回顾2017，AI “教父” 这么说

2017年AI界是百家争鸣，在全球掀起了一波巨潮，工业机器人、语言翻译、自动驾驶、机器人诊断等呈现出过程式的飞跃进展。

不过，在AI“教父”Geoffery Hinton看来，2017年AI确实有可观的进展，但是与2016年的AlphaGo以及2014年的机器翻译相比，17年的进展却没有什么突破，值得一提的仅有三点：

1）神经架构搜索：用神经网络来自动设计神经网络,而且有效；

2）基于注意力机制的机器翻译，不再需要循环或者卷积；

3）AlphaZero快速学会以人类的风格下棋，把最强的棋类程序抛在身后。

其人其事

Geoffrey Hinton，现年70岁，是一位英国出生的计算机学家和心理学家，以在神经网络方面的贡献闻名。他是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者。

Hinton 1970年在英国剑桥大学获得实验心理学学士学位，后于1978年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。此后，他曾在萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院工作。他是盖茨比计算神经科学中心的创始人，目前担任多伦多大学计算机科学系教授。

Hinton也是机器学习领域的加拿大首席学者，是加拿大高等研究院赞助的“神经计算和自适应感知”项目的领导者。他在2013年3月加入Google，同时Google并购了他创办的DNNresearch公司。

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