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今天，美国计算机协会 ( ACM ) 宣布，2018 年图灵奖颁发给被誉为 " 深度学习三巨头 " 的 Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton。
三位科学家发明了深度学习的基本概念，在实验中发现了惊人的结果，也在工程领域做出了重要突破，帮助深度神经网络获得实际应用，共同造就了 2006 年始的深度学习复兴。
今天，深度学习已经是人工智能技术领域最重要的技术之一，计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器人近些年取得的爆炸性进展都离不开深度学习。
ACM 也给予了极高的评价：" 他们在概念和工程上取得的巨大突破，使得深度神经网络成为计算的关键元素。"（For conceptual and engineering breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing.）
无疑，今天是 AI 人工智能史上具有划时代意义的一天！
Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授，发表了包括《Learning Deep Architectures for AI》 ( AI 学习深度架构 ) 、《A neural probabilistic language model》 ( 神经概率论语言模型 ) 两篇经典之作在内的 300 多篇论文，对深度学习的发展起到了巨大的推动作用，2017 年曾获得加拿大总督功勋奖。Bengio的贡献主要在1990年代发明的Probabilistic models of sequences。（Bengio和其他两位专家IanGoodfellow和AaronCourville还合作写了非常有名字必读的AI圣经《深度学习》）
Yann LeCun 出生在法国，曾在多伦多大学跟随深度学习鼻祖 Geoffrey Hinton 进行博士后研究，20 世纪 80 年代末就作为贝尔实验室的研究员发明了卷积神经网络，并展示如何使用它来大幅度提高手写识别能力。现在卷积神经网络已经成为了业界标准技术，广泛用于计算机视觉、语音识别、语音合成、图片合成，以及自然语言处理等方向。此外，LeCun改进了反向传播算法，提出了一个早期的反向传播算法backprop并且拓展了神经网络的应用范围。目前是 Facebook 首席人工智能科学家，并创立了 Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 。
Geoffrey E. Hinton 是加拿大认知心理学家和计算机科学家、多伦多大学特聘教授、爱丁堡大学人工智能博士，以他的人工神经网络 ( artificial neural networks ) 而出名，被称为 " 神经网络之父、" 深度学习鼻祖 "，2013 年加入 Google AI 团队，将神经网络带入应用一线。Hinton最重要的贡献来自他1986年发明反向传播的论文“Learning Internal Representations by Error Propagation”，1983年发明的玻尔兹曼机（Boltzmann Machines），以及2012年对卷积神经网络的改进。
他获得的重要奖项包括：2001 年 "Rumelhart 奖 " ( 国际认知科学领域最高学术荣誉，Geoffrey E. Hinton 是获得该奖项的第一人 ) ；2005 年 IJCAI" 卓越研究奖 "；2011 年 " 加拿大自然科学与工程研究委员会吉勒斯 ? 布拉萨德博士奖 " ( Herzberg Canada Gold Medal for Science and Engineering ) ；2012 年加拿大 " 基廉奖 " ( Killam Prizes，有 " 加拿大诺贝尔奖 " 之称的国家最高科学奖 ) ；2016 年欧胜、RSE 和 IEEE 联合颁发的 "James Clerk Maxwell 奖 " 等。
图灵奖由 ACM 设立于 1966 年，纪念著名的计算机科学先驱艾伦 · 图灵，是计算机科学领域的最高奖，获奖者必须在计算机领域具有持久重大的先进性技术贡献。
人工智能领域的先驱马文 · 明斯基 ( Marvin Lee Minsky ) 、约翰 · 麦卡锡 ( John McCarthy ) 、艾伦 · 纽厄尔 ( Allen Newell ) 、司马贺 ( Herbert Alexander Simon ) 等人都曾获得图灵奖。2000 年，华人科学家姚期智因在伪随机数生成等计算领域的重要贡献而摘得图灵奖。
艾伦 · 图灵雕像
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