人工智能革命正在進行中。就像之前的蒸汽機、內(nèi)燃機和計算機革命一樣，人工智能無疑將深刻影響人類的工作和生活方式。

人工智能發(fā)展中最令人興奮的進步之一是深度學習，它為從面部識別到自動駕駛汽車的一系列技術(shù)提供支持。

雖然很多人都熟悉它的實際應用，比如自動駕駛汽車，但很少有人了解深度學習在今天是如何運作的。你會想在 LinkedIn、Twitter 和其他社交媒體上關(guān)注這些人，以了解 AI 引人入勝的更新中的真實更新。

嚴樂存

Yann LeCun是一位法國計算機和認知科學家，被認為是人工智能的先驅(qū)之一。他是 Facebook 人工智能研究實驗室的負責人，負責監(jiān)督人工智能、機器學習、自然語言處理等方面的研究。LeCun 還在紐約大學擔任計算機科學的銀牌教授。

LeCun 獲得了無數(shù)榮譽，包括 ACM 圖靈獎，他在自己的網(wǎng)站上謙虛地展示了這一獎項，并提到，“聽起來我在吹牛，但接受該獎項的條件是把它寫在你的名字旁邊。”

LeCun 的工作對人工智能以及計算機科學的其他領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠的影響。他的貢獻包括在人工神經(jīng)網(wǎng)絡和視覺處理等領(lǐng)域的多項開創(chuàng)性思想和創(chuàng)造，這些思想和創(chuàng)造塑造了我們今天對學習和智能的理解。

杰弗里·欣頓

Geoffrey Hinton是世界著名的人工智能研究者和教育家，擁有博士學位。愛丁堡大學人工智能專業(yè)。完成學位后，他成為了基于 Google Brain 的設施的研究科學家。他帶領(lǐng)一群工程師開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習革命。這項工作有助于塑造當今的 AI 格局。

AI 和計算機視覺歷史上的突破之一是 Alex-Net 的創(chuàng)建，這是一個在他的學生的幫助下設計的圖像識別程序。Hinton 還與 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 一起獲得了圖靈獎。這導致他們?nèi)吮环Q為“深度學習教父”。

Hinton 還是多倫多大學 Vector 人工智能研究所的創(chuàng)始主任和加拿大神經(jīng)信息處理系統(tǒng)研究主席。他經(jīng)常就 AI 主題發(fā)表演講，經(jīng)常發(fā)表主題演講并參與小組討論。盡管他對該領(lǐng)域的貢獻是不可否認的，但值得注意的是，這些貢獻僅限于學術(shù)界。

凱特克勞馥

Kate Crawford目前在 Microsoft 擔任高級首席研究員。她還是麻省理工學院公民媒體中心的客座教授。她擁有文化和媒體研究背景，并廣泛發(fā)表了關(guān)于大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能的社會和文化影響的文章。她還是AI Now Institute 的創(chuàng)始成員，并擔任其聯(lián)合主任。

她對人工智能領(lǐng)域的主要貢獻是她對技術(shù)的社會影響以及它如何延續(xù)現(xiàn)有權(quán)力結(jié)構(gòu)和偏見的批判性觀點。通過她的寫作、研究和公開演講，克勞福德幫助引起了人們對圍繞人工智能的重要倫理和政策問題的關(guān)注。他提倡更負責任、更公平地開發(fā)和部署該技術(shù)。

黛米斯·哈薩比斯

戴米斯·哈薩比斯 (Demis Hassabis)是專注于神經(jīng)科學的人工智能公司 DeepMind 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。谷歌后來在 2014 年收購了該公司。

Hassabis 擁有博士學位。在倫敦大學學院獲得認知神經(jīng)科學博士學位，并致力于深度強化學習和游戲 AI，導致 AlphaGo 成為第一個擊敗圍棋世界冠軍的人工智能。

Demis 本人是一名游戲愛好者，在計算機科學專業(yè)畢業(yè)后，他立即創(chuàng)立了 Elixir Studios，這是一家開創(chuàng)性的視頻游戲公司。他對游戲的興趣促使他開發(fā)了游戲 ai。

此外，哈薩比斯是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導者之一，因為他在自傳體記憶和失憶癥方面的工作使他撰寫了幾篇對人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響的學術(shù)論文。

李飛飛

李飛飛博士是計算機科學家、人工智能專家和企業(yè)家。她擁有博士學位。加州理工學院電氣工程學士學位和普林斯頓大學計算機科學學士學位，均以優(yōu)異成績獲得。

在 2017 年加入谷歌擔任谷歌副總裁和谷歌云 AI/ML 首席科學家之前，她是斯坦福大學的教授。李博士帶領(lǐng)團隊開發(fā)用于大規(guī)模圖像和視頻識別的視覺和機器學習，創(chuàng)建了 ImageNet，這是一個龐大的帶注釋圖像數(shù)據(jù)庫，已成為計算機視覺算法的基準。她的研究對從計算機視覺到人工智能等領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。

谷歌和 Facebook 等全球領(lǐng)先的科技公司認可飛飛博士的工作，并任命她為杰出科學家。李博士通過對機器學習和視覺的貢獻，在塑造人工智能研究方面發(fā)揮了重要作用。她多年的經(jīng)驗使她成為全球科技巨頭和政府在 AI 開發(fā)方面的領(lǐng)軍人物。

伊恩·古德費洛

Ian Goodfellow在 Deep Mind 工作，之前是 Apple 的機器學習部門主管。他做了博士學位。在蒙特利爾大學獲得機器學習博士學位，并在頂級會議和期刊上發(fā)表了大量研究論文。

他的一些顯著成就包括作為《深度學習》教科書的主要作者，以及共同發(fā)明了生成對抗網(wǎng)絡 (GAN) 框架，該框架已成為深度學習中最常用的技術(shù)之一。

Goodfellow 對人工智能領(lǐng)域的主要貢獻是他在深度學習和開發(fā) GAN 框架方面的開創(chuàng)性工作。通過他的研究和寫作，他幫助推動了該領(lǐng)域的發(fā)展并普及了深度學習，從而在計算機視覺、自然語言處理和其他領(lǐng)域取得了多項突破。他還是AI社區(qū)中知名且受人尊敬的人物，幫助促進了研究人員、從業(yè)者和政策制定者之間的合作和思想交流。

李開復

李開復是一位技術(shù)思想領(lǐng)袖，擁有博士學位。在計算機科學。曾任微軟亞洲創(chuàng)始董事、谷歌中國前總裁、創(chuàng)新工場CEO。

他的專業(yè)領(lǐng)域包括人工智能和機器學習、語音識別以及人工智能對社會和全球經(jīng)濟的影響。作為思想領(lǐng)袖，他為人工智能的發(fā)展及其對社會的影響做出了重大貢獻。

李博士是一位杰出的學者，曾在包括 TED 在內(nèi)的眾多技術(shù)會議上擔任全球主題演講人。任何想了解中國人工智能和技術(shù)發(fā)展的人都應該閱讀他的書 ai Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order。憑借在科技行業(yè)的經(jīng)驗，李博士在圍繞人工智能及其在未來技術(shù)中的作用的討論中具有影響力。多年來，他的工作幫助塑造了人工智能領(lǐng)域取得的進步

伊利亞蘇茨克維爾

Ilya Sutskever是非營利性人工智能研究公司 OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人。他在深度學習領(lǐng)域做出了幾項重大貢獻，包括建立了 AlexNet，一種 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡），以及 Geoffrey Hinton 和 Alex Krizhevsky。

Sutskever 還曾在 Google Brain 擔任研究科學家，在那里他與 Quoc Le 和 Oriol Vinyals 合作編寫序列到序列學習算法。

作為一名研究人員和領(lǐng)導者，Sutskever 對人工智能研究做出了重大貢獻，這些研究對當前領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響，目前的 ChatGPT 以及由 Openai 提供支持的所有基于人工智能的工具的建立。

吳恩達

Andrew “Geoff” Ng是 Google Brain 的聯(lián)合創(chuàng)始人，Google Brain 是 Alphabet Inc. 的一個部門，專注于人工智能和機器學習。他還曾在百度公司擔任首席科學家，在那里他建立了公司的人工智能部門。

目前，Andrew Ng 擔任 Landing AI 的首席執(zhí)行官，該公司支持數(shù)據(jù)集有限的開發(fā)人員將他們的項目從概念驗證階段推向成熟的生產(chǎn)階段。

作為機器學習領(lǐng)域的領(lǐng)導者，尤其是在開發(fā)大規(guī)模在線學習算法方面，吳恩達在定義人工智能的未來方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。他的努力為研究和行業(yè)開辟了無數(shù)可能性，以應對 AI 帶來的挑戰(zhàn)。

他的努力還幫助擴大了全球個人獲得人工智能教育和研究的機會。

穆斯塔法·蘇萊曼

Mustafa Suleyman是 DeepMind 的聯(lián)合創(chuàng)始人，DeepMind 是一家 AI 公司，于 2014 年被 Google 收購。Suleyman 擁有計算機科學背景，十多年來一直處于 AI 技術(shù)開發(fā)和部署的領(lǐng)先地位。

他的一些顯著成就包括領(lǐng)導 DeepMind 團隊開發(fā)了 AlphaGo，這是第一個在圍棋比賽中擊敗世界冠軍的人工智能程序。他還在開發(fā) DeepMind 的強化學習技術(shù)方面發(fā)揮了重要作用，該技術(shù)已應用于各種現(xiàn)實世界的問題，包括能源效率和蛋白質(zhì)折疊。

Suleyman 對人工智能領(lǐng)域的主要貢獻是提高人工智能的能力，特別是在強化學習和深度學習方面。他一直在就負責任地開發(fā)和部署 AI 技術(shù)發(fā)表意見。

臨別詞：

人工智能有一個充滿希望的未來。AI 已經(jīng)為我們提供了 AI 驅(qū)動的解決方案，并改變了我們的工作和生活方式。我們的 AI 領(lǐng)域?qū)I(yè)人士名單可以向我們展示如何聆聽和了解 AI 的深度工作以及可以在每個人的生活中進行的深度學習。

人工智能是一項需要各種技術(shù)、科學和商業(yè)專家通力合作才能向前發(fā)展的技術(shù)。未來令人興奮，而我們現(xiàn)在就在這里。我們可以跟隨我們這個時代領(lǐng)先的人工智能思想家；世界歷史上的時代從未如此偉大——我們都可以利用這一人工智能現(xiàn)象。

上述領(lǐng)導者是當今世界最有遠見的人之一——為人工智能發(fā)展樹立了榜樣。