6月11日消息，據報道，圖靈獎得主、“深度學習之父”Geoffrey Hinton指出，他的研究使他相信，超級智能的到來比他想象中更接近，在此過程中，數字智能可能會追求更多控制權，甚至通過“欺騙”控制人類，人類社會也可能會因此面臨更多問題。文章評價匿名用戶發布發布

整理｜李梅、黃楠編輯｜陳彩嫻過去十年，AI 在計算機視覺、語音識別、機器翻譯、機器人、醫學、計算生物學、蛋白質折疊預測等等領域取得了一個又一個突破，而這些突破的背后，均離不開深度學習。那么，深度學習起源于何時何地，又在何時成為最突出的AI方法？最近，UC伯克利教授、深度學習專家Pieter Abbeel在其播客節目《機

雷鋒網(公眾號：雷鋒網) AI 科技評論按 ： 曾經，人工神經網絡在AI領域內可謂是飽受爭議，很多學者并不看好該技術方面的研究。而就在不久前， 有“深度學習三巨頭”之稱的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton 共同獲得了 2018 年的圖靈獎；同時

雷鋒網(公眾號：雷鋒網) AI 科技評論按，今天，ACM 宣布，2018 年圖靈獎獲得者是號稱深度學習三巨頭的 Yoshua Bengio, Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton，得獎理由是：他們在概念和工程上取得的巨大突破，使得深度神經網絡成為計算的關鍵元素（For conceptual

過去三十多年來，Geoffrey Hinton一直在人工智能研究邊緣徘徊。在他看來，計算機是完全可能像人類一樣思考的，而且是借助直覺思考，而非規則。年輕時，他從一位朋友那兒了解到了全息圖及其工作原理，再加上家族內的科學氛圍熏陶，他就產生了這樣一個想法，即人腦的運作過程其實也是相似的。人腦中的信息分布在一個由細胞構成的大

雷鋒網按：本文出自 torontolife.com ，用超長的篇幅講述了 AI 大牛 Geoffrey Hinton 的學術成長之路，以及他對人工智能學術界、工業界的非凡影響。雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) 在不改變原意的基礎上，做了編譯。 編譯 |? 叨叨 李賡30多年來, Geoffrey Hin

雷鋒網 AI 科技評論按：近年來，人工智能似乎成為了業內討論最廣泛的科學技術，尤其是在 2017年，人工智能已然是業內關注的焦點。有的人認為，具有超級智能的機器人可以威脅人類、接管世界；也有的人覺得，人類對人工智能的恐懼被夸大了。因此，當 2017 年即將過去的時候，外媒 Axios 對人工智能圈內的一些知名人物進行了

在AI領域，幾乎每個人們所熟知的技術革新都仰仗于三十年前出現的突破性理論。想要跟進AI技術的發展步伐，人們必須考慮由此帶來的嚴重局限性。那本突破性的著作出版于20世紀80年代中期，闡述了建立多層次神經網絡的方法，為之后十年AI的發展奠定了基礎。站在我身邊的Jordan Jacobs是我們所處的Vector 人工智能研究

實際上，你聽說過的幾乎每一個關于 人工智能 的進步，都是由30年前的一篇闡述多層神經網絡的訓練方法的論文演變而來，它為人工智能在最近十年的發展奠定了基礎，但要保持這種進步，就要面對人工智能嚴重的局限性。 圖丨1986年辛頓與他人合作的神經網絡論文如今，我正站在多倫多市中心一棟高級大廈七層