想成為人工智能界的大佬并不容易，首先你的智商就得高一截才行。當然像馬云、馬化騰、李彥宏等業(yè)內(nèi)大佬也可以算得上，起碼他們的推動力非常強，可以是的AI落地加速。

下面我們要說人工智能領(lǐng)域的大佬們才是真正的大牛，比如圖靈、比如馮諾依曼，他們的啟蒙值得我們用很多年來發(fā)展，圖靈甚至被稱為人工智能之父。

1956年夏天，一場在美國達特茅斯大學(xué)召開的會議上，以約翰·麥卡錫和明斯基為代表的一批人工智能學(xué)者聚集在一起，他們提議將“人工智能”確立為一門獨立的學(xué)科。達特茅斯會議正式確立了人工智能（Artificial Intelligence）這一術(shù)語，這也因此被認為是人工智能誕生的標志。從此開始了人工智能長達半個多世紀的發(fā)展，期間有著眾多的大師出現(xiàn)。

人工智能界的大佬

艾倫·麥席森·圖靈

（1912年6月23日－1954年6月7日）

艾倫·麥席森·圖靈，英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家，被稱為計算機科學(xué)之父，人工智能之父。

1931年圖靈進入劍橋大學(xué)國王學(xué)院，畢業(yè)后到美國普林斯頓大學(xué)攻讀博士學(xué)位，第二次世界大戰(zhàn)爆發(fā)后回到劍橋，后曾協(xié)助軍方破解德國的著名密碼系統(tǒng)Enigma，幫助盟軍取得了二戰(zhàn)的勝利。

圖靈對于人工智能的發(fā)展有諸多貢獻，提出了一種用于判定機器是否具有智能的試驗方法，即圖靈試驗，至今，每年都有試驗的比賽。

此外，圖靈提出的著名的圖靈機模型為現(xiàn)代計算機的邏輯工作方式奠定了基礎(chǔ)。

1954年6月7日在曼徹斯特去世。他是計算機邏輯的奠基者，提出了“圖靈機”和“圖靈測試”等重要概念。人們?yōu)榧o念其在計算機領(lǐng)域的卓越貢獻而專門設(shè)立了“圖靈獎”。

圖靈獎被喻為“計算機界的諾貝爾獎”，這是歷史對這位科學(xué)巨匠的最高贊譽。

明斯基

1956年，他與麥卡錫、香農(nóng)等人一起發(fā)起并組織了成為人工智能起點的“達特茅斯會議”，在這個具有歷史意義的會議上，明斯基的Snare，麥卡錫的α-β搜索法，以及西蒙和紐厄爾的“邏輯理論家”（10sicTheorist）是會議的三個亮點。1958年，明斯基從哈佛轉(zhuǎn)至MIT，同時麥卡錫也由達特茅斯來到MIT與他會合，他們在這里共同創(chuàng)建了世界上第一個人工智能實驗室。明斯基自己就在這間實驗室設(shè)計和建造了一個帶有掃描儀和觸覺傳感器的14度自由機械手，可以像人一樣搭積木。馬文·明斯基，最早聯(lián)合提出了“人工智能”概念，被尊為人工智能之父。他在人工智能領(lǐng)域卓有成就：人工智能領(lǐng)域首位圖靈獎獲得者，虛擬現(xiàn)實最早倡導(dǎo)者，也是世界上第一個人工智能實驗室MIT人工智能實驗室聯(lián)合創(chuàng)始人。

麥卡錫

約翰·麥卡錫，他因在人工智能領(lǐng)域的貢獻而在1971年獲得圖靈獎。實際上，正是他在1956年的達特矛斯會議上提出了“人工智能”這個概念，被稱為“人工智能之父”。程序員知道如何讓計算機進行演繹推理，因為其中涉及到的數(shù)學(xué)計算機能夠理解。但如果想讓計算機進行人類賴以生存的這種推測性的（而又常常正確的）常識推理，就得發(fā)明一種全新的數(shù)理邏輯。而這正是約翰 · 麥卡錫為自己設(shè)立的目標之一。麥卡錫的成名還有其他原因。他發(fā)明了人工智能領(lǐng)域的首要語言Lisp（list processing，表處理），而且自其誕生之日起，就為編程語言設(shè)計提供了豐饒的思想源泉。同時，作為一名教學(xué)者和難題設(shè)計師，他在密碼學(xué)和平面性檢驗等亞學(xué)科領(lǐng)域激發(fā)了眾多計算機科學(xué)家的靈感。已經(jīng)證明，LISP的這些特點是解決人工智能核心問題的關(guān)鍵。此外，精巧的表機制也是進一步簡化LISP程序設(shè)計的方便而有力的工具，因此，LISP自發(fā)明以來，已經(jīng)被廣泛用于數(shù)學(xué)中的符號微積分計算，定理證明，謂詞演算等領(lǐng)域。它和后來由英國倫敦大學(xué)的青年學(xué)生柯瓦提出、由法國馬賽大學(xué)的考爾麥勞厄所領(lǐng)導(dǎo)的研究小組于1973年首先實現(xiàn)的邏輯式語言PROLOG并稱為人工智能的兩大語言，對人工智能的發(fā)展起了十分深遠的影響。LISP所蘊含的豐富的思想和深刻的意義也吸引了負責(zé)設(shè)計Algol語言的國際委員會，麥卡錫因此而被吸收為該委員會的成員。Algol中后來采納了LISP關(guān)于遞歸和條件表達式這些思想。

馮諾依曼

馮·諾依曼（John von Neumann，1903~1957），原籍匈牙利，布達佩斯大學(xué)數(shù)學(xué)博士。20世紀最重要的數(shù)學(xué)家之一，在現(xiàn)代計算機、博弈論、核武器和生化武器等領(lǐng)域內(nèi)的科學(xué)全才之一，被后人稱為“計算機之父”和“博弈論之父”。馮·諾伊曼對世界上第一臺電子計算機ENIAC（電子數(shù)字積分計算機）的設(shè)計提出過建議，1945年3月他在共同討論的基礎(chǔ)上起草了一個全新的“存儲程序通用電子計算機方案”--EDVAC（Electronic Discrete Variable Automatic Computer的縮寫）。這對后來計算機的設(shè)計有決定性的影響，特別是確定計算機的結(jié)構(gòu)，采用存儲程序以及二進制編碼等，至今仍為電子計算機設(shè)計者所遵循。1946年，馮·諾依曼開始研究程序編制問題，他是現(xiàn)代數(shù)值分析——計算數(shù)學(xué)的締造者之一，他首先研究線性代數(shù)和算術(shù)的數(shù)值計算，后來著重研究非線性微分方程的離散化以及穩(wěn)定問題，并給出誤差的估計。他協(xié)助發(fā)展了一些算法，特別是蒙特卡羅方法。40年代末，他開始研究自動機理論，研究一般邏輯理論以及自復(fù)制系統(tǒng)。在生命的最后時刻他深入比較天然自動機與人工自動機。他逝世后其未完成的手稿在1958年以《計算機與人腦》為名出版。

延伸閱讀：世界著名人工智能專家在推特上展開爭論

在過去一周左右時間里，兩名人工智能專家一直在Twitter上就人工智能（AGI）之路展開友好（但競爭激烈得令人愉快）的辯論。對于那些不熟悉這個術(shù)語的人來說：AGI是機器中人類級別的智能。爭論集中在一個特定的AI開發(fā)是否一定是通向AGI的道路。這比那要復(fù)雜得多，但要點是勒昆（LeCun）堅信，深度學(xué)習(xí)將是解決方案的一部分。當然，馬庫斯（Marcus）有點不同意。

這似乎沒什么大不了的，尤其是如果你用點贊和轉(zhuǎn)發(fā)量來衡量的話，但有時，歷史在發(fā)生的時候?qū)χ髁鱽碚f并不敏感。這場辯論的主要鼓動者，勒昆和馬庫斯，可能不是你所習(xí)慣的那種社交媒體影響者，但在機器學(xué)習(xí)的世界里，他們的影響力很大。而且，當AI的巨人們發(fā)生沖突時，總是會有一些戲劇性的場面。這個甚至還有一個額外的層面，這是一個經(jīng)典的大技術(shù)與學(xué)術(shù)的對決。

作為Facebook的最高人工智能，勒昆負責(zé)尖端機器學(xué)習(xí)技術(shù)的開發(fā)。至少以前是這樣，我們聽說他從日常工作中抽身出來，全身心地投入到索菲亞機器人的研發(fā)中。馬庫斯在紐約大學(xué)教授心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)，這使他成為智力方面的專家。然而，在11月的人工智能大辯論中，不僅僅是勒昆和馬庫斯在推特上交流。就像所有的好節(jié)目一樣，有很多明星客串。

這種討論似乎是憑空冒出來的，但我懷疑最近阿吉的所有言論都與馬丁·福特的新書《智能架構(gòu)師》有關(guān)。在這本書中，他采訪了25位世界頂尖的人工智能專家，包括勒昆、馬庫斯和迪安。

TNW就這本書采訪了福特。他告訴我們，他從寫作中獲得的最大收獲是看到專家們對人工智能領(lǐng)域的看法是多么不同。你當然可以在Twitter上看到他的意思。而且，如果你能把這場對話的導(dǎo)火索歸功于福特，那么馬庫斯和勒昆為這場引人入勝的辯論打開了大門，理應(yīng)得到瘋狂的尊重。很明顯，未來的道路并沒有在Twitter上持續(xù)一周的辯論中找到答案。不管你對社交媒體有什么看法，只要能上網(wǎng)，任何人都能看到這些才華橫溢的人討論AGI，這絕對令人驚嘆。這就像物理學(xué)家在討論曼哈頓計劃早期構(gòu)想一樣。

人工智能（AI）界的吉尼斯大佬

最后小編們帶您了解一下AI屆的“吉尼斯”，周末了放松一下。

最懂表情包的AI

「好的」這兩個字后面加上最簡單的表情，都會讓這個單純的詞語變得不再單純。在不同的情景回復(fù)不同的人時，表情符號可以讓這個常見的回復(fù)詞，帶上不同的情緒，沮喪、開心、無奈、竊喜、期待……

麻省理工學(xué)院有一個團隊正在進行一個名為「DeepMoji」的項目，利用人工智能對人們在社交網(wǎng)絡(luò)上使用的 emoji 表情符號進行研究，通過機器學(xué)習(xí)的手段，讓人工智能讀懂人們的情緒，尤其是語言中的「反諷」。

最剽悍的AI

說它剽悍，是因為它“長”在槍上。但其實，AI本身并不剽悍啦……據(jù)俄羅斯塔斯社消息，AK-47制造廠卡拉什尼科夫公司將推出具有人工智能性質(zhì)的新槍。

公司發(fā)言人索菲婭·伊萬諾娃說，這款槍支基于先進的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全自動系統(tǒng)”，在無人操控的情況下，不僅能夠決定是否射擊，還能夠根據(jù)敵人和環(huán)境的變化隨時調(diào)整射擊狀態(tài)。

最老司機的AI

講過幾個葷段子就敢說自己是“老司機”？這款A(yù)I表示嚴重不服！Porxxub已經(jīng)宣布推出一款全新的成人片識別引擎，這款引擎由 AI 驅(qū)動，使用計算機視覺技術(shù)自主檢測和識別成人片內(nèi)容以及表演者。

該引擎和算法迄今為止通過簡單的掃描和解釋鏡頭進行了訓(xùn)練，已識別超過 1 萬種色情內(nèi)容。 Porxxub表示使用了數(shù)千個視頻以及演員的官方照片來訓(xùn)練這個 AI 驅(qū)動的解決方案。

最貪玩的AI

DeepMind 剛剛在博客中宣布，與合作伙伴暴雪一起，發(fā)布了一套名為 SC2LE （StarCraft II Learning Environment）的工具組件，這套工具組件將加速即時策略游戲星際爭霸 2 中的 AI 研究。

當然啦，為服務(wù)人類而生的AI并不是一門心思地玩兒咯，這是一盤大旗：通用人工智能的下一個重大挑戰(zhàn)是回答大規(guī)模多個 AI 智能體如何從激勵和經(jīng)濟約束共存的環(huán)境中吸取經(jīng)驗，學(xué)習(xí)人類水平的合作或競爭。隨著深度加強學(xué)習(xí)（DRL）的蓬勃發(fā)展，研究人員開始借助增強后的學(xué)習(xí)能力，著手解決多代理協(xié)作問題。

最天真無邪的AI

人類玩起大型對戰(zhàn)游戲來，一言不合就要互相“問候親人”，所以最天真無邪的AI還是比較喜歡玩小游戲……

微軟AI打出《吃豆人》最高得分：999，990分。微軟研究員開發(fā)了一個AI系統(tǒng)，在雅達利2600游戲主機上挑戰(zhàn)《Ms. Pac-Man》游戲后，以999，990的分數(shù)，打破了該游戲最高得分紀錄（Highscore.com上的吃豆人得分榜顯示，該版本此前的最高分是266，330分）。

最“知音”的AI

高山流水覓知音

常言說“知音難覓”，但AI卻說：這很簡單??！日本一支研究團隊就正在開發(fā)這樣一款A(yù)I耳機，它能夠跟蹤聽眾的情感狀態(tài)，為使用者量身創(chuàng)作音樂。

這套AI系統(tǒng)可以通過收集用戶大腦的音樂數(shù)據(jù)，為用戶創(chuàng)建個性化的“情感音樂模型”。在開始譜曲前，它會對用戶腦電波進行學(xué)習(xí)、識別各種音樂之間的關(guān)聯(lián)。最終為用戶貼身打造定制音樂，刺激用戶精神狀態(tài)。

最天使的AI

所謂“救人一命勝造七級浮屠”，那么最天使的AI非這位能夠預(yù)判人類自殺傾向并提前預(yù)警的AI莫屬了。

Walsh和他的同事創(chuàng)建了一些機器學(xué)習(xí)算法，這些算法可以預(yù)測病人試圖自殺的可能性，其精度高得嚇人。試驗結(jié)果表明，算法對某人在2年內(nèi)是否有自殺傾向的預(yù)測精準度達到了80-90%，而預(yù)測下周是否會試圖自殺的準確度則高達92%。

最會下棋的AI

曾經(jīng)一度橫掃人類圍棋界的阿法狗最近終于迎來了真正意義上的對手，不過……打敗它的，還是AI。

近日，DeepMind發(fā)布了AlphaGo AI的下一個迭代AlphaGo Zero。Zero自學(xué)圍棋僅僅3天后就戰(zhàn)勝了擊敗李世石版本的AlphaGo，戰(zhàn)績是驚人的100:0……

最HR的AI

圍棋的世界如此令人心塞，我們還是來說說找工作的事情好了（？？？好像更心塞了）。全球最大的求職搜索引擎Indeed的副總裁Raj Mukherjee表示：“人工智能可以用NLP（自然語言處理）對工作描述和應(yīng)聘者的簡歷進行分析，并以此進行匹配。”

人工智能甚至可以從搜索引擎上搜集約4.5億份求職人員的職位描述和工作經(jīng)歷，以此匹配求職人員的薪資范圍。