揭秘2018圖靈獎評選：Jeff Dean李開復和Lecun寫信推薦Hinton

李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

今天（3月27日），2018年圖靈獎嘉獎正式揭曉：深度學習三巨頭Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton，Yann LeCun一起榮膺計算機領域的最高榮譽。

ACM評委會頒獎詞稱：表彰他們以概念和工程的突破，讓深度神經網路成為計算關鍵部件。

其中，72歲的Geoffrey Hinton更是眾望所歸，在年盛一年的呼聲之後，終於加冕圖靈獎。

有意思的是，量子位獲悉，也是在今年，全球多位AI領域影響力科學家，都為Geoffrey Hinton撰寫了推薦信。

包括Google研究負責人Jeff Dean、創新工場董事長李開復、微軟研究院掌舵者Eric Horvitz，UC伯克利計算機教授Jitrenda Malik，以及一同獲獎的Yann LeCun，都把推薦人選「瞄準」Hinton。

他們基本圍繞學術、產業和教育等三大方面，對Geoffrey Hinton進行功績介紹，字裡行間也不乏一些鮮為人知的小故事，但最多的還是溢於言表的深情厚誼。

我們重點摘取了Jeff Dean、李開復和Yann LeCun的推薦信部分內容。

希望能讓更多人了解傳奇Geoffrey Hinton不為人知的傳奇。

Here We Go~

Jeff Dean

Jeff Dean在推薦信中說，非常興奮能為Geoffrey Hinton寫推薦信，並且以最高的崇敬向評委會推薦Hinton.

首先是自我介紹和淵源關係部分。

Jeff Dean說自己目前領導Google的整體研究工作，涵蓋機器學習、AI和許多其他計算機科學領域，其中Google大腦正是以深度學習和核心驅動。

而因為2013年Google對Geoffrey Hinton創辦的項目DNNResearch的收購，Hinton正式加入Google，是Google17名Fellow之一。

Hinton在Google的工作也彙報給Jeff Dean.

接著，Jeff詳細論述為啥圖靈獎應該頒給Hinton。

第一，作為神經網路研究的先驅，Hinton的反向傳播不僅極大推動了AI發展，而且難能可貴的是其「遺世獨立」的精神。

在上世紀80年代，Hinton的工作方法並不收到認可，當時AI領域更傾向於相信邏輯和規則推導之下的專家系統。

但Hinton懷揣巨大勇氣，選擇了冒險的方向，篤定自己的方法，最終讓整個計算機行業受益，而且直接帶動了當前AI浪潮的復興和繁榮。

Jeff盛讚：Hinton在過去30年，對於AI的推動超越了所有人。

特別是過去7年里，全球語音識別、計算機視覺和NLP領域的重大突破，都離不開Hinton的研究基礎。

作為反向傳播演算法的發明者，Geoffrey與David Rumelhart的論文自1986年發表，目前已被引用44000次。

並且直接推動了產業發展。

光Google內部，Hinton的基礎研究和發明，被應用在包括搜索、廣告、地圖、翻譯、照片、Gmail、Google雲、無人車和機器人在內的領域。

以及DeepMind的大部分工作，沒有Hinton的奠基也難以想像，比如AlphaGo的橫空出世。

Jeff還專門談到了Hinton和其弟子在2012年發表的2篇論文，稱他們真正開啟了深度學習革命。

一篇是：Imagenet classification with deep convolutional neural networks.

發表於2012年NIPS，引領了計算機視覺發展，目前32000次引用。

另一篇是：Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups.

發表在IEEE，把語音識別帶向了新高度，目前5000次引用。

當然，Jeff Dean強調，Hinton的貢獻不止於科學家工作本身，他也是完美的教育家，其思想正在被他的博士和博士後弟子們發揚光大。

Jeff Dean還專門列出了名單：

博士生

Ilya Sutskever (Open AI首席科學家)

Alex Krizhevsky (曾在Google Brain,Imagenet 2012 論文的第一作者)

Peter Brown (IBM科學家、文藝復興對沖基金CEO)

Brendan Frey (多倫多大學教授，Deep Genomics創始人)

Radford Neal (多倫多大學教授)

Yee Whye Teh (牛津大學教授，也在DeepMind)

Ruslan Salakhudtinov (蘋果AI研究負責人)

Simon Osindero (DeepMind)

Vlad Mnih (DeepMind)

Andriy Mnih (DeepMind)

Navdeep Jaitly (Google Brain)

George Dahl (Google Brain)

完整名單: http://www.cs.toronto.edu/~hinton/gradstuphd.html

博士後

Yann LeCun（紐約大學教授，Facebook AI首席科學家）

Zoubin Gharamani（劍橋大學教授，Uber首席科學家）

Peter Dayan（蓋茨比神經科學研究所所長）

Alex Graves（DeepMind）

Marc』Aurelio Ranzato（Facebook AI Research）

Roland Memisovic（蒙特利爾大學MILA學院）

Max Welling（阿姆斯特丹大學教授）

Ryan Adams（普林斯頓大學教授）

完整列表： http://www.cs.toronto.edu/~hinton/postdocs.html

最後，Jeff Dean總結說：

Hinton是全世界被引用最多的科學家之一，而不只是計算機科學家，Hinton的論文被引用次數超過25萬次。

而且其科研也在計算機、自然科學、工程、商業和藝術等諸多領域發揮出價值，並且影響還在源源不斷拓展。

如果沒有Hinton帶來的CV、語言理解等基礎問題的突破，我們當前恢弘歷史進程中的機器人、自動駕駛和醫療健康等領域的進展，都幾乎不可能。

所以Jeff Dean力薦：圖靈獎值得頒給Geoffrey Hinton.

李開復

創新工場董事長李開復，也在此次向圖靈獎評委會力薦Geoffrey Hinton.

首先在自我介紹部分。

李開復說，自己現在是創新工場董事長兼CEO，他與Hinton的緣分起於CMU博士期間。

從1983年開始，他開始接觸學習神經網路課程，並受益於Hinton團隊研究，用神經網路的方法用於語音識別領域，且自己一篇貝葉斯學習應用到遊戲的論文，就由Hinton指導。

李開復還透露，在博士論文選題過程中，就受教於Hinton和他團隊的諮詢及建議，最終才選定機器學習語音識別方向，並因之獲得1988年商業周刊評出的最重要發明獎。

總之，無論是博士學習階段，還是其後職業生涯，李開復認為都受益於Hinton.

接著，李開復強調Hinton給全世界帶來的影響。

先談到了科研學術方面的明證，跟Jeff Dean提到的一致，從論文、教學等方面說明Hinton獨一無二的價值。

接著之於產業領域。

李開復舉例，以自己目前所在的VC領域而言，全世界最炙手可熱的AI公司，都直接間接受益於Hinton，比如中國4家CV領域獨角獸，無一不是Hinton2012年ImageNet論文作用力的延續，而類似的獨角獸公司在中國就有20多家。

這還只是一個國家、一個領域裡的影響。

如果放眼全世界，所有科技巨頭都被Hinton賦能。包括谷歌、微軟、IBM、Facebook、亞馬遜、百度、騰訊，阿里巴巴等在內的巨頭，都先後建立起深度學習平台，然後將自己重塑為AI公司。

更重要的是，我們的生活也在被Hinton研究帶來深刻改變——從金融、醫療、搜索引擎、社交網路、電子商務、無人超市，再到自動駕駛，幾乎所有可想像的領域，都正在被AI重新定義或發明。

李開復援引普華永道和麥肯錫預測：到2030年，人工智慧將為全球GDP增加12-16萬億美元。

他想藉此說明，如此廣泛而深刻的變革，都離不開Hinton的研究。

李開復還這樣寫道：雖然每個圖靈獎得主都對計算機科學產生了重大影響，但很少有人像Geoffrey Hinton一樣改變了全世界。

除了科研創新角色，李開復認為Geoffrey Hinton還是一位真正的思想領袖。

在上世紀80年代，Geoffrey Hinton在不被看好和理解的情況下篤定前行，並且親自說服更多人把深度學慣用於計算機視覺和語音處理。

即便在90年代的個人至暗時刻， Hinton也依然懷揣巨大勇氣，繼續認定方向的研究，由於不被認可，研究基金短缺，很多同行者轉入其他領域。

但哪怕這樣的情況下，Hinton選擇搬到加拿大，降低成本，從而繼續推動他的研究，最終江湖夜雨十年燈之後，為現今AI復興奠定基礎。

李開復認為，Hinton這樣的思想領袖、精神導師，會鼓舞更多後來者。

而且Hinton也沒有停下腳步，他當前把精力放在膠囊網路研究，希望引領下一波AI浪潮躍遷。

李開復總結說，Hinton這樣一位領袖、榜樣和影響了全世界的科學家，他沒有辦法不鼎力推薦。

「我想不出任何比Hinton更應被圖靈獎嘉獎的人。」

Yann LeCun

值得一提的是，本次跟Geoffrey Hinton一起榮膺圖靈獎的Facebook首席AI科學家LeCun，也向評委會推薦了Hinton.

LeCun說，Hinton是機器學習領域的先驅和公認的奠基者，今天ML及其應用作為計算機科學中發展最快的子領域，跟Hinton的工作密不可分。

而且不止於計算機領域，現在所有跟「大數據」相關的領域，都受益於Hinton的研究。

對於Hinton最核心的貢獻，現在認為他成為深度學習革命的關鍵人物(跟Yoshua Bengio和我本人一起)。

但在深度學習真正實現大規模影響力的過程中，跟Hinton智慧性的兩個做法有關。

首先是他派了三名博士生到Google、IBM和微軟的語音識別小組學習，並讓學生們用神經網路替代傳統聲學模型開展研究。

於是很快就讓這些巨頭髮現，錯誤率可以迅速降低2倍，進而帶動科技巨頭開始部署深度學習，以至於現在沒有哪家公司的語音識別引擎中沒有深度學習加持。

其次是通過ImageNet徹底引起了CV科學家對深度學習的關注。

LeCun說，作為卷積神經網路的發明者，雖然早已在實驗室中將其應用於計算機視覺領域並取得成功，但結果卻很大程度上遭到忽略。

2012年，正是Hinton和他團隊通過贏得ImageNet競賽，展示出大幅提升結果，才立竿見影地引發計算機視覺領域轟動，並且緊接著幾周之後，Hinton又率領團隊贏得了Merck Molecular活動挑戰賽的22000美元的一等獎。

Hinton用他智慧性的創舉，藉助大張旗鼓的效果，真正引發了計算機視覺領域的革命。

就在Hinton參與這些事件後幾個月的時間裡，大多數領先的計算機視覺研究者，放棄了之前他們習慣和喜歡的方法，從而轉向卷積神經網路。

最後，LeCun還滿懷深情表白Hinton，他在結尾寫道：

Geoffrey Hinton是我遇到的最具智慧創造力的科學家。

我珍惜與他交談的每一分鐘，儘管很多時候備受打擊——因為我正在思考的，通常Hinton十年前就嘗試過了。

但Hinton始終是一盞指路明燈，他坦誠、紳士、正直，深懷科學抱負且具有創造力。

Geoffrey Hinton是機器學習和人工智慧毋庸置疑的先驅，是當今世界最具影響力的科學家，並且還將繼續成為對社會影響最深刻的一個。

—完—

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！