习应用开发副总裁，目前担任加拿大矢量研究所的首席科学顾问。
谷歌学术显示他有多篇出版物，被引用次数为 57 万次，h 指数为 57 万次。
Hinton 是英国皇家学会、加拿大皇家学会和人工智能促进协会（国际）的会员，也是美国艺术与科学学院和美国国家工程院的荣誉院士。
除2016年图灵奖外，他还获得了David E. Rumelhart奖（2016年）、国际人工智能联合会议颁发的研究卓越奖（2019年）以及自然科学基金颁发的Gerhard Herzberg加拿大科学与工程金奖。
加拿大科学与工程研究委员会。
（年）、日本NEC C&C 奖（年）、电气和电子工程师协会（IEEE）和爱丁堡皇家学会授予的James Clerk Maxwell 奖章（年）。
LeCun 贡献了 Hinton 发明的反向传播算法的发展，并于 2006 年创建了经典的卷积神经网络 LeNet-5，这是现代卷积神经网络的起源之一。
它是一种银行支票字符识别系统，代表了光学字符识别技术的重大进步。
后来他为 DjVu 图像压缩技术的开发做出了贡献，该技术被数百个网站和数百万用户用来访问互联网上的扫描文档。
他还研究文档识别、人机交互和语音识别的深度学习方法。
LeCun 于 2011 年毕业于巴黎电子工程学院，并在巴黎皮埃尔·玛丽·居里大学获得计算机科学博士学位。
在多伦多大学GeoffreyHinton小组进行博士后研究后，他于2006年加入AT&T贝尔实验室，并于2008年成为图像处理研究部的负责人。
在新泽西州普林斯顿的NEC研究所短暂任职后，他2011 年加入纽约大学。
他是 Facebook 人工智能研究总监，并在纽约大学从事学术活动，与数据科学中心（他于 2001 年至 2006 年创立并领导）和 Courant 有联系。
数学科学研究所。
他还是纯粹与应用数学研究所和计算与实验数学研究所 (ICERM) 顾问委员会的成员。
谷歌学术显示，LeCun 撰写或合着了多篇出版物，被引用次数为 24 万次，h 指数为 24 万次。
他是美国国家工程院院士。
除了年度图灵奖之外，他还获得了IEEE神经网络先锋奖（）、IEEE PAMI杰出研究员奖（）和宾夕法尼亚大学Harold Pender奖（）。
他拥有墨西哥国立理工学院和洛桑联邦理工学院的荣誉学位。
2006年，他被《连线》杂志评为世界上最有影响力的人物之一。
Bengio 对语音和手写识别以及无监督学习的概率序列模型做出了重要贡献。
他目前正在研究数据表示、提取模式识别以及理解更复杂关系和高级概念的能力方面更有效的算法。
Bengio 获得加拿大麦吉尔大学工程学学士学位，随后获得计算机科学硕士学位和博士学位。
他在麻省理工学院和贝尔实验室的 LeCun 团队完成了博士后研究。
自 2007 年起担任蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授。
除了担任加拿大统计学习算法研究主席外，他还是创始人和魁北克人工智能研究所 Mila 的科学主任、Element AI 初创公司的联合创始人以及多家科技公司的顾问。
自2006年以来，他担任多内斯价值研究所（IVADO）科学主任和加拿大人工智能咨询委员会联合主席。
Bengio 还是加拿大皇家学会会员，曾获得魁北克政府颁发的玛丽-维多利亚奖（2016 年）、魁北克国际关系和法语国家部 50 周年奖章（2016 年）、魁北克省终身奖加拿大人工智能协会（2016）、基拉姆基金会奖和 IEEE CIS 神经网络先锋奖（年）。
他是三本深度学习著名书籍的作者，也是《负责任的人工智能进步蒙特利尔宣言》的发起人之一。
谷歌学术显示，Bengio 发表了多篇文章，引用次数为 53 万次，h 指数为 53 万次。
2 DemisHassabis：开启生命科学领域的人工智能革命 哈萨比斯是 DeepMind 的首席执行官、创始人的联合创始人。
DeepMind 是全球最大的人工智能研究公司之一。
它成立于 2000 年，并于 2007 年被 Google 收购。
在 DeepMind，Hassabis 创建了一种神经网络模型，将人工神经网络的强大功能与可编程计算机的算法功能相结合。
DeepMind 将机器学习的进步与深度学习过程和强化学习相结合，设计了深度强化学习的新领域，这是一种人工智能系统，为许多科学学科的各种应用打开了大门。
之后，DeepMind 团队以极高的准确度成功预测了超过 350,000 种人类蛋白质（占所有已知蛋白质的 44%）的结构。
该数据通过AlphaFold蛋白质结构数据库提供给世界上所有实验室，该结果被《科学》杂志评为年度科学发现。
欧洲分子生物学实验室主任伊迪丝·赫德称这一成就“是生命科学领域的一场真正的革命，就像几十年前的基因组学一样”。
哈萨比斯是一位国际象棋神童，13 岁时就已成为著名棋手。
17 岁时，他热衷于编程，加入 Bullfrog Productions 担任视频游戏设计师，创作了《主题公园》等热门游戏。
他于 2001 年获得剑桥大学计算机科学学位。
视频游戏公司 Elixir Studios 成立于 2006 年。
他于 2001 年在伦敦大学学院获得认知神经科学博士学位，并在哈佛大学和麻省理工学院完成了学业。
2016年，在埃隆·马斯克等投资者的支持下，哈萨比斯创立了人工智能公司DeepMind Technologies，并开始创建用于视频游戏的学习算法，例如AlphaGo，它在短时间内击败了围棋世界冠军李世石。
引起世界轰动。
他推动了人工智能学习系统AlphaZero的开发，该系统具有革命性，因为它将人类神经功能、记忆和想象力之间的联系与机器学习机制结合起来。
哈萨比斯是英国皇家学会、皇家工程院和皇家艺术学会的院士。
他曾获得英国皇家学会颁发的大盾奖、美国成就学院颁发的金盘奖和丹·丹·大卫奖（年）。
谷歌学术显示，其作品被引用近8万次，h指数为73。
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