《AI 杂志》展示了一些在人工智能领域不断创新的顶级机器学习领导者,同时倡导负责任的用例。我们考虑了机器学习技术中的一些领先人物,因为他们继续充分利用人工智能的潜力,同时确保安全进展
机器学习技术是指利用数据和算法模仿人脑学习方式的人工智能(AI)和计算机科学的一种。
随着时间的推移,机器学习系统能够根据学习量来提高其准确性和能力。许多组织一直在开发和利用机器学习来改善业务成果并进一步创新,例如减少停机时间和检测欺诈。
考虑到这一点,《AI 杂志》展示了一些在 AI 领域不断创新、同时倡导负责任的用例的顶级机器学习领导者。
10. 黛米斯·哈萨比斯
Demis Hassabis 是人工智能公司 Google DeepMind 的首席执行官兼联合创始人,该公司于 2023 年 4 月与 Google Brain 合并。该公司致力于推进科学和人工智能技术,其理念是人工智能可能是对人类最有用的发明。
哈萨比斯是人工智能领域最有影响力的专家之一。 2023 年,他表示:“我们 [Google] DeepMind 的目标始终是构建人工智能,然后将其用作帮助加快科学发现本身步伐的工具,从而增进我们对周围世界的理解。”
9.本·戈策尔
作为 SingularityNET 的首席执行官,Ben Goertzel 主张通过区块链技术实现人工智能的去中心化。通过他在人工智能和计算机科学领域的工作,他帮助普及了“通用人工智能”一词,并相信一旦开发出来,它可以解决气候变化等社会问题。
Goertzel 也是 OpenCog 基金会和通用人工智能协会的主席。在此之前,他还曾担任制造索菲亚机器人的汉森机器人公司的首席科学家。
8. 拉纳·埃尔·卡利乌比
Rana el Kaliouby 是一位人工智能科学家、企业家和思想领袖,致力于将情商带入数字世界。她曾是人工智能公司 Affectiva 的联合创始人兼首席执行官,之后该公司被 Smart Eye 收购,她现在担任该公司的副首席执行官。
目前,她专注于扩大公司规模,使其成为全球人工智能强国,其中包括以道德为重点推动人工智能创新。埃尔·卡利乌比 (el Kaliouby) 也是哈佛商学院的执行研究员,教授人工智能和初创企业相关知识。
7. 扬·乐昆
Yann LeCun 是人工智能“教父”之一,是一位教授、研究员和研发经理,在人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉和机器人技术等领域拥有学术和行业经验。自2021年起,他担任Meta副总裁兼首席人工智能科学家。
LeCun 的工作重点是推动人工智能技术的重大进步,他的工作获得了众多奖项,包括 2018 年图灵奖。他还担任纽约大学教授 20 多年,教授工程学、数据科学和神经科学。
6.杰弗里·辛顿
杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 也是人工智能的“教父”之一,他作为一名计算机科学家和认知心理学家,以其在人工神经网络方面的工作而闻名。 2013 年至 2023 年,他先后在谷歌(Google Brain)和多伦多大学工作,之后成为向量人工智能研究所的首席科学顾问。
去年(2023 年),Hinton 在表达了对人工智能危险的担忧后从谷歌辞职,并表示人工智能很快就会变得比人类更聪明,并且很容易被操纵。
5.约书亚·本吉奥
第三位人工智能“教父”约书亚·本吉奥 (Yoshua Bengio) 因其在人工神经网络和深度学习方面的工作而闻名。他是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的教授,也是蒙特利尔学习算法研究所的科学主任。
Bengio 被公认为人工智能领域的领先专家之一,于 2023 年 8 月被任命为联合国技术进步科学咨询委员会成员。他还呼吁对人工智能产品进行更好的监管和道德培训,理由是政府需要更多地参与。
4. 伊恩·古德费洛
Ian Goodfellow 是机器学习技术领域的知名领导者,目前在 Google DeepMind 担任研究科学家。他最著名的是在人工神经网络和深度学习方面的工作,他在生成对抗网络 (GAN) 的发明中发挥了重要作用,生成对抗网络 (GAN) 是一类用于接近生成人工智能 (Gen AI) 的机器学习框架。
在加入 Google DeepMind 之前,Goodfellow 曾在 Apple 担任特别项目组的机器学习总监,此外还担任 Google 的高级研究科学家。
3.安德烈·卡帕蒂
Andrej Karpathy 专长于深度学习和计算机视觉,在 2022 年之前一直担任特斯拉的人工智能和自动驾驶视觉总监。他致力于建立神经网络训练并部署公司的定制人工智能芯片。
最值得注意的是,他是 OpenAI 的创始成员,2016 年至 2017 年期间担任研究科学家,2023 年至 2024 年 2 月期间又担任研究科学家,致力于生成模型的深度学习。
Karpathy 于 2016 年获得斯坦福大学博士学位,其论文重点是自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉的交叉点。他的监督者是李飞飞(见下文)。
2.李飞飞
李飞飞是一位计算机科学家,因创建 ImageNet 而闻名,该数据集在 2010 年代推动了计算机视觉的快速发展。她对该领域的重大贡献包括开发能够识别和理解视觉内容的先进算法。
李的成就引起了全球关注,她目前担任斯坦福以人为本人工智能研究所(HAI)的联席主任,该研究所致力于促进维护道德标准、透明度和社会效益的人工智能技术的发展。
她还在多家公司董事会担任董事,包括 AI4ALL(她也是该公司的联合创始人)和 X(以前称为 Twitter)。在此之前,她曾担任谷歌人工智能和机器学习副总裁兼首席科学家。
1.吴恩达
从早期对深度学习算法开发的贡献,到创建在线教育平台,吴恩达对人工智能的影响既深远又具有变革性。他在深度学习方面的开创性工作将人工智能推向了新的高度,在图像和语音识别、自然语言处理和自动驾驶汽车方面取得了突破。
吴恩达为深度学习的进步做出了重大贡献,并参与了许多备受瞩目的项目,包括斯坦福人工智能机器人项目,并且是谷歌大脑的联合创始人。此外,他还是百度前首席科学家。
最值得注意的是,吴恩达于 2017 年创立了 DeepLearning.AI,该平台旨在提供有关 Gen AI、机器学习和深度学习以及其他主题的无障碍技术培训。
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