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环球体育app:图灵奖得主杨立昆:我怎么走上人工智能之路丨展卷

  2018年图灵奖得主、法国人工智能科学家杨立昆(Yann Le Cun)被以为是深度学习的创造者之一,也被誉为“卷积神经网络”之父。最近他出书了自传《科学之路:人、机器与未来》,这也是一本介绍人工智能相关范畴的科普著作。作为当今炽热的深度学习的构建者,杨立昆对人工智能的低谷与光辉有着切身实践感触以及镇定务实的考虑。那么他是怎么踏上自己的科学之路的?

  本文经授权节选自《科学之路:人、机器与未来》(中信出书社)第二章,内容有删减,标题为修改所加。前往“返朴”,点击文末“阅览原文”可购买此书。点击“在看”并宣布您的感触至留言区,到2021年9月12日正午12点,咱们会选出1条留言,赠书1本。

  1969 年,西摩尔·帕普特(Seymour Papert)和马文·明斯基(后者在 20 世纪 50 年代曾热衷于人工神经网络的研讨,后来抛弃了)联合出书《感知器:核算几何学概论》一书[1]。他们在书中指出了学习机的局限性,其间有些局限性关于技能展开会形成严峻阻止。因而对他们来说,神经网络的研讨之旅现已走入了死胡同。这两位都是麻省理工学院极负盛名的威望教授,他们的著作在范畴内引起了颤动:赞助安排纷繁退出,不再支撑该范畴的研讨作业。与 GOFAI(good old-fashioned artificial intelligence,好的旧式人工智能。根据逻辑、规矩和搜索算法的传统人工智能办法。)相同,神经网络的研讨也遭受了它的第一个“冬季”。

  大多数科学家不再议论制造具有学习才干的智能机器之事,转而把目光转向了更简略落地的项目。比方,运用一些本来用来研讨神经网络的办法创立了“自适应滤波”,这是许多现代通讯技能的来源。在此之前,当咱们经过电话线在两台核算机之间沟通数据时,电话线或许会发生以下景象:咱们输入一个二进制信号,电压从0伏升到48伏,而信号在间隔目的地还剩几公里时就现已损坏了。但现在,自适应滤波器能将其恢复,这个进程是经过以其创造者鲍勃·拉迪(Bob Lucky)的姓名命名的 Lucky 算法完结的。20 世纪 80 年代后期, 鲍勃·拉迪曾在贝尔试验室担任部分经理,领导着约300人作业,我也是其间一员。

  假如没有自适应滤波,就不会呈现带扬声器的电话。扬声器可以让咱们对着麦克风说话,而它不需求一同记载对话者说的话(有时咱们能听到自己在说话)。回声消除器运用的算法与感知器运用的算法十分相似。

  在 20 世纪七八十年代的“隆冬”里,仍有一些人执着于神经网络研讨,科学界把他们视为疯狂的疯子。比方,芬兰人戴沃·科霍宁(Teuvo Kohonen),他研讨的是一个与神经网络比较挨近的课题—联想回忆。再比方,还有一群日自己,与西方不同,日本的工程科学生态体系比较孤立,其间包含数学家甘利俊一(Shun-Ichi Amari)和一位名为福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)的业内人士,后者发布了一个被他称为“认知机”(Congitron)的机器,这一命名来自术语“感知器”(preceptron)。福岛邦彦前后总共发布了这个机器的两个版别,分别是 20 世纪 70 年代的认知机和 80 年代的神经认知机(Neocognitron)。与一同代的弗兰克·罗森布拉特相同,福岛邦彦也遭到了神经科学新发现的启示,特别是美国人大卫·休伯尔(David H. Hubel)和瑞典人托斯坦·威泽尔(Torsten N. Wiesel)的发现给予了他许多创意。

  休伯尔和威泽尔是两位神经生物学家,他们因在猫的视觉体系方面的研讨成果获得了1981 年的诺贝尔生理学或医学奖。他们发现视觉是视觉信号经过几层神经元传递后呈现的成果,包含从视网膜到初级视觉皮层,再到视觉皮层的其他区域,最终到颞下皮层。在这些层级中,神经元发挥着十分特别的效果。在初级视觉皮层中,每个神经元仅衔接到视界的一小部分区域,即接纳区域。这些神经元被称为简略细胞。鄙人一层,即视觉皮层中,其他单元集成了上一层激活的信息,使得视觉目标即便在视界中略微移动,视觉体系也能坚持图画的呈现。这些单元被称为杂乱细胞。

  福岛邦彦便是遭到这个研讨成果的启示,延伸出了一个主意:先运用一层简略细胞检测各个小接纳区域所接纳的图画的简练信息,再运用下一层杂乱细胞处理收集到的信息。他研制的神经认知机共有5层:简略细胞、杂乱细胞、简略细胞、杂乱细胞,最终是相似感知器的分类层。福岛在前四层运用了某种“不受监督”的学习算法,也便是说,它们承受的是不考虑完结使命的、“盲目”的练习。仅有最终一层像感知器相同,承受了“受监督”的练习。但从整体来看,福岛邦彦缺少一种可以调整全部层级参数的算法,所以他的网络只能辨认比方数字一类极端简略的事物。

  在 20 世纪 80 年代初期,福岛邦彦并非独自一人在此范畴进行探究,北美的一些团队也在进行着活跃的探究,例如心思学家杰伊·麦克莱兰德(Jay McClelland)和戴夫·鲁梅尔哈特(David Rumelhart),还有生物物理学家约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)和特伦斯·谢诺夫斯基(Terry Sejnowski),以及核算机科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)。辛顿与我同享了2018年度图灵奖。

  从20世纪70年代起,我开端对这些研讨发生了稠密的喜好,我的猎奇或许来自对父亲的调查。他是一名航空工程师,一同也是一位着手天才,他总是喜爱在业余时刻做电子产品。他制造过遥控飞机的简化模型。记住那是在 1968 年 5 月大停工期间(译者注:这儿的大停工指“五月风暴”,是 1968 年 5 月法国迸发的一场学生罢课、工人停工的群众运动。),父亲在家里制造了他人生中第一个遥控轿车和一艘船的遥控器。我并不是家里仅有被激起喜好的人,我弟弟也是。他比我小6岁,相同遭到父亲的影响,后来也成为核算机科学家。他大学结业后成为谷歌的研讨员。

  在很早的时分,我就对技能、降服太空以及核算机的诞生充满了探究的热心。我曾愿望成为一名古生物学家,由于人类智能的呈现及演化深深地招引了我。即便在今日,我也仍旧以为大脑的运转机制是生命国际中最奥秘的事物。我8岁的时分,在巴黎跟我的爸爸妈妈、一位叔叔和一位沉迷于科幻的阿姨一同看过一部电影——《2001太空周游》。影片里呈现了我所酷爱的全部:太空游览、人类的未来以及超级核算机哈尔的起义。哈尔为了保证自己的生计和完结最终的使命而要打开残杀,这件作业真的很难以幻想,而在这之前,怎么将人工智能复制到机器中这个问题就现已让我深深着迷了。

  鉴于此,高中结业后我自然而然地方案投身这个范畴进行具体研讨。1978年,我进入了巴黎高级电子与电工技能工程师学院,就读该学院无须参与预科课程,可以在高中结业后直接请求。我的实践阅历证明,读预科并不是在科学之路上获得成功的仅有途径。而且,我在巴黎高级电子与电工技能工程师学院学习时具有许多自主权,所以我肯定会好好爱惜运用!

  在第一批让我感到欢喜的读物中,有一份是我在1980年读过的陈述。这实践上是一份争辩总结,争辩是在瑟里西(Cerisy)会议上打开的,主题是人类言语机制到底是先天的仍是后天的。[2]言语学家诺姆·乔姆斯基的观念是,大脑中生来就现已存在可以让人们学习说话的结构。而展开心思学家让·皮亚杰(Jean Piaget)则以为,全部都是经过后天学习获得的,包含大脑中学习说话的结构,言语学习是跟着智能的逐渐建构而分阶段完结的。因而,智力的获得是人与外界沟通学习的成果。这个主意深深地招引了我,我开端考虑怎么才干将其运用于机器学习中。也有其他一些顶尖的科学家参与了这场争辩,比方西摩尔·帕普特,他竭力表扬了感知器,以为它是可以学习杂乱使命的简略机器。

  我因而知道了感知器的存在,并敏捷沉迷于这个课题。我运用每周三下午不上课的时刻,在罗康库尔的 Inria(法国国家信息与自动化研讨所)的图书馆寻觅专业图书来读。在法兰西岛大区,Inria掌握着最为丰盛的核算机研讨经费。我在阅览进程中很快发现,西方科学界尚无人研讨神经网络。一同我还惊讶地发现,有关感知器的研讨就截止在西摩尔·帕普特所赞颂的感知器上,此外没有进一步的展开。

  体系理论(在20世纪50年代被称为操控论)是我的另一个研讨喜好,它首要研讨人工体系和天然生物体系。比方人类体温的调理体系:人体温度之所以可以维持在37℃左右,首要得益于一种恒温器,它可以调理人体温度与外界温度之间的差异。

  我对“自安排”也有稠密的喜好。分子或相对简略的物体是怎么天性地彼此效果组成杂乱结构的?智能是怎么从许多彼此效果的简略元素(神经元)中展开而来的?

  我研讨了柯尔莫哥洛夫、所罗门诺夫和柴廷(Chaitin)的算法杂乱性理论中的数学部分。此外,我在前文中说到的理查德·杜达和彼得·哈特的书[3]就摆放在我的床头,一同我还订阅了《生物操控论》,这是一本触及大脑运作原理和生命体系的核算机数学模型的期刊。

  因而,全部由于“隆冬”而被忽视的人工智能问题都呈现在我面前。在考虑这些问题时,我渐渐形成了自己的理念:以逻辑的办法无法建构真实的智能机器,咱们有必要赋予机器学习的才干,让它们能以经历为根底进行自我建构。

  在阅览期间,我发现科学界不只我有这种主意,因而我也留意到了福岛邦彦的研讨成果,并开端考虑提高新认知中心神经网络功率的办法。对正式展开研讨来说比较走运的是,巴黎高级电子与电工技能工程师学院为学生供给了其时功用十分强壮的核算机。我与校园里的朋友菲利普·梅曲(Philippe Metsu)一同开端编写程序。他相同酷爱人工智能,特别对儿童的学习心思感喜好。校园里的数学老师也乐意辅导咱们,咱们一同测验模仿神经网络。但试验十分吃力:核算机前进缓慢,编写程序也着实令人头疼。

  在校园的第四年,我由于愈加沉迷于这项研讨,开端幻想一种用于练习多层神经网络的学习规矩,惋惜并没有真实得到数学层面的验证。我构想出一种可以在网络中完结从后向前传递信号的算法,用来完结端到端的练习,我将它命名为 HLM 算法(取自分层学习机的英文名称 hierarchical learning machine,拜见第五章相关内容)。命名这个算法的时分,我还玩了一个风趣的文字游戏(译者注:在法语中,HLM是低租金住宅[habitation à loyer modéré]的缩写。)……在 HLM 的根底上展开而来的“梯度反向传达”算法现在已被广泛运用于练习深度学习体系。HLM 与现在的反向传达梯度网络的不同之处在于,HLM 传递的是每个神经元的期望状况。因而在其时核算机运算乘法的速度比较慢的情况下,可以运用二进制神经元。HLM 算法是练习多层网络的第一步。

  1983年夏,我从工程专业结业时,从一本书上了解到一个对自安排体系和自动机网络感喜好的小组:网络动力学试验室(LDR)。他们的作业地址坐落巴黎圣纳维耶沃归纳理工学院的原址,小组成员都是法国人,他们来自各大高校。由于该小组不挂靠任何安排,所以几乎没有经费和预算,只要一台收回的核算机。从另一个视点说,法国在机器学习方面的研讨其时正处于近乎阻滞的状况。我访问了他们。和我不相同,这些研讨人员没有触摸过有关神经网络的前期出书物,但他们了解其他著作。

  我向他们标明,我对他们的研讨课题感喜好,而且我地点学院的设备有助于他们做进一步的研讨。后来,我在皮埃尔和玛丽·居里大学持续研讨生学习时,也参加了他们的小组。1984 年,我预备攻读博士学位。尽管其时我有巴黎高级电子与电工技能工程师学院的研讨奖学金,但还没有找到适宜的论文辅导老师。弗朗索瓦丝·福热尔曼-苏利耶(Fran oise Fogelman-Soulié,后来更名为 Soulié-Fogelman)与我同事了很长时刻,她其时是巴黎第五大学的核算机科学副教授。从才干上来讲,她彻底可以辅导我,惋惜,她还没有完结国家博士论文

  因而,我只能求助于试验室中仅有一位可以辅导核算机博士论文的教授莫里斯·米尔格朗(Maurice Mil-gram),他是贡比涅技能大学核算机和工程科学的教授。他赞同成为我的导师,但一同标明他对神经网络一窍不通,所以或许帮不上什么忙。我永久都不会忘掉他对我的照料。那段时刻,我将全部精力都用在了巴黎高级电子与电工技能工程师学院(和它强壮的核算机)和 LDR(和它的常识环境)中。

  我身处一个彻底不知道的范畴,这真实令人兴奋。在国外,也有一些课题跟咱们挨近的研讨小组正在渐渐起步。1984 年夏,我随同弗朗索瓦丝·福热尔曼去了加利福尼亚,在带有传奇色彩的施乐帕克研讨中心的试验室实习了一个月。

  其时,我十分巴望见到两位大角色:一位是来自巴尔的摩约翰斯·霍普金斯大学的生物物理学家和神经生物学家特伦斯·谢诺夫斯基(《深度学习》作者),另一位是来自卡内基·梅隆大学的杰弗里·辛顿,后者与约书亚·本吉奥和我一同共享了2018 年度的图灵奖。

  辛顿和谢诺夫斯根据 1983 年宣布了一篇有关玻尔兹曼机(Boltzmann Machines)的文章,并在其间描绘了一个带有“躲藏单元”的神经网络的学习进程,这个躲藏单元是坐落输入和输出之间的中间层的神经元。我之所以对这篇文章感喜好,首要是由于他们说到了多层神经网络的练习,这可是我研讨课题中的核心问题,他们是真实对我的研讨有价值的人!

  我职业生涯真实意义上的转折点呈现在 1985 年2月,在阿尔卑斯山莱苏什举行的研讨会上。在那次会议上,我遇到了其时国际上对神经网络感喜好的尖端专家,他们有物理学家、工程师、数学家、神经生物学家、心思学家,特别是遇到了在科学界宛如神话一般的贝尔试验室里一个新建立的研讨神经网络的小组成员。得益于在莱苏什的相识,三年后,我被该小组聘任。

  这次研讨会是由我地点的法国研讨小组 LDR 的成员安排的,他们是弗朗索瓦丝和她其时的老公热拉尔·韦斯布赫(Gérard Weisbuch),后者时任巴黎高级师范学院的物理学教授,以及其时在法国国家科学研讨中心(CNRS)任职的理论神经生物学家埃利·比嫩斯托克( lie Bienenstock)。会议汇聚了许多对“自旋玻璃”感喜好的物理学家,以及物理学和神经科学等范畴的威望人士。约翰·霍普菲尔德那篇关于自旋玻璃和神经网络的开创性文章[4],引得许多物理学家开端重视并学习人工神经网络,但其时仍有许多工程师和核算机科学家不肯谈及这个论题。

  在莱苏什,我是年纪最小的与会者之一,我其时刚开端着手写博士论文。令我无比严峻的是,我需求在许多享誉业界的大咖面前,用英语做一个关于多层网络和 HLM 算法(反向传达的前部研讨)的英文陈述。

  特别有两位听众给了我巨大的压力:一位是贝尔试验室的部分负责人拉里·杰克尔(Larry Jackel),后来我很侥幸地参加了他的部分;另一位是该部分的二号人物约翰·登克尔(John Denker),他是一位来自亚利桑那州的真实牛仔,身穿牛仔裤和牛仔靴,有着垂到脸颊的头发……这位刚刚完结博士论文的“非典型研讨人员”具有令人难以置信的强壮气场!当某位研讨者讲话之后,他可以很快就议题打开评论,标明自己的观念。他说话时虽没有攻击性,却铿锵有力,有理有据。当然他的自傲也是有缘由的,弗朗索瓦丝·福热尔曼曾说:“贝尔试验室的研讨人员有着巨大的优越感。当你要研讨某个课题时就会发现,要么贝尔试验室早在 10 年前就现已研讨过了,要么现已证明这条路行不通了。”几乎太可怕了!

  我做完了关于多层网络和HLM算法的陈述,与会者中真实听懂的人屈指可数(这现已让我够严峻了!),然后,约翰·登克尔举起了手,我几乎严峻到窒息!但他在全部听众面前对我说:“讲得真的很好!谢谢您,让我知道了许多作业……”我坚信我的姓名现已留在他和拉里·杰克尔的脑海中。一年后,他们约请我去他们的试验室做陈述。两年之后,我承受了贝尔试验室的面试。三年后,我正式参加了他们的团队!

  相同是在莱苏什,我碰到了特伦斯·谢诺夫斯基,也便是与杰弗里·辛顿一同宣布关于玻尔兹曼机的文章的作者。他是在我完结陈述后参与的。我鄙人午的茶点时刻找到了他,向他论述了我在多层神经网络方面的作业。在沟通之前,我并不确认他是否会感喜好。他仅仅耐心肠听着,并没有告知我他与杰弗里·辛顿也在进行反向传达研讨,也没有告知我,辛顿现已成功完结反向传达,只不过没有对外发布罢了。

  巨大的创造之间可以彼此启示。辛顿的研讨就运用到了加利福尼亚大学圣迭戈分校的戴夫·鲁梅尔哈特的思路,辛顿在之前的几年里曾跟从戴夫读博士后。1982 年,戴夫提出这个办法并编写了程序, 只惋惜没能成功运转。他找到辛顿,辛顿说:“失利的原因出在了部分一些极为纤细的问题上。”(拜见第四章“多个谷底的困扰”)后来,戴夫抛弃了。可是,在研讨玻尔兹曼机的进程中,辛顿认识到问题并没有自己最初幻想的那么严峻。因而,他用 LISP 言语在 Symbolics 公司的 LISP 机器上用戴夫的办法从头编写了程序,这一次程序成功运转起来。

  因而,在咱们沟通的进程中,特伦斯很快留意到我的 HLM 办法和反向传达十分相似。他没有告知我,在反向传达成功后,他现已在研讨尔后几个月将会风靡一时的实践运用了。特伦斯回到美国后向辛顿说到了我:“法国有个孩子在进行跟咱们相同的研讨!”

  同年春天, 我写了第一篇关于自己研讨成果的文章(我供认,这篇文章离科学文献的规范有点远),并在 1985 年 6 月举行的Cognitiva 大会上将其揭露,那是法国第一次举行调集了人工智能、神经网络、认知科学和神经科学的归纳性大会。杰弗里·辛顿是其时的主讲嘉宾,他在开幕辞上介绍了玻尔兹曼机。完毕后,将近 50 个人集合在他的周围,我也想上前沟通,但并没有时机接近他。随后,我留意到他转向其间一位会议安排者丹尼尔·安德勒(Daniel Andler),并问道:“你知道一个叫杨立昆的人吗?”丹尼尔开端四处张望,我立马大喊道:“我在这儿。”其实,辛顿现已在会议论文集上看到了我的文章,尽管他不通晓法语,但依然看懂了文章的内容,他认识到我便是特伦斯提过的那个“孩子”。

  咱们在第二天碰了面,并一同在一家古斯古斯(来自北非马格里布区域的美食)餐厅吃了午饭。他向我解说了反向传达的原理,他知道我能听懂!辛顿说自己正在写一篇文章,其间引用了我的研讨成果,我听后十分骄傲。我俩很快认识到,咱们的喜好、办法以及思路都十分相似。辛顿约请我参与 1986 年在卡内基·梅隆大学举行的关于联合主义模型的暑期培训班,我欣然承受。其时在认知科学界,研讨者通常用“联合主义模型”这个术语来称号神经网络这个不知道范畴。

  20 世纪 80 年代,梯度反向传达的遍及使得练习多层神经网络成为或许。该网络由不计其数分层的神经元组成,其间的衔接更是不计其数。每层神经元都会兼并、处理和转化前一层的信息,并将成果传递到下一层,直到在最终一层发生呼应停止。这种层次体系结构赋予了多层网络可以存储惊人的潜能,咱们会在接下来的深度学习部分进行进一步的评论。不过,在1985年,多层网络的学习进程依然很难完结。

  这全部在1986 年发生了改变。特伦斯·谢诺夫斯基宣布了一篇讨论NetTalk 多层网络的技能陈述,NetTalk经过反向传达练习使机器学习阅览。该体系将英文文本转化成一组语音音素(根本语音)后传到语音合成器,然后完结“阅览”的功用。将文本语音转化成法语很简略,转化成英语却好不容易。在练习的初期,这个体系好像一个刚开端学习说话的婴儿,跟着练习的不断堆集,它的发音也越来越好。特伦斯·谢诺夫斯基到巴黎高级师范学院现场做了相关陈述,震动了现场听众和业界。随即,全部人都期望向我取经,由于多层网络忽然变得十分盛行,我也变成了这个范畴的专家。

  在这之前的一年,我发现可以用拉格朗日方法从数学的视点反向传达,这类方法化是传统机械、量子机械和“最优操控”理论的根底。我还留意到在 20 世纪 60 年代,有一位最优操控的理论家提出了一个相似反向传达的办法,这个办法被命名为“凯利-布赖森(Kelly-Bryson)算法”,也被称为“随同状况法”。在1969年出书的由亚瑟·布赖森(Arthur Bryson)和何毓琦(Yu-Chi Ho)合著的《运用最优操控》(Applied Optimal Control)一书中对其进行了具体叙述。

  这些科学家从没想过将这个办法运用到机器学习或许神经网络范畴,他们更感喜好的是体系的规划和操控。比方,怎么操控火箭,使其抵达一个精准的轨迹而且和别的一个航空器对接,且一同要尽或许削减能源消耗。而从数学的视点来说,这个问题和调整多层神经网络节点的权重问题十分相似,这样最终一层的输出成果就会契合预期。

  1986 年7月,应辛顿之邀,我在匹兹堡的卡内基·梅隆大学参与了为期两周的关于联合主义模型的暑期课程(如下图)。这次美国之行我其实是有顾忌的,由于其时我的妻子正在孕中,咱们的第一个孩子将在我回法国4周后出生。

  相片中标出的是斯坦尼斯拉斯·德阿纳(SD)、迈克尔·乔丹(MJ)、杰伊·麦克莱兰德(JMcC)、杰弗里·辛顿(GH)、特伦斯·谢诺夫斯基(TS)和我(YLC)。除此之外,相片上的许多参与者日后都成了机器学习、人工智能和认知科学范畴的重要人物:安迪·巴尔托、戴夫·图尔茨基、格里·泰绍罗、乔丹·波拉克、吉姆·亨德勒、迈克尔·莫泽尔、理查德·德宾等安排者。

  我对那个夏天最深的回忆便是我与辛顿,还有刚完结博士论文的迈克尔·乔丹(Michael Jordan)建立了一个研讨神经网络的团队, 咱们三个人之间也因而结下了深沉的友谊。为什么约请迈克尔呢?由于他的法语比我的英语好。在暑期培训班的野餐会上,他弹着吉他演唱了乔治·布拉桑(Georges Brassens)的歌。

  尽管我还仅仅个学生,但辛顿仍是约请我做了一场陈述,并介绍说我发现了反向传达。在一次晚餐时,咱们享用着我带来的一瓶很棒的波尔多红酒,辛顿跟我说,他将在一年后脱离卡内基·梅隆大学, 参加多伦多大学。他问:“你乐意成为我的客座研讨员吗?”我答复:“当然了!”这一年时刻正好够我完结博士论文。

  大变革的年代到来了。鲁梅尔哈特、辛顿、威廉联合宣布的关于反向传达的论文在业界引发了爆破式的反应。[5]NetTalk 成功的音讯也敏捷传达开来。神经网络范畴的研讨走上了快车道。我制造的名为HLM 的神经网络模仿和反向练习软件也招引了法国工业界的一些买家,Thomson-CSF(现在名为 Thales,即法国泰雷兹集团)便是我的顾客之一。

  1987 年6 月,我完结了博士论文,并在皮埃尔和玛丽·居里大学经过了辩论。由于我在 4 月测验一种新的沙滩帆船推动办法时伤到了脚踝,所以我凭借拐杖才完结了辩论。杰弗里·辛顿是我的辩论委员之一,此外辩论委员会还有莫里斯·米尔格朗、弗朗索瓦丝·福热尔曼,雅克·皮特拉(Jacques Pitrat,法国人工智能符号范畴的科研首领之一)和贝尔纳·安吉尼奥(Bernard Angéniol,Thomson-CSF 的一个研讨团队负责人)。同年7月,我和我的妻子,还有咱们一岁的宝宝一同来到多伦多,我成为辛顿的客座研讨员。咱们估计在多伦多的日子不会超越一年,我的妻子为了照料孩子,不得不放置了她的药剂师作业。我还辅导着一个名叫莱昂·博图(Léon Bottou)的朋友。我与莱昂结识于 1987 年头,其时他正在巴黎归纳理工学院完结最终一年的学业。他对神经网络很感喜好,因而决议跟从我做结业实习。请千万不要告知他们的校长我还没有获得博士学位。其时,我正方案编写新的软件来创立并练习神经网络,它是由LISP解说器驱动的模仿器。

  我把解说器的相关作业交给了莱昂,他仅用三周时刻就完结了!此外,由于咱们都具有同款个人核算机——Commodore 公司的Amiga(一款高分辨率、快速的图形呼应、可执行多媒体使命的核算机),所以我俩的协作既愉快又高效。与现在的苹果核算机和其他品牌的个人核算机不同,Amiga 核算机具有相似北美 IT(信息技能) 部分中常见的 UNIX 作业站的特点:咱们运用 C 言语编程, 运用GCC 编译器和 Emacs 文本修改器。我那台 Amiga 核算机安装了专供信息作业者运用的文本处理程序 LaTex,我便是运用它完结了博士论文。莱昂和我经过衔接 MiniTel(数字化电话信息的交互式媒体)长途沟通程序代码段。

  咱们将程序命名为SN(simulator neuronal,神经模仿器),它也是我俩持久协作与友谊的见证。莱昂后来在纽约FAIR的作业室离我的作业室并不远。

  在多伦多,我完结了 SN,之后对其做了调整,以便完结我幻想的一个可以用于图画辨认的神经网络——卷积网络。卷积网络是受福岛邦彦的神经认知机启示而发生的一个主意,但它运用的是更为传统的神经元,而且遭到反向传达的驱动。一同,杰弗里·辛顿开发了一种更简略的用于语音辨认的卷积网络,他将其称为 TDNN(时延神经网络)。

  1987 年年末,我应邀前往麦吉尔大学的蒙特利尔核算机科学研讨中心做陈述。陈述完毕时,一位年青的硕士研讨生提出了一系列问题,从发问中可以看出他在多层神经网络方面有比较深化的研讨。要知道在一同期,该范畴的研讨人员适当少。他想了解怎么调整神经网络结构,并使其可以处理语音或文本等时刻信号。我记住了他的姓名:约书亚·本吉奥。

  杨立昆(Yann Le Cun):法国人,姓名原文为Yann Le Cun,姓氏为Le Cun,因在美国常被误缩写为Y.L.Cun,所以把LeCun合写在一同。中文译名原为扬·勒丘恩,华人AI圈一向亲热地称他为“杨乐康”,他自己听闻后,爽性自己给自己取了中文姓名——杨立昆。

  他为卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)和图画辨认范畴做出了重要贡献,以手写字体辨认、图画紧缩和人工智能硬件等主题宣布过190多份论文,研制了许多关于深度学习的项目,而且具有14项相关的美国专利。研讨范畴包含人工智能、机器学习、机器感知、移动机器人学和核算神经学。

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