于爾根·施密德胡伯
于爾根·施密德胡伯 Jürgen Schmidhuber | |
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出生 | [1] 西德慕尼黑[1] | 1963年1月17日
國籍 | 德國 |
母校 | 慕尼黑工業大學 |
知名於 | 人工智能 深度學習 人工智能網絡 循環神經網絡 長短期記憶 哥德爾機 元學習 |
網站 | people |
科學生涯 | |
研究領域 | 人工智能 |
機構 | 達勒·莫勒人工智能研究所 |
于爾根·施密德胡伯(德語:Jürgen Schmidhuber,1963年1月17日—)[1]是一名德國電腦科學家,以人工智能、深度學習和類神經網絡領域的成就而知名,現任位於瑞士南部提契諾州盧加諾區曼諾的達勒·莫爾人工智能研究所(IDSIA)聯合主任[2]。施密德胡伯有時被稱為「(現代)AI之父」[3][4][5][6][7]或「深度學習之父」[8]。
施密德胡伯在德國慕尼黑工業大學完成了本科學業。2004年至2009年,他在瑞士盧加諾的瑞士意大利語區大學擔任人工智能教授[9]。2021年10月1日,施密德正式加入阿卜杜拉國王科技大學,擔任人工智能研究院院長。[10]
工作
[編輯]1997年,施密德胡伯和塞普·霍赫賴特發表了關於一種迴圈神經網絡類型的論文,他們稱之為長短期記憶網絡(LSTM)。2015年,LSTM被Google用於智能電話中新的語音辨識實現[2]。Google也在智能助手Allo和Google翻譯中使用了LSTM[11][12][13]。蘋果公司在iPhone的「Quicktype」功能和Siri中使用了LSTM[14][15][16]。亞馬遜公司在Amazon Alexa中使用LSTM[17]。2017年,Facebook每天使用LSTM網絡進行約45億次自動翻譯[18]。彭博商業周刊寫道:「這些能力使得LSTM成為最具商業化的AI成就,應用於預測疾病和創作音樂等方方面面。」[19]
2011年,施密德胡伯在IDSIA的團隊與他的博士後丹·奇雷尚(Dan Ciresan)在快速平行計算機(GPU)上實現了卷積神經網絡(CNN)的顯著加速。丹·奇雷尚等人的深度卷積神經網絡比CPU上的等效實現快了60倍[20],於2011年8月在電腦視覺競賽中成為第一個超過人類表現的模型[21]。2011年5月15日至2012年9月10日期間,他們的快速深度CNN贏得了至少四場圖像比賽[22][23]。他們還顯著改善了文獻中針對各種圖像資料庫的最佳效能[24]。這種方法基於楊立昆等人早期提出的CNN設計[25],已成為電腦視覺領域的核心[23]。
2014年,施密德胡伯成立了一家名為Nnaisense的公司,致力於在金融、重工業和自動駕駛汽車等領域開展人工智能的商業應用。塞普·霍赫賴特、賈恩·塔林和馬庫斯·哈特(Marcus Hutter)任公司顧問[2]。Nnaisense於2017年1月籌集了首輪資金。施密德胡伯的總體目標是通過在各種特定任務中順序訓練單個AI來建立通用AI。但懷疑者指出,像Arago GmbH和IBM這樣的公司已經在各式專案中應用了多年的AI,但沒有出現任何強人工智能的跡象。[26]
觀點
[編輯]根據《衛報》的報道[27],施密德胡伯在2015年發表的一篇「嚴厲的文章」中,指責同行的深度學習研究員傑弗里·辛頓、楊立昆和約書亞·本希奧「大量互相參照」,卻「沒有提及該領域的先驅者」,稱他們低估了施密德胡伯自己和其他早期機器學習先驅者的貢獻,包括於1965年發表首個深度學習網絡的阿列克謝·格里戈里耶維奇·伊瓦赫年科(Alexey Grigorevich Ivakhnenko)。楊立昆否認了這一指責,表示施密德胡伯「總是主張他所不該得到的名譽」。[2][27]施密德胡伯本人則提出反對,聲稱楊立昆並沒有以實例來支援該主張,並自己列出了許多成果的優先權爭論加以反駁。[28]
榮譽
[編輯]施密德胡伯於2013年獲國際神經網絡學會的亥姆霍茲獎[29],並在2016年獲得了IEEE計算智能學會的神經網絡先驅獎[30]。他還是歐洲科學與藝術院的成員[31][9]。
參考資料
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