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2020图灵奖公布!从图灵奖透视AI时代

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图小灵 #梅卡曼德机器人#
编辑于 2020-03-20 16:55:02 APP内打开
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3月18日,国际计算机协会ACM官方公布了2019年度图灵奖的获得者:Patrick M. Hanrahan和Edwin E. Catmull,以表彰他们对3D计算机图形学的贡献,以及这些技术对电影制作和其他计算机生成图像(CGI)的***性影响。ACM同时宣布,2020年6月20日将在加利福尼亚州旧金山举行ACM年度颁奖宴会,正式为Hanrahan和Catmull颁发奖项,两位获奖者也将共同分享100万美元奖金。

Turing奖最早设立于1966年,是美国计算机协会在计算机技术方面所授予的最高奖项,被喻为计算机界的诺贝尔奖。它是以计算机科学的先驱、英国科学家Alan Turing先生的名字命名的,Alan Turing先生对早期计算的理论和实践做出了突出的贡献。图灵不仅提出了计算机的概念,也是“人工智能(AI)之父”。1950年,他发表了题为《计算机与智能》(Computing Machinery and Intelligence)的论文,首次提出了机器具备思维的可能性。图灵还预言,到20世纪末,一定会出现可以通过图灵测试的计算机。图灵奖主要授予在计算机技术领域做出突出贡献的个人,而这些贡献必须对计算机科学与技术有长远而重要的影响。

每一年的图灵奖一般于次年 3 月下旬颁发,从 1966 年至 2020年已有 75 名获奖者,分布在几十个小领域。回顾图灵奖50年的历史,欣喜地发现人工智能亦是图灵奖不断鼓励、不断发现的重要话题。也许我们纪念图灵——无论是以图灵机、图灵测试还是图灵奖也好——正是因为他的思考是计算机的起点,而直到80年后炙手可热的AI仍能从他的思考里找到启迪。

下面,让我们来扒一下历年的图灵奖里人工智能以及那些杰出的人们:


Marvin Lee Minsky (1969) —— 神经元网络

John McCarthy (1971) —— LISP

Allen Newell,Herbert Simon (1975) —— Logic Theory Machine

Raj Reddy,Edward Feigenbaum(1994) ——专家系统

Leslie G. Valiant(2010)——机器学习

Judea Pearl(2011)—— 概率和因果性推理演算法


1956年,马文·明斯基(Marvin Minsky)和约翰·麦卡锡(John McCarthy)发起了“达特茅斯会议”。这个会议提出了“人工智能” 概念,直接催生了人工智能***,明斯基也成为了“***家”。不仅如此,他研发了第一个神经网络模拟器、设计了最早的模拟人类机器人,他还是虚拟现实的最早倡导者,也是世界上第一个人工智能实验室——MIT人工智能实验室的联合创始人。1969年,明斯基被授予了图灵奖,成为了第一位获得图灵奖的人工智能学者。

John McCarthy是“人工智能”概念的提出者(1956年)和LISP语言的创造者,是过去半个多世纪以来最重要的计算机科学家之一。时至今日,LISP语言仍在人工智能领域被广泛使用。特别值得一提的是,麦卡锡还和自己的两位门徒雷伊·雷蒂(Raj Reddy)、芭芭拉·丽兹科(Barbara Liskov)一起,组成了图灵奖评奖历史上罕有的“一门三杰”,被传为一段佳话。

艾伦·纽厄尔(Allen Newell)是人工智能符号主义学派的创始人和自己的老师赫伯特·西蒙(Herbert Alexander Simon)共享。纽厄尔对研究“人如何思维”非常感兴趣,通过和西蒙合作,共同提出了“中间结分析法”,成功地开发了最早的启发式程序“逻辑理论家”和“通用问题求解器”,为人工智能的基本原理打下了基础。

爱德华·费根鲍姆(Edward Albert Feigenbaum)和雷伊·雷蒂(Raj Reddy)的重大贡献在于通过实验和研究,证明了实现智能行为的主要手段在于知识,在多数实际情况下是特定领域的知识。费根鲍姆最早倡导了”知识工程"(Knowledgeengineering),并使知识工程成为人工智能领域中取得实际成果最丰富、影响也最大的一个分支。于1965年和遗传学系主任、诺贝尔奖得主莱德伯格(JoshuaLederberg)等人合作,开发出了世界上第一个专家系统程序DENDRAL。与此同时,他还是美国空军的首席科学家。雷蒂的贡献在于Navlab项目和LISTEN项目。Navlab项目在计算机视觉、机器人路径规划、自动控制、障碍识别等诸多方面有许多重大的技术突破,使智能机器人跃上了一个崭新的台阶。LISTEN项目核心是一个名为SphinexⅡ的语音识别系统,预计能帮助20%的美国文盲脱盲,产生了巨大的经济效益和社会效益。

Leslie Gabriel Valiant为人工智能进步提供了理论基础,在改进机器学习方面取得骄人成绩。他在计算科学和数学领域的远见及认知理论与其它技术结合后,开创了机器学习和通信的新时代,如IBM推出的计算系统已经能够挑战人类回答问题的能力。

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