3月27日，美国计算机学会（ACM）宣布了2018年的图灵奖获得者，分别是加拿大蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio、谷歌的副总裁兼多伦多大学的名誉教授Geoffrey Hinton、以及纽约大学教授兼Facebook首席AI科学家Yann LeCun。

首先来介绍一下关于图灵奖的内容。图灵奖是ACM在1966年设立的，目的之一是纪念著名的计算机科学的先驱Alan M.Turing，专门奖励那些在计算机事业作出重要贡献的个人。图灵奖是计算机界最富有盛名并且最崇高的一个奖项，有着“计算机界的诺贝尔奖”之称。

下面分别介绍一下这三位科学家：

Geoffrey Hinton，出生于英国的温布尔登，被称为“神经网络之父”。现任谷歌总裁、工程研究员、多伦多人工智能矢量研究所首席科学顾问以及多伦多大学名誉教授。他是加拿大先进研究院神经计算和自适应项目（Neural Computation and Adaptive Perception Program）的创始人，获得了包括加拿大最高荣誉勋章、人工智能国际联合会杰出研究奖等等一系列荣誉。他的主要贡献是在1983年发明玻尔兹曼机（Boltzmann Machines），1986年发表反向传播的论文《Learning InternalRepresentations by Error Propagation》以及在2012年对卷积神经网络的改进。

Yoshua Bengio，出生于巴黎，在蒙特利尔长大，在加拿大麦吉尔大学取得计算机博士学位，现为加拿大蒙特利尔大学教授、蒙特利尔学习算法研究中心（Mila）科学主任、加拿大先进研究院主任。他创建了目前世界上最大的深度学习研究中心——蒙特利尔学习算法研究中心（Mila），使得蒙特利尔成为世界上人工智能研究最为活跃的地区之一。他的贡献主要为在1990年代发明的Probabilistic models of sequence，他将神经网络和概率模型结合在一起；1994年他与Yann LeCun共同提出了反向传播算法训练的多层神经网络LeNet5，它是世界上最早的也是最著名的卷积神经网络之一；他在2003年发表的《A Neural Probabilistic Language Model》中第一次提出用神经网络结构来建立自然语言模型，这个思路和方法对现在的自然语言处理方面提供了导向作用。

Yann LeCun，是Hinton的博士后学生，在法国皮埃尔和玛丽·居里大学获得计算机科学博士学位，现在为美国工程院院士、Facebook人工智能研究院院长、纽约大学教授，创建了纽约大学数据科学中心并担任主任。1980年代，他发明了卷积神经网络，现在被广泛地应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、语音合成等方面。他的第二个贡献是对反向传播算法进行了改进，1993年他将卷积神经网络和反向传播算法相结合，在电脑上展示了识别手写字。他的第三个贡献是拓展了神经网络的应用范围，他早期的工作已经成为了现在人工智能的基础概念，他们还提出了可以操作结构数据的深度学习架构。

深度学习随着人工智能的兴起而得到广泛关注，从大量的数据中提取模式，模拟人类大脑网络输出结果，在一些技术领域帮助科学家们取得实质性进展。人工智能经历了寒冬期，再次被置于科技发展的前沿，是所有学科领域中增长最快的领域之一，期待在未来的科技发展中能够拥有更多的创新与突破。