如何评价 2018 年度图灵奖颁发给三位深度学习之父？
评价 2018 年度图灵奖颁发给 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun，也就是我们常说的“深度学习三巨头”，可以从多个维度进行，总体而言，这是对深度学习领域革命性贡献的最高肯定，也是对技术发展趋势的有力预示，同时引发了对未来人工智能发展的深刻思考。
以下将从几个方面详细展开评价：
一、 对深度学习及其奠基者的历史性肯定
补齐了对深度学习关键贡献者的承认： 在 2018 年之前，图灵奖已经颁发给了许多在计算机科学领域做出杰出贡献的科学家，但深度学习作为近年来最重要、最具颠覆性的技术之一，其核心奠基者尚未获得这项殊荣。这次颁奖是对深度学习领域长期发展和突破的正式承认，填补了这一空白。
“深度学习三巨头”的公认地位： Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在深度学习的理论、算法和实践方面都做出了里程碑式的贡献。
Geoffrey Hinton： 被誉为“深度学习之父”。他在反向传播算法的推广和优化方面起到了至关重要的作用，并提出了深度信念网络 (Deep Belief Networks) 等早期深度学习模型，为深度学习的复兴奠定了基础。他对神经网络的研究长达数十年，即使在神经网络被视为“死胡同”的时期也从未放弃。
Yoshua Bengio： 在深度学习的理论框架、模型设计和优化方法方面贡献巨大。他在循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN) 和长短期记忆网络 (Long ShortTerm Memory, LSTM) 的研究中发挥了关键作用，这些模型在自然语言处理等序列数据处理领域取得了巨大成功。他还深入研究了深度学习的可解释性和概率模型。
Yann LeCun： 在卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 的理论和实践方面是绝对的先驱。他提出的 LeNet5 模型是早期 CNN 的经典之作，为后来图像识别领域的巨大突破奠定了基础。CNN 在图像、视频等视觉数据的处理上表现出色，成为计算机视觉领域的核心技术。
“算法的复兴”： 深度学习的崛起标志着机器学习领域从手工特征工程向端到端学习的转变，重新强调了算法在数据驱动型人工智能中的核心地位。三位获奖者的工作正是这种转变的关键驱动力。
激励和指明方向： 这次颁奖不仅仅是对过去的肯定，更是对未来研究的激励。它向全球的科研人员和工程师传递了一个明确的信号：深度学习及其相关的基础研究方向具有巨大的价值和潜力。
二、 对深度学习技术变革的深入剖析
颠覆性的技术影响： 深度学习在过去十年间，以前所未有的方式改变了人工智能的面貌，并渗透到我们生活的方方面面：
计算机视觉： 图像识别、目标检测、图像生成（如 GANs）等领域取得了令人惊叹的进展，远超传统方法。从人脸识别到自动驾驶，再到医疗影像分析，都离不开深度学习。
自然语言处理 (NLP)： 机器翻译、文本生成（如 GPT 系列）、语音识别、情感分析等领域得到了革命性的提升。我们可以与Siri、Alexa等智能助手流畅交流，也能阅读自动生成的文章。
语音识别与合成： 深度学习极大地提高了语音识别的准确率，使得语音交互更加自然和高效。
推荐系统： 在电商、社交媒体等领域，深度学习驱动的推荐系统能够更精准地理解用户偏好，提供个性化内容。
自动驾驶： 深度学习是实现车辆感知环境、做出决策的关键技术。
科学研究： 在物理学、生物学、化学等领域，深度学习也被用于预测蛋白质结构、发现新材料等。
推动了硬件和数据的发展： 深度学习的算力需求催生了 GPU 等高性能计算硬件的发展，同时也促进了大规模数据集的收集和利用，形成了一个良性循环。
“算法的力量”的体现： 获奖者的工作展示了，通过精心设计的神经网络结构和有效的学习算法，机器能够从海量数据中学习到复杂的模式和表示，而无需人类预先定义大量的特征规则。这是一种强大的“算法的力量”。
三、 对人工智能未来发展趋势的启示
AI 的普适性与重要性： 图灵奖的颁发再次强调了人工智能作为一门核心科学的地位，以及深度学习作为实现人工智能关键技术的普遍性。
对通用人工智能 (AGI) 的展望： 虽然深度学习在特定任务上取得了巨大成功，但距离真正意义上的通用人工智能仍有距离。三位获奖者的工作也激发了人们对如何构建更具鲁棒性、可解释性、泛化性和创造性的人工智能的思考，例如：
可解释性 AI (Explainable AI, XAI)： 尤其是 Bengio 在这方面的贡献，强调了理解模型决策过程的重要性，这对于关键领域（如医疗、金融）的应用至关重要。
少样本学习 (Fewshot Learning) 和零样本学习 (Zeroshot Learning)： 如何让模型在数据量有限的情况下也能学习，是解决现实世界中数据稀疏问题的关键。
因果推断 (Causal Inference)： 摆脱相关性陷阱，理解事物之间的因果关系，是迈向更高级智能的必由之路。
强化学习 (Reinforcement Learning)： 结合深度学习的强化学习在游戏、机器人等领域取得了显著成就，是实现自主决策的重要方向。
伦理与社会影响的讨论： 深度学习的强大能力也带来了对 AI 伦理、隐私、就业、偏见等问题的担忧。图灵奖的颁发也使得这些讨论更加深入和迫切。如何负责任地发展和应用人工智能，成为全球关注的焦点。
对基础研究的持续投入： 这次颁奖表明，尽管深度学习已经取得了巨大成功，但其背后的基础理论和算法研究仍有巨大的创新空间和未解之谜。对算法原理的深入探索，对新模型和新方法的不断追求，将是推动 AI 持续进步的关键。
四、 其他值得关注的点
团队合作的重要性： 虽然三位获奖者都独立贡献了关键思想，但深度学习的突破也离不开全球众多研究者、工程师的共同努力和积累。图灵奖的这个集体荣誉也一定程度上反映了现代科学研究的协作性。
长期的坚持与“冷板凳”精神： Hinton 的经历尤其体现了坚持科学研究的“冷板凳”精神。在神经网络不被主流看好的时期，他依然坚持研究并取得了最终的突破，这对年轻的科研人员是巨大的鼓舞。
学术界与产业界的结合： 三位获奖者的研究成果不仅在学术界产生了深远影响，也通过谷歌、Facebook（现 Meta）等公司的支持和应用，迅速转化为实际生产力，推动了科技进步和经济发展。这种学术与产业的良性互动是科学技术发展的重要模式。
总结来说，2018 年度图灵奖颁发给 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun，是对他们数十年来对深度学习领域不懈探索和卓越贡献的公正评价，也是对人工智能技术发展方向的有力肯定。 这标志着深度学习正式登上了计算机科学的最高殿堂，其影响力将继续深远地塑造我们未来的世界。这次颁奖不仅是荣誉，更是对未来人工智能研究的激励，同时也提醒我们，在拥抱人工智能强大力量的同时，也需要关注其潜在的挑战和伦理问题。
以下将从几个方面详细展开评价：
一、 对深度学习及其奠基者的历史性肯定
补齐了对深度学习关键贡献者的承认： 在 2018 年之前，图灵奖已经颁发给了许多在计算机科学领域做出杰出贡献的科学家，但深度学习作为近年来最重要、最具颠覆性的技术之一，其核心奠基者尚未获得这项殊荣。这次颁奖是对深度学习领域长期发展和突破的正式承认，填补了这一空白。
“深度学习三巨头”的公认地位： Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在深度学习的理论、算法和实践方面都做出了里程碑式的贡献。
Geoffrey Hinton： 被誉为“深度学习之父”。他在反向传播算法的推广和优化方面起到了至关重要的作用，并提出了深度信念网络 (Deep Belief Networks) 等早期深度学习模型，为深度学习的复兴奠定了基础。他对神经网络的研究长达数十年，即使在神经网络被视为“死胡同”的时期也从未放弃。
Yoshua Bengio： 在深度学习的理论框架、模型设计和优化方法方面贡献巨大。他在循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN) 和长短期记忆网络 (Long ShortTerm Memory, LSTM) 的研究中发挥了关键作用，这些模型在自然语言处理等序列数据处理领域取得了巨大成功。他还深入研究了深度学习的可解释性和概率模型。
Yann LeCun： 在卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 的理论和实践方面是绝对的先驱。他提出的 LeNet5 模型是早期 CNN 的经典之作，为后来图像识别领域的巨大突破奠定了基础。CNN 在图像、视频等视觉数据的处理上表现出色，成为计算机视觉领域的核心技术。
“算法的复兴”： 深度学习的崛起标志着机器学习领域从手工特征工程向端到端学习的转变，重新强调了算法在数据驱动型人工智能中的核心地位。三位获奖者的工作正是这种转变的关键驱动力。
激励和指明方向： 这次颁奖不仅仅是对过去的肯定，更是对未来研究的激励。它向全球的科研人员和工程师传递了一个明确的信号：深度学习及其相关的基础研究方向具有巨大的价值和潜力。
二、 对深度学习技术变革的深入剖析
颠覆性的技术影响： 深度学习在过去十年间，以前所未有的方式改变了人工智能的面貌，并渗透到我们生活的方方面面：
计算机视觉： 图像识别、目标检测、图像生成（如 GANs）等领域取得了令人惊叹的进展，远超传统方法。从人脸识别到自动驾驶，再到医疗影像分析，都离不开深度学习。
自然语言处理 (NLP)： 机器翻译、文本生成（如 GPT 系列）、语音识别、情感分析等领域得到了革命性的提升。我们可以与Siri、Alexa等智能助手流畅交流，也能阅读自动生成的文章。
语音识别与合成： 深度学习极大地提高了语音识别的准确率，使得语音交互更加自然和高效。
推荐系统： 在电商、社交媒体等领域，深度学习驱动的推荐系统能够更精准地理解用户偏好，提供个性化内容。
自动驾驶： 深度学习是实现车辆感知环境、做出决策的关键技术。
科学研究： 在物理学、生物学、化学等领域，深度学习也被用于预测蛋白质结构、发现新材料等。
推动了硬件和数据的发展： 深度学习的算力需求催生了 GPU 等高性能计算硬件的发展，同时也促进了大规模数据集的收集和利用，形成了一个良性循环。
“算法的力量”的体现： 获奖者的工作展示了，通过精心设计的神经网络结构和有效的学习算法，机器能够从海量数据中学习到复杂的模式和表示，而无需人类预先定义大量的特征规则。这是一种强大的“算法的力量”。
三、 对人工智能未来发展趋势的启示
AI 的普适性与重要性： 图灵奖的颁发再次强调了人工智能作为一门核心科学的地位，以及深度学习作为实现人工智能关键技术的普遍性。
对通用人工智能 (AGI) 的展望： 虽然深度学习在特定任务上取得了巨大成功，但距离真正意义上的通用人工智能仍有距离。三位获奖者的工作也激发了人们对如何构建更具鲁棒性、可解释性、泛化性和创造性的人工智能的思考，例如：
可解释性 AI (Explainable AI, XAI)： 尤其是 Bengio 在这方面的贡献，强调了理解模型决策过程的重要性，这对于关键领域（如医疗、金融）的应用至关重要。
少样本学习 (Fewshot Learning) 和零样本学习 (Zeroshot Learning)： 如何让模型在数据量有限的情况下也能学习，是解决现实世界中数据稀疏问题的关键。
因果推断 (Causal Inference)： 摆脱相关性陷阱，理解事物之间的因果关系，是迈向更高级智能的必由之路。
强化学习 (Reinforcement Learning)： 结合深度学习的强化学习在游戏、机器人等领域取得了显著成就，是实现自主决策的重要方向。
伦理与社会影响的讨论： 深度学习的强大能力也带来了对 AI 伦理、隐私、就业、偏见等问题的担忧。图灵奖的颁发也使得这些讨论更加深入和迫切。如何负责任地发展和应用人工智能，成为全球关注的焦点。
对基础研究的持续投入： 这次颁奖表明，尽管深度学习已经取得了巨大成功，但其背后的基础理论和算法研究仍有巨大的创新空间和未解之谜。对算法原理的深入探索，对新模型和新方法的不断追求，将是推动 AI 持续进步的关键。
四、 其他值得关注的点
团队合作的重要性： 虽然三位获奖者都独立贡献了关键思想，但深度学习的突破也离不开全球众多研究者、工程师的共同努力和积累。图灵奖的这个集体荣誉也一定程度上反映了现代科学研究的协作性。
长期的坚持与“冷板凳”精神： Hinton 的经历尤其体现了坚持科学研究的“冷板凳”精神。在神经网络不被主流看好的时期，他依然坚持研究并取得了最终的突破，这对年轻的科研人员是巨大的鼓舞。
学术界与产业界的结合： 三位获奖者的研究成果不仅在学术界产生了深远影响，也通过谷歌、Facebook（现 Meta）等公司的支持和应用，迅速转化为实际生产力，推动了科技进步和经济发展。这种学术与产业的良性互动是科学技术发展的重要模式。
总结来说，2018 年度图灵奖颁发给 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun，是对他们数十年来对深度学习领域不懈探索和卓越贡献的公正评价，也是对人工智能技术发展方向的有力肯定。 这标志着深度学习正式登上了计算机科学的最高殿堂，其影响力将继续深远地塑造我们未来的世界。这次颁奖不仅是荣誉，更是对未来人工智能研究的激励，同时也提醒我们，在拥抱人工智能强大力量的同时，也需要关注其潜在的挑战和伦理问题。
网友意见
图灵奖颁给了加拿大帮的三个大佬，恭喜恭喜。不过小声bb一句，Bengio的工作和Shmidhuber，甚至Ian Goodfellow，Andrew Ng等晚辈的工作比谁的影响力大似乎不好说。
Bengio影响力大的工作主要是Attention，Shmidhuber做了LSTM，Ian Goodfellow做了GAN，Andrew Ng也有些不错的工作。其他还有做CV，RL等各路人马。
剩下的人都不是一个山头，不方便打包？
另外我觉得两弹元勋黄仁勋是配得上一个名誉图灵奖的。。。
ps：我之前认为dl不会发图灵奖，现在被打脸了。。。当时主要考虑就是credit分配问题，很难说哪个工作的单点突破是最重要的，学生和老板的贡献也很难说清楚（alexnet获奖了，却没alex什么事，这就很尴尬），总不能打包十几个人获奖。现在看来评委从最大的山头里选了资历最老的三个人解决了这个问题。。。
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