geoffrey hinton

6月11日消息，据报道，图灵奖得主、“深度学习之父”Geoffrey Hinton指出，他的研究使他相信，超级智能的到来比他想象中更接近，在此过程中，数字智能可能会追求更多控制权，甚至通过“欺骗”控制人类，人类社会也可能会因此面临更多问题。文章评价匿名用户发布发布

整理｜李梅、黄楠编辑｜陈彩娴过去十年，AI 在计算机视觉、语音识别、机器翻译、机器人、医学、计算生物学、蛋白质折叠预测等等领域取得了一个又一个突破，而这些突破的背后，均离不开深度学习。那么，深度学习起源于何时何地，又在何时成为最突出的AI方法？最近，UC伯克利教授、深度学习专家Pieter Abbeel在其播客节目《机

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按 ： 曾经，人工神经网络在AI领域内可谓是饱受争议，很多学者并不看好该技术方面的研究。而就在不久前， 有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton 共同获得了 2018 年的图灵奖；同时

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按，今天，ACM 宣布，2018 年图灵奖获得者是号称深度学习三巨头的 Yoshua Bengio, Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton，得奖理由是：他们在概念和工程上取得的巨大突破，使得深度神经网络成为计算的关键元素（For conceptual

过去三十多年来，Geoffrey Hinton一直在人工智能研究边缘徘徊。在他看来，计算机是完全可能像人类一样思考的，而且是借助直觉思考，而非规则。年轻时，他从一位朋友那儿了解到了全息图及其工作原理，再加上家族内的科学氛围熏陶，他就产生了这样一个想法，即人脑的运作过程其实也是相似的。人脑中的信息分布在一个由细胞构成的大

雷锋网按：本文出自 torontolife.com ，用超长的篇幅讲述了 AI 大牛 Geoffrey Hinton 的学术成长之路，以及他对人工智能学术界、工业界的非凡影响。雷锋网 (公众号：雷锋网) 在不改变原意的基础上，做了编译。 编译 |  叨叨 李赓30多年来, Geoffrey Hin

雷锋网 AI 科技评论按：近年来，人工智能似乎成为了业内讨论最广泛的科学技术，尤其是在 2017年，人工智能已然是业内关注的焦点。有的人认为，具有超级智能的机器人可以威胁人类、接管世界；也有的人觉得，人类对人工智能的恐惧被夸大了。因此，当 2017 年即将过去的时候，外媒 Axios 对人工智能圈内的一些知名人物进行了

在AI领域，几乎每个人们所熟知的技术革新都仰仗于三十年前出现的突破性理论。想要跟进AI技术的发展步伐，人们必须考虑由此带来的严重局限性。那本突破性的著作出版于20世纪80年代中期，阐述了建立多层次神经网络的方法，为之后十年AI的发展奠定了基础。站在我身边的Jordan Jacobs是我们所处的Vector 人工智能研究

实际上，你听说过的几乎每一个关于 人工智能 的进步，都是由30年前的一篇阐述多层神经网络的训练方法的论文演变而来，它为人工智能在最近十年的发展奠定了基础，但要保持这种进步，就要面对人工智能严重的局限性。 图丨1986年辛顿与他人合作的神经网络论文如今，我正站在多伦多市中心一栋高级大厦七层