三名深度学习技术科学家获“计算机界诺奖”图灵奖( 二 )

公告说 , 有关人工智能神经网络的想法在上世纪80年代就被提出 , 但后来一度遇冷 , 在质疑声中仍坚持相关研究的人为数不多 。 三位科学家一直坚持到了21世纪 , 并带来重大突破 , 如今相关方法成为研究主流 。

电子计算机协会主席谢丽·潘凯克说 , 人工智能是发展最快的科学领域之一 , 这很大程度归功于深度学习的进展 , 而本希奥、欣顿和莱坎为此奠定了基础 。

潘凯克说 , 所有使用智能手机的人都能切实感受到自然语言处理和计算机视觉的进展 , 这在10年前是不可能的 , 新进展还为医学、天文学和材料科学等领域提供了强大的新工具 。

深度学习是近来兴起的人工智能技术 。 在传统的计算方法中 , 计算机会按部就班地执行指令 。 而在深度学习中 , 计算机不被明确告知如何解决特定任务 , 而是模拟大脑神经网络形成一种学习算法 , 从数据中提取模式 , 然后根据输入数据给出结果 。 通常 , 模拟的神经网络层数越深 , 结果越好 , 因此相关方法被称作深度学习 。


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