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|图灵奖的「张冠李戴」？援引200条文献，力证2018图灵奖颁错人了( 三 )


Sec. XX：ACM 赞扬了 LeCun 的分层特征表征的研究 ， 但是他没有引用 Ivakhnenko 自 1965 年以来早就有的研究成果 。
Sec. XXI ：ACM 赞扬了 LeCun 在自动微分方面的研究 。 但没有引用它的原创者 Linnainmaa（1970） 。 还有在图深度学习中 ， 也没有引用先前 Sperduti、Goller、Küchler 和 Pollack 的研究 。
Sec. XV：ACM 称赞了 Bengio 在神经网络和序列概率模型的混合体方面的研究 。 但是他并不是第一个研究这个主题的人 ， 并且这对基于我们的 CTC-LSTM 的现代深度学习语音识别系统也不重要 。
Sec. XVI：ACM 称赞了 Bengio 在神经概率语言模型方面的研究 ， 而我们 1995 年的神经概率文本模型比 Bengio 的要早很多 。 ACM 所提到的神经网络学习序列注意力 ， 我们早在 1990-1993 年就开始研究了 。 这要早于 LBH 的研究 ， 但他们并没有引用我们的成果 。
Sec. XVII：ACM 所提到的 Bengio 团队的生成对抗网络（GAN）是我在 1990 年提出的的 Adversarial Artificial Curiosity 的一个特例 ， 但他并没有引用 。
【|图灵奖的「张冠李戴」？援引200条文献，力证2018图灵奖颁错人了】此外 ， 我还列出了与 Bengio 和 Hinton 的另外7 项原创权争议（无法解释为巧合） ， 在梯度消失（1991）、元学习（1987）、无监督预训练（1991）、将一个神经网络（NN）压缩或蒸馏为另一个（1991）、通过外部乘积获得快速权重（1993）、用神经网络学习序列注意力（1990）以及其他主题 。
结论：在近十年来的深度学习中 ， ACM 所提到的那些在数十亿设备上运行的 AI 应用（语音识别、语言翻译等） ， 很大程度上依赖于我们所提出的深度学习技术和概念基础 。 而 LBH 最著名的研究忽略了自 20 世纪 60 年代以来的其他研究成果 。 但是在科学领域 ， 事实终会取胜 ， 只要事实还没有赢 ， 那么一切就还没有结束 。
网友：这里面有误会
鉴于每隔一段时间 Jürgen Schmidhuber 都发一封怒怼公开信 ， 一部分围观者的内心已经毫无波动 ， 只是觉得：「又来？」
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有人认为他的怒怼或许过了火：「他甚至觉得 ACM 在图灵奖的奖项描述中 ， 对阿兰 · 图灵过誉了……」
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这是因为 Jürgen Schmidhuber 在本封公开信提到 ， ACM 关于阿兰 · 图灵的声明具有误导性 ， 比如说图灵「阐释了计算的数学基础和局限性」 ， 而图灵并不是第一个这样做的科学家 。
情绪之外 ， 真相更重要 。 看完这篇长文 ， 有人表示：「我很欣赏这些详尽的论证 ， 纠正学术史上的错误是有价值的 。 」
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「我问过一个人 ， 他说真相也许并不在某一方手中 。 因为在互联网出现之前 ， 那时的学术研究和现在不一样 。 学术成果的传播会比较慢 ， 其他人同时提出类似发现的情况也更普遍 。 再加上经常出问题的方法论 ， 结果就是一团糟 。 」
有人赞同这一观点 ， 表示对于 Jürgen Schmidhuber 的文章内容要权衡之后再下结论 。 「我曾经看过他的部分观点 ， 一些确实很好也很有趣 ， 但另一方面我的印象是 ， 他夸大了自己的情况 ， 吹毛求疵 。 」
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「早期的发现可能是个死胡同 ， 在后来的某一阶段 ， 同样的发现也许就能产生影响了 。 首倡者应该在历史上被记得 ， 但不一定是最引人注目的 。 当然 ， 故意忽略前人的研究发现是不好的 。 」


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