【榜单】世界级机器学习专家都有谁？有关 AI 你不能不知道的6个人物

  新智元编译  

来源：福布斯

作者：Bernard Marr

翻译：刘小芹

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【新智元导读】本文介绍了当前最重要的6位机器学习专家，他们在机器学习方面的突破得到公认。这个榜单虽然只代表作者作为一名科技畅销书作者的认识，但应该也代表了AI 领域最广泛的认识。

 

由于机器学习的进步，似乎每天我们都能听到 AI 领域的新进展，从改善医疗到在扑克游戏中赢过我们。但人们往往容易忘记的是，每一个成功的机器人背后都有一个聪明的人类。

我们今天看到的 AI 领域的快速发展是由于工业界和学术界的共同努力，为我们生产和收集的不断增长的大量数据寻找实际的用途。

因此，在这篇文章中，我将重点介绍当前最重要的一些机器学习专家，他们在机器学习方面的突破被公认对开发使 AI 成为可能的数字化工具和技术是基础性的，从社交网络，自动驾驶汽车，到工业互联网。

Andrew Ng

Andrew Ng 不久前刚从百度的首席数字科学家的职位离开，他还是斯坦福大学计算机科学系副教授，在线教育平台 Coursera 的联合创始人之一。

加入百度之前，Andrew 在 Google 创建了 Google Brain 研究部门，他的工作专注于深度学习。在斯坦福大学，他领导了包括斯坦福人工智能机器人（STAIR）在内的许多项目，以及提出从单一平面图像构建3D数字模型的算法。

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学计算机科学教授，他因在人工神经网络和深度学习方面的研究而著名。Bengio 曾说，他的研究背后最大的野心是理解“获取智慧的学习的原则”。除了 AI 和 ML 的其他原则之外，他发表的大部分工作设计用于编码或格式化非结构化数据的自动编码器，通过无监督机器学习令计算机可以理解。

Yann LeCun

作为自2013年以来 Facebook 的 AI 研究主管，LeCun 在计算机视觉领域的开创性工作获得广泛认可，计算机视觉是教机器以与人类识别物体相同的方式去“看见”物体，并通过对它们进行分类的方式学习它们。LeCun 也被认为是卷积神经网络的发明人之一，这类模型的目标是创建与生物有机体（例如眼睛或大脑）相同的方式去获取及解释信息的算法。LeCun 是纽约大学数据科学中心的创始人。

Demis Hassabis

Demis Hassabis 是 DeepMind 联合创始人，DeepMind 是谷歌在2014年收购的一家英国 AI 创业公司。Hassabis 的工作重点是结合机器学习和神经科学方法促进人工神经网络的发展。迄今为止，DeepMind 最广为人知的成功是 AlphaGo，这是去年成为第一个打败专业围棋棋士的计算机程序。在这个突破之前，即使是最好的 AI 也只是跟人类业余围棋玩家交手，而且在实践中经常被人类打败。 

Geoffrey Hinton

Hinton 在是 Google Engineering Fellow，多伦多大学计算机科学系教授。早在1992年，他就发表了关于使用人工神经网络让机器模拟人类处理信息的论文。Hinton 在取得 AI 博士学位之前，最初学过心理学，并将他对人类认知过程的理解应用于计算机。他的论文被广泛引用，你可以在这里阅读：https://scholar.google.co.uk/citations?user=JicYPdAAAAAJ

李飞飞

李飞飞目前是 Google Cloud 的 AI/ML 研究团队主管，她也还是斯坦福大学副教授，她曾担任斯坦福人工智能实验室及斯坦福计算机视觉实验室主任。

李飞飞在计算神经科学，视觉识别，大数据等领域发表了超过100篇论文，她也因主导 ImageNet 项目的工作著名，ImageNet 是一个用于训练深度学习图像识别算法的图像数据库。

原文：https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/05/09/whos-who-the-6-top-thinkers-in-ai-and-machine-learning/#75ed1459b112

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所属部门：客户部

汇报对象：COO

下属人数：8 人

年龄要求：25 岁 至 40 岁

性别要求：不限

工作年限：5 年

语　　言：英语 + 普通话

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