摘要：但是在當(dāng)時，幾乎沒有人看好深度學(xué)習(xí)的工作。年，與和共同撰寫了，這本因封面被人們親切地稱為花書的深度學(xué)習(xí)奠基之作，也成為了人工智能領(lǐng)域不可不讀的圣經(jīng)級教材。在年底，開始為深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)孵化助力。

蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授 Yoshua Bengio

從法國來到加拿大的時候，Yoshua Bengio只有12歲。他在加拿大度過了學(xué)生時代的大部分時光，在麥吉爾大學(xué)的校園中接受了從本科到博士的完整高等教育，隨后又前往麻省理工學(xué)院和貝爾實(shí)驗(yàn)室做博士后。1993年，他重回蒙特利爾，加入離麥吉爾大學(xué)不遠(yuǎn)的蒙特利爾大學(xué)擔(dān)任計(jì)算機(jī)科學(xué)與運(yùn)籌學(xué)系教授，繼續(xù)潛心進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的研究。

從80年代到今天，深度學(xué)習(xí)從不被大多數(shù)人看好的“癡心妄想”，到席卷包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別在內(nèi)的幾乎所有人工智能領(lǐng)域，其影響力已經(jīng)全面覆蓋了學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界以及人們的日常生活。Yoshua Bengio幾十年如一日的堅(jiān)守，證明了深度學(xué)習(xí)所蘊(yùn)含的、足以影響我們每個人生活的巨大價值。

深度學(xué)習(xí)的元老，超過137,000次學(xué)術(shù)引用，“AI圣經(jīng)”《Deep Learning》等一系列教科書級著作的作者，笑起來極富表現(xiàn)力的眉毛，這些是Yoshua Bengio大神給人們留下的標(biāo)志性印象。

深度學(xué)習(xí)的先驅(qū)

上世紀(jì)八九十年代的AI唱衰者們不會預(yù)料到深度學(xué)習(xí)在二十一世紀(jì)的成功。作為早期開拓者中的一員，Yoshua Bengio也歷經(jīng)了漫長的“AI寒冬”，在上世紀(jì)末的三十年中，人工智能曾兩度陷入歷史的較低谷。?

在Yoshua Bengio上大學(xué)的八十年代，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中屬于非常冷門的理論，符號主義的經(jīng)典學(xué)派占據(jù)著學(xué)界與大學(xué)課堂的主流，但Yoshua Bengio這位獨(dú)樹一幟的學(xué)生卻偏偏對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生了強(qiáng)烈的興趣。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦，用機(jī)器學(xué)習(xí)去揭開人類智慧誕生的奧秘，這對Bengio來說有著巨大的吸引力。就這樣，Bengio找到了他在接下來的30余年中始終鐘情的研究方向。

但是在當(dāng)時，幾乎沒有人看好深度學(xué)習(xí)的工作。因?yàn)閷ν豁?xiàng)任務(wù)來說，既然用傳統(tǒng)方法能更輕松地達(dá)到更好的效果，為什么要費(fèi)勁去訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？因此，大多數(shù)研究者都不愿意從事這一方向。上世界九十年代人們也曾短暫地看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的希望，但由于數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的限制，希望很快破滅了，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然是癡心妄想。但即使人工智能處于低谷，Bengio仍然全身心地投入深度學(xué)習(xí)研究，不斷貢獻(xiàn)了許多新的研究成果。

直到2010到2012年，轉(zhuǎn)機(jī)才真正出現(xiàn)。隨著大數(shù)據(jù)的崛起和計(jì)算能力的大幅增長，突然之間，人們終于看到了深度學(xué)習(xí)所蘊(yùn)藏的真正力量，這使得深度學(xué)習(xí)一下子被推向人們目光的中心。Yoshua Bengio在過去20年中原本問津者寥寥的諸多科研積累，也迅速成為了人工智能界討論的焦點(diǎn)，包括深度學(xué)習(xí)架構(gòu)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、對抗算法、表征學(xué)習(xí)等等。這些研究成果影響和啟發(fā)了后來的大量研究者，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等人工智能的各個主要領(lǐng)域，對近年來深度學(xué)習(xí)的崛起和發(fā)展起到了巨大的推動作用。

1994年，在Yoshua Bengio與另一位深度學(xué)習(xí)元老級人物Yann LeCun共同完成的《Gradient-based learning applied to document recognition》論文中，首次提出了用反向傳播算法訓(xùn)練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet5，它是世界上最早的也是最著名的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。

在2003年發(fā)表的《A neural probabilistic language model》中，Yoshua Bengio第一次提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來建立自然語言模型，這一思路和方法廣泛地影響了后人用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做自然語言處理的研究。這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也被迅速引入自然語言處理的應(yīng)用實(shí)踐中并取得了良好的成效，比如最經(jīng)典的用于生成詞向量的word2vec模型，以及近年大熱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯。Yoshua Bengio的另一篇著作《Learning Deep Architectures for AI》則提綱挈領(lǐng)地總結(jié)了深度學(xué)習(xí)架構(gòu)中學(xué)習(xí)算法的動機(jī)和原理，為相關(guān)的研究提供了理論指導(dǎo)。Yoshua Bengio發(fā)表的300多篇學(xué)術(shù)文章累計(jì)的學(xué)術(shù)引用次數(shù)已經(jīng)超過了驚人的137,000次。

2016年，Yoshua Bengio與Ian Goodfellow和Aaron Courville共同撰寫了《Deep Learning》，這本因封面被人們親切地稱為“花書”的深度學(xué)習(xí)奠基之作，也成為了人工智能領(lǐng)域不可不讀的“圣經(jīng)”級教材。

包括Yoshua Bengio在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)先驅(qū)者們讓我們看到了支持長期研究的重要性，他們可貴的研究精神也值得人們敬佩。

雖然眼下深度學(xué)習(xí)風(fēng)頭正勁，但在幾年后甚至幾十年后，深度學(xué)習(xí)還會一直存在嗎？在Yoshua Bengio看來，人工智能研究者要不斷地提出和發(fā)展新的想法，這些新想法可能是受到現(xiàn)有技術(shù)和概念的啟發(fā)而誕生的，也將在未來成為新一輪想法的啟蒙。他也坦言，雖然人工智能現(xiàn)在已經(jīng)對社會和人類生活產(chǎn)生了巨大的影響，但在大多數(shù)情況下，人工智能表現(xiàn)出的智力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及哺乳動物，人工智能還有太多潛能留待我們?nèi)グl(fā)掘。

無論如何，Yoshua Bengio的研究興趣將始終圍繞對智力生成機(jī)制的探索，并致力于讓人工智能的發(fā)展為所有人的利益服務(wù)。

教書育人，孵化技術(shù)

無論產(chǎn)業(yè)界的浪潮多么洶涌，在人工智能的研究大牛紛紛入伙科技公司的時候，Yoshua Bengio始終沒有離開他位于蒙特利爾大學(xué)校園中的三樓辦公室。

在這里，他繼續(xù)潛心科研和教學(xué)工作，為人工智能培養(yǎng)了許多杰出的下一代人才。在剛剛進(jìn)入蒙特利爾大學(xué)任教的時候，全校只有Yoshua Bengio一位教授從事深度學(xué)習(xí)算法的研究，他欣然接收所有對深度學(xué)習(xí)感興趣的學(xué)生，漸漸在蒙特利爾大學(xué)組織起研究團(tuán)隊(duì)，與學(xué)術(shù)界建立聯(lián)系并開展合作。他建立了蒙特利爾學(xué)習(xí)算法研究所（Montreal Institute For Learning Algorithms, MILA）并擔(dān)任科學(xué)主任，并作為聯(lián)合主席共同進(jìn)行CIFAR機(jī)器與大腦學(xué)習(xí)項(xiàng)目的研究，也擔(dān)任著數(shù)據(jù)評估研究所（The institute for data valorization，IVADO）的科學(xué)聯(lián)合主任。

Yoshua Bengio長達(dá)15年的實(shí)驗(yàn)室組織與管理經(jīng)驗(yàn)也讓他形成了一套自己的方法論，“不要將每個學(xué)生束縛在他們自己的項(xiàng)目中，而要讓他們靈活合作。學(xué)生們與教授也不是一對一的關(guān)系，應(yīng)該將整個實(shí)驗(yàn)室的人組成一個大的網(wǎng)絡(luò)。”

對高校人才培養(yǎng)的執(zhí)著投入，不代表Yoshua Bengio對產(chǎn)業(yè)動向毫不關(guān)心，Yoshua Bengio希望現(xiàn)有的人工智能技術(shù)能更快地進(jìn)入人們的生活，真正幫助人們?nèi)ネ瓿筛鞣N各樣的任務(wù)。

在2016年底，Yoshua Bengio開始為深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)孵化助力。他作為聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)建了人工智能創(chuàng)業(yè)孵化器Element AI，鼓勵研究員和企業(yè)家們一同創(chuàng)立人工智能公司，將人工智能技術(shù)融入各行各業(yè)，讓人工智能的商業(yè)化前景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。在成立后的兩年中，Element AI已經(jīng)幫助數(shù)百位來自蒙特利爾大學(xué)和麥吉爾大學(xué)的研究人員完成了從科研技術(shù)到應(yīng)用產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，也幫助初創(chuàng)公司的企業(yè)家在這個飛速崛起的熱門領(lǐng)域中保持正確的前進(jìn)方向。

可以說，Yoshua Bengio不僅在人工智能研究上推動蒙特利爾成為了世界深度學(xué)習(xí)的一大重鎮(zhèn)，也為他所期待的人工智能生態(tài)系統(tǒng)添磚加瓦，促成了蒙特利爾如今在人工智能領(lǐng)域的良好學(xué)術(shù)和創(chuàng)業(yè)氛圍。

現(xiàn)年54歲的Yoshua Bengio不僅學(xué)術(shù)著作等身，在大多數(shù)學(xué)術(shù)權(quán)威會議中，你都可以看到這張熟悉的面孔。他不僅是加拿大統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法研究主席，在2009年擔(dān)任了機(jī)器學(xué)習(xí)較高級會議NIPS的主席，還在2013年?duì)款^創(chuàng)辦國際學(xué)習(xí)表征會議（ICLR），讓ICLR在短短幾年內(nèi)迅速躋身頂會行列，成為首屈一指的專注深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的較高級會議。

Yoshua Bengio也獲得了許多重量級的名譽(yù)和獎項(xiàng)，他是加拿大皇家學(xué)院（RSC）及加拿大高等研究院（CIFAR）院士，且在2017年獲得了代表加拿大公民較高榮譽(yù)的“加拿大總督功勛獎”。盡管如此，Bengio在生活中一直保持著低調(diào)，除了演講之外，很少出現(xiàn)在媒體和大眾的視線中。

1. Yoshua Bengio個人主頁

http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/

2. "Yoshua Bengio", Wikipedia.

https://en.wikipedia.org/wiki/Yoshua_Bengio

3. Microsoft AI Blog

https://blogs.microsoft.com/ai/

4. 對話Yoshua Bengio | 深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天

https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/faculty-summit-2017-yoshua-bengio-20170831

5. Yoshua Bengio經(jīng)驗(yàn)分享：如何做好學(xué)術(shù)研究？如何管好實(shí)驗(yàn)室？

https://www.leiphone.com/news/201808/IELI9Rpqa9p1wzSK.html

6. 深度學(xué)習(xí)三駕馬車首次同臺，“打情罵俏”展望未來

https://blog.csdn.net/gh13uy2ql0N5/article/details/78238215

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