各位老铁们好，相信很多人对人工智能大神辛顿都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能大神辛顿以及人工智能 大牛的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能，三大马车和四大金刚，是谁
2. 目前我们国家大力扶持和支持的人工智能领域，真的所谓是有反超欧美、日本的机会吗？
3. 图灵人工智能世界顶级研究员是否是获奖者

人工智能，三大马车和四大金刚，是谁

三大马车:杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton)、延恩·勒昆(YannLeCun)和约书亚·本吉奥(JoshuaBengio)人工智能或深度学习领域“四大金刚”：YannLeCun、GeoffreyHinton、YoshuaBengio和AndrewNg（吴恩达）

目前我们国家大力扶持和支持的人工智能领域，真的所谓是有反超欧美、日本的机会吗？

人工智能其实很早就有了，看看老古董的《终结者》电影，那是一个老概念，但是为什么最近几年突然又火爆起来了。

推动者其实是谷歌，神经网络上世纪80年代就已经存在了，本轮火爆的源头是加拿大的GeoffreyHinton杰弗里·辛顿，这个加拿大教授在《科学》发表一篇文章，给出了“梯度消失”问题的解决方案——通过无监督的学习方法逐层训练算法，再使用有监督的反向传播算法进行调优。简单说就是锻炼机器，让他从数据中得到训练，变得更“聪明”。这就是深度学习算法。

2013年杰弗里·辛顿领导的小组采用深度学习模型AlexNet夺冠。于是2013年谷歌就收购了他的公司DNNresearch。接下来就是吴恩达和JeffDean推动的深度神经网络了，后来这个方法逐渐形成了引爆的应用，那就是围棋界的AlphaGo，还记得这家伙通过隐姓埋名的方式挑战全球高手的过程吗？

在AlphaGo的成就让谷歌看到了很多可能性，但是当时这个市场没有参与者，人工智能方面有很多种可能性，很多科学家已经努力了半个世纪。谷歌认为自己找到了解决方案，于是就推动算法开源，培养全球的程序员往AI方向进发，实际上就是深度学习神经网络的方向走。

你看，和安卓系统的思路一样，算法一开始就是谷歌公开的东西，所以在这方面程序的技术难度缩小了很多，但是运用在哪个领域却是个问题。比如你是运用在语音还是在人脸识别，又或者是无人驾驶。这些拓展都是全球开发者在填补。谷歌就是典型的挑事人，然后坐在一边看AI的发展。

相对于过去的人工智能，语音翻译，人脸识别，无人驾驶都有进步。但是这到底是数据训练之后反向修补的做法，人类的神经和电脑的神经有本质的区别，我们的脑回路会走捷径，而人工智能不会。

所以现在就出现了模仿神经网络的人工智能芯片，想要人工智能像人一样思考和解决一些问题，华为的麒麟970就宣称有NPU模块（嵌入神经网络芯片）。但有这个芯片和实际达到人脑效果之间，十万八千里，这只是在终端增加了一个深度学习神经网络，让手机逐渐来懂使用者的偏好。

可以说，如今无人驾驶，大约套L4阶段，部分地区缓慢通行，并且设置路况参数，有人监看的情况下，能达到L5，也就是完全自动驾驶，但是体验来看，至少在未来数年无法摆脱驾驶员监管这些无人驾驶设备。而语音同步翻译如今依然会出现很多歧义词汇。因为机器在识别多音字语境方面有难度。比较可靠的是人脸识别，不过也有小学生拿着照片直接让人脸识别脸盲。其实这些都是机器通过数据学习的结果，数据庞大，但是人类容易出现随机性行为，也就是我们有时候捉摸不定。而机器只知道按部就班。

不要指望人工智能会大跨步提高生产能力，这方面很多人都被忽悠了。他的确改善了我们的生活，比如英语不好的有时候根据人工智能的翻译能够理解个大概。但是别指望他真的变成人类。至少我们这一代看不到。

如你所见，人工智能没有算法壁垒，里程碑就是深度学习，后面的都是补充。那么，人工智能对于我国真正重要的，就是数据，所以，你可以认为人工智能就是数据的延伸。而这里依然需要大量的应用开发工作。可以说人工智能方面我们不是起点，但是是如今重要的推动者。只不过对应的竞争方面，我们也遇到了不少的瓶颈。比如无人驾驶方面，就有科学家在呼吁更多高精地图的测绘开放，增加精准度。

图灵人工智能世界顶级研究员是否是获奖者

是，图灵人工智能世界顶级研究员是获奖者。原因是，图灵奖是国际计算机科学界的最高荣誉之一，也是人工智能领域的最高奖项，该奖项的获得者都是对计算机科学发展做出了重大贡献的人。而图灵人工智能世界顶级研究员，作为顶级的人工智能研究机构，多次获得该奖项和其他国际知名奖项，证明其在人工智能领域的杰出贡献。

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