由於機器學習技術的發展，每天我們都會聽說人工智慧帶來的最新進步，無論是對醫療健康，還是關於圍棋比賽。然而我們常常沒有注意到的是，在這些成功的機器人背後也有著人類的聰明才智。
我們今天看到的快速變化是由於整個行業和學術界的努力。對於人類生成並收集的越來越多數據，研究者正在探索更好的利用方式。
其中一些重量級的研究者在機器學習領域取得了重要突破。目前，這些技術進步已成為了我們開發數字工具，將人工智慧應用於社交網絡、無人駕駛汽車，以及工業網際網路的基礎。
1、吳恩達
吳恩達近期辭去了百度首席數據科學家的職務。此外，他也是在線教育平臺Coursera的創始人，以及史丹福大學計算機科學系助理教授。
在加入百度之前，他創建了谷歌(微博)的Brain AI研究部門，專注於深度學習技術。在史丹福大學，他牽頭的項目包括斯坦福人工智慧機器人（STAIR）的開發，以及利用單一二維照片生成三維數字模型的算法。
2、約書亞·本吉奧（Joshua Begio）
作為蒙特婁大學計算機科學系教授，本吉奧以智能神經網絡和深度學習方面的研究而聞名。他曾表示，在他研究背後最重要的動機是理解「通過學習獲得智能的原理」。他的許多公開工作集中於自動編碼器。這種技術用於編碼非結構化數據，使數據可以通過無監控機器學習技術被計算機理解。
3、延恩·勒昆（Yann LeCunn）
勒昆自2013年以來擔任Facebook的人工智慧研究負責人。他是計算機視覺技術的先驅，即讓計算機以類似人類的方式識別對象，進而將對象歸類。他也被認為是卷積神經網絡模型的發明者之一。卷積神經網絡的目標是以類似人類眼睛或大腦的方式，獲取並表達信息。他是紐約大學數據科學中心的創始人。
4、德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）
哈薩比斯是DeepMind的聯合創始人，這家英國人工智慧創業公司於2014年被谷歌收購。他的工作專注於結合機器學習技術和神經科學，開發人工神經網絡。DeepMind最著名的成功是去年轟動一時的圍棋人工智慧AlphaGo。這是首個擊敗人類圍棋大師的電腦程式。在取得這一突破之前，最強大的圍棋人工智慧只能達到人類業餘選手的水平。
5、傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）
辛頓目前一方面是谷歌的工程研究員，一方面擔任多倫多大學計算機科學系教授。早在1992年，他就曾發表論文，討論使用人工神經網絡去模擬人類對信息的處理方式。辛頓最初從事心理學學習，隨後獲得了人工智慧領域的博士學位。他將自己對人類認知過程的理解應用於計算機。
6、李飛飛
李飛飛目前擔任谷歌雲的人工智慧和機器學習負責人。她是史丹福大學助理教授，同時擔任斯坦福人工智慧實驗室和斯坦福視覺實驗室主任。
李飛飛是100多篇科研論文的作者，這些論文涉及計算神經科學、視覺識別、大數據，以及她在ImageNet項目中的工作。ImageNet是一個圖片資料庫，用於訓練深度學習圖片識別算法。
自 騰訊科技