图灵与图灵奖有没有联系丨图灵奖和图灵奖获得者

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就在一周前（6月15日），西班牙阿斯图里亚斯公主奖基金会宣布， Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和Demis Hassabis四人共同获得阿斯图里亚斯公主技术和科学研究奖。前三位是2018年的图灵奖获得者，被誉为“AI教父”，后一位则是谷歌DeepMind公司的首席执行官兼联合创始人。该奖是西班牙最负盛名的奖项之一，此次是为了表彰四人在人工智能工作上做出的巨大贡献。

作为异步社区的老朋友，Yoshua Bengio还是被誉为“AI圣经”的《深度学习》作者之一，这本书是深度学习领域的奠基之作。今天，小异就和大家一起一同领略一下这位大牛前半生的精彩，看一看Yoshua的故事。

▲ Yoshua Bengio

01

并不平静的童年，与计算机结缘

Yoshua的童年是在法国巴黎度过的，直到13岁的时候随父母移民到加拿大。他的父母并不是巴黎人，而是摩洛哥的犹太人，在70年代初期来到法国求学生活。在巴黎大学的时候，他父亲是药剂专业，毕业后做了一阵子药剂师；母亲当时学的是经济学，但是因为上学期间怀着孩子不得不辍学在家。他父母对于艺术、科学、哲学等都非常感兴趣，这些从小影响着Yoshua和比他小一岁的弟弟Samy，让他从小数学与科学能力比较出众，埋下了一颗对于科学向往的种子。

在法国期间，因为他父亲服兵役原因全家又回摩洛哥生活了一年，年幼的他便见识到了欧洲的先进繁华与非洲的落后穷困。1977年，Yoshua全家搬到了加拿大魁北克省，他的外祖母那时候正在蒙特利尔——这儿是讲法语的。

Yoshua的父母到加拿大之后迅速转型，开始做多媒体舞台剧相关的工作，并制作出了非常吸引人的作品。因为父母的工作经常需要使用计算机制作图像，年轻的Yoshua对迷你型计算机产生了极大的兴趣。

中学的时候，他和弟弟Samy揣着送报纸赚来“巨款”，从加拿大跑到美国，买到了他们两人生中的第一台计算机—— Atari 800（雅达利800）。至此，两兄弟都与计算机有了不解之缘，迷恋上了计算机科学。

▲ Atari 800个人电脑

02

他的弟弟，Samy Bengio

▲ Samy Bengio

Samy比Yoshua小一岁，同样被父母影响对于知识与理性有着极度的热爱。从小与哥哥一起都是典型的“别人家孩子”：成绩超好，安安静静，不用父母费心去管。

Samy的本科、硕士、博士都是在蒙特利尔大学度过的，而且都是计算机科学专业。硕士期间他的研究方向是智能辅导系统，读博的时候转向了当时正在发展的神经网络方向，并且取得不错的成绩。之后他主研人工智能领域神经网络、机器学习、深度学习、统计学、计算机视觉等方向，并持续产出两百多篇具有影响力的论文。

Samy1999年到2007年在瑞士IDIAP研究所和洛桑联邦理工学院工作，2002年还参与开发了Torch框架——PyTorch如今是机器学习中最受欢迎的框架之一。离开瑞士之后他进入谷歌领导Google Brain团队，在谷歌工作了14年后，去年4月他决定辞职离开，然后加入苹果公司继续人工智能的研究工作。

▲ 2019年两兄弟接受Eye on AI创始人Craig S. Smith的采访

哈哈，猜一猜哪个是Samy，哪个是Yoshua？

03

学霸的求学生涯，初遇人生职业导师

因为童年受到的各种影响，Yoshua更喜欢在安静的环境下读书学习，是典型的“书呆子”。中学的时候他就厌倦了吵闹的高中生活，经常一个人跑到图书馆去读书、看科幻小说。在有了自己的电脑之后，他更是逐渐沉迷其中，这让他在大学的时候毅然决然地选择了计算机专业（当时叫电气工程专业）。

他本科是在麦吉尔大学读的，1986年毕业后留在学校继续读硕士，后又继续攻读博士并于1991年毕业。在研究生期间，Yoshua读到被认为是自己的人生职业导师Geoffey Hinton的作品，接触到神经网络的概念，激发了他对于人工智能的兴趣。

▲ Geoffey Hinton，2013

在各种研讨会和社区讨论中，他又结识了人生中另一位职业导师——当时被称为“神经网络教父”的Yann LeCun。

▲ Yann LeCun，2018

以博士后研究院的身份进入贝尔实验室的Yoshua，开始和Yann LeCun进行合作，将自己的博士论文技术应用于笔迹分析的研究工作中。这项工作后来促成了贝尔实验室的自动处理支票系统的发展，通过该系统可以读取支票上手写的数字。

在贝尔实验室的一年时光很快过去，1993年Yoshua离开那儿回到蒙特利尔。

04

任教蒙特利尔，潜心人工智能研究

Yoshua认为大学首先关心的是公共利益，只有在这里的机构才能更好地让人工智能保持中立，然后引导研究往对人们有益的方向发展。所以他加入了蒙特利尔大学，然后创建了蒙特利尔大学实验室：Laboratoire d'informatique des systèmes adaptatifs（适应系统信息实验室，缩写为LISA），开始自己的在神经网络方面的研究工作。

他认为像谷歌、Facebook这些大公司领导的人工智能项目直接与普通人交互的确是好事，但是他不确定这些公司是否真的能保持中立——Yoshua并不相信它们。2000年他发表论文A Neural Probabilistic Language Model（神经概率语言模型），为自然语言处理做出了重大贡献，这种新的方法完全改变了以前机器翻译与自然语言处理系统。

2004年， Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton，还有Yann LeCun三个人齐聚一堂，共同参与加拿大算法研究所的Learning in Machines & Brains program（机器和大脑学习项目），开始了他们三个人的首次合作。他们的合作让这个项目得到了许多突破性的进展——比如深度学习，这个现在在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人技术中不可或缺的一项关键技术。

05

与世界科技巨头竞争

2013年，Geoffrey Hinton加入了谷歌，之后Yann LeCun进入了Facebook，人工智能三大教父只有Yoshua还待在学校，做着纯粹的研究。当时那些科技巨头正到处收购有潜力的人工智能公司，吸纳着无数的人才成为自己的员工。Yoshua甚至无法把自己的学生留在身边——科技巨头们给出的报酬实在太吸引人了。

为了解决这些问题，打破这种局面，留住那些人工智能人才，让人工智能研究转化成为能够切实帮助到人们的产品应用，在2016年他与其他的合伙人一起共同创立了人工智能孵化器——Element AI。

最开始公司收购了MLDB.ai整个团队，并在之后募集到1.02亿美元的融资。之后也不断地受到了加拿大政府的支持，与其他机构达成项目合作、发布研究成果，在2019年还发布了一款人工智能辅助保险承保工作流软件Underwriting Partner 和制造业数据管理平台Knowledge Scout。

但是，这些产品卖得并不太好，昔日的合作伙伴也一个个离开，2020年公司除了把自己卖了毫无出路。很快在11月美国ServiceNow公司把Element AI收购了，并且毫无成本地解雇了绝大多数员工。

06

斩获图灵奖

2018年，Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton，Yann LeCun三人因在深度神经网络上的卓越贡献而获得图灵奖。他们三人的研究让深度神经网络成为计算的关键组成部分，被称为“人工智能教父”和“深度学习教父”。

▲ Yoshua Bengio获得2018年的图灵奖

现代人工智能研究几乎都绕不开他们三个人的成果，在全球h指数超过100的顶尖计算机科学家中，Yoshua曾是每天被引用次数最多的一个，而今天，他依然稳居前列。

▲ 该数据截止到2021年12月6日，显示Yoshua的715篇论文和专著被引用超过63万次

H-index（H指数）是一个作者级别的指标，用于衡量出版物的生产力和引用影响。

无疑在人工智能和深度学习领域他是最顶尖的那一批人，引领着世界此类技术水平的发展。

07

对人工智能未来的思考

很多时候我们能够从一些媒体那看到类似“到本世纪中叶，人工智能将比人脑智能十亿倍”“人工智能可能在 2029 年超过人脑”的文章，我们无法确认它们是真的还是假的，就像我们无法预测人工智能会如何发展一样。

Yoshua认为：

实际上，最好的人工智能研究人员都无法认真做出这样的预测，除非他们将其视为科幻电影的一部分。人工智能研究人员对于未来人工智能的发展步伐并没有达成共识，而且做出这样的预测也毫无科学依据。科学研究可能在特定问题上停滞很长时间（比如物理学中所有力的统一）或者在突破某项技术（比如深度学习）之后获得超乎想象的进展。

事实也是如此，对于现代科技发展的预测向来是不准确且困难的，吴军博士在《浪潮之巅》中也表达过类似的观点。

在那些噱头和炒作之外，Yoshua倒是认为人工智能的一些确定性趋势是比较明显的：

1，人类智能活生生的存在，那么人类制造的AI也必定能够达到人类的智能，只是智能程度越高，遇到的计算难度越大——并且是指数级增长。

2，人工智能是一把双刃剑，在带来巨大利益的同时也会伴随着不可知的危险，需要让人工智能保持中立。

3，应当鼓励对社会明显有益的人工智能应用，比如健康、应对气候变化、增加受教育机会等方面。这些领域可能因为盈利不足导致投入很少，需要引起更多人的关注。

08

当下的人工智能

“现在的你，是过去的你所造；未来的你，是现在的你所造。”

Yoshua今天的成就全来自于他昨天所做的一切，明天的人工智能也取决于今天人们所有的研究——取决于所有投身于其中和有志于投身于其中的所有人。书总是要看的，知识也总是要学的，那今天，听完Yoshua Bengio的故事，就来看看他的书，用《深度学习》来学深度学习吧。

《深度学习》

▲ 深度学习领域奠基之作，一本真正的AI圣经

除了Yoshua Bengio之外这本书还有两个作者，分别是Aaron Courville和Ian Goodfellow。Aaron Courville是Yoshua在蒙特利尔大学的同事，也是LISA实验室（就是Yoshua创建的那个实验室）的成员，他专注于计算机视觉应用，开发了许多深度学习中概率模型和新颖的推断方法。

而Ian Goodfellow是他们俩的博士学生，同时是著名的对抗生成网络的发明者，他毕业后入职了谷歌（这就是前面说的“留不住的学生”）。不过他的职业历程也挺有意思的，2015年博士毕业进入谷歌，2016年又跑到了谷歌DeepMind团队对手OpenAI那去了，然后2017年再回到了谷歌研究院。这还没完，2019年他离开谷歌加入苹果公司担任机器学习项目组主管，今年（2022年）4月他又因为苹果公司要求不能远程办公，必须去抽时间Apple Park上班简直太坑，毫无人性，直接跑路。根据知情人士透露，他又要加入DeepMind了。

▲ 《深度学习》作者之一，Ian Goodfellow

说回《深度学习》！有老中青三位深度学习领域佼佼者的功力加持，就像Geoffrey Hinton说的一样：这是深度学习的奠基教科书。同时也被人称为“AI圣经”，就像学习人工智能绕不开Yoshua三人一样，学习深度学习也绕不开这本《深度学习》。

这本书适合所有机器学习专业的学生，和所有有志于在深度学习方向有所发展的开发者和研究人员。虽然书中的内容包含了数学工具、机器学习概念，深度学习算法和关于一些具有展望性的实验想法，但是这些并不是非得全部读完。如果数学基础好，直接跳过第一部分就好；只要想实现一个能用的系统，第三部分就完全不用看了；对深度学习未来研究有着很大兴趣的人，那么把第三部分当作重点也是完全可行的。

总之，这本《深度学习》既能帮助你学习深度学习的相关知识，也能够帮助你建造深度学习相关工作系统，同时还能过指引一下相对正确的未来学习方向，一举多得。

09

普通人眼里的人工智能

小异最后想说一下，作为一个非专业人员，一个普通人，是希望人工智能能够得到更好更快的发展，能够为普通人带来更多的便利：帮助视力、听力、语言障碍者重新与这个世界进行正常交流，帮助肢体残障者重新站起来、走起来、跑起来，帮助更多普通或不普通的人生活变得更好。

人工智能，终究是以人为本。

先提前跟你说一声谢谢，谢谢你用人工智能在未来让更多人的生活变得更好。

文章编辑：沙鱼 审校：桐希 王峰松

参考来源：

[1] Superintelligence: Futurology vs. Science - Yoshua Bengio..

[2] Yoshua Bengio - Wikipedia..

[3] ‪Yoshua Bengio‬ - ‪Google 学术搜索‬..

[4] 伊恩·古德费洛,约书亚·本吉奥,亚伦·库维尔.深度学习.[M].北京:人民邮电出版社,2017

[5] AI pioneers honored with Spain’s Princess of Asturias Award - The Washington Post..

[6]Yann LeCun

[7]Yoshua Bengio - Mila..

[8]Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio and Demis Hassabis - Laureates - Princess of Asturias Awards - The Princess of Asturias Foundation..

—END—

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