本文来自于微信公众号 机器之心(ID:almosthuman2014),作者:机器之心。
刚刚,《时代》周刊发布了2023年度 AI 领域最具影响力的100人名单。
在这份名单中,我们看到了很多熟悉的学者和企业家。
「领导者」部分包括 OpenAI 联合创始人 Sam Altman,百度 CEO 李彦宏,谷歌 DeepMind CEO 兼联合创始人 Demis Hassabis,还有马斯克、李开复、吴恩达、黄仁勋等。
在「思想者」部分,中国科学院教授曾毅、斯坦福大学教授李飞飞、OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever,以及深度学习三巨头 Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio 均入选。
下面我们整理了部分入选人员名单,完整名单请查看:https://time.com/collection/time100-ai/
领导者
Sam Altman
Sam Altman 为 OpenAI 首席执行官,很多人称他为 ChatGPT 之父。此外,他于2020年与他人共同创立了世界币(Worldcoin)。此前,他曾担任 Y Combinator 的总裁,并曾短暂担任 Reddit 的首席执行官。
今年,OpenAI 先后发布的 ChatGPT、GPT-4大语言模型,引起了 AI 圈训练大语言模型的狂潮。OpenAI 的突破表明,世界上最先进的 AI 公司拥有足够的超级计算、数据和资金,可能很快就能召唤出具有类似 ChatGPT 能力的系统。
值得赞扬的是,除了推动 AI 技术前沿研究之外,Altman 领导下的 OpenAI 开创了利用人类反馈进行强化学习,6月,OpenAI 宣布投入20% 的算力用于解决超级对齐问题,以确保人类最大利益。
Demis Hassabis
Demis Hassabis 现为 Google DeepMind CEO 兼联合创始人,被称为 AlphaGo 之父。AlphaGo、AlphaFold、DeepMind AlphaStar 等研究都是在 Demis 的领导下完成的。2010年,Demis 开始创办 DeepMind 并担任 CEO,主要研究 AGI。2014年,谷歌以4亿美元收 DeepMind,2023年4月21日,Alphabet 表示将合并 DeepMind 和谷歌大脑,成立新的 Google DeepMind 团队,Demis 担任 CEO。
李彦宏
李彦宏为百度创始人、董事长兼首席执行官。2000年1月,李彦宏创建百度。2018年1月,李彦宏登上《时代》周刊2018年首期封面,被冠以「创新者(The Innovator)」之称,成为首位荣登该刊封面的中国互联网企业家。
《时代》认为,作为中国最重要的科学家之一,李彦宏每年投入大量资金用于技术研发,一直在全球 AI 浪潮中乘风破浪。百度在搜索引擎、无人驾驶、虚拟语音助手、生成式 AI 产品等方面成为行业佼佼者。
伊隆・马斯克
马斯克为特斯拉(TESLA)创始人兼首席执行官,太空探索技术公司(SpaceX)首席执行官兼首席技术官,推特首席执行官,美国神经连接公司(Neuralink)创始人等。
1995年至2002年,马斯克与合伙人创办了 Zip2和 PayPal;2002年,投资1亿美元成立太空探索技术公司(Space X),任首席执行官兼首席技术官;2004年,马斯克向特斯拉公司投资630万美元,并担任特斯拉董事长;2006年,马斯克投资1000万美元创办了光伏发电企业太阳城公司;2018年9月,卸任特斯拉董事长,但继续担任特斯拉首席执行官。2021年3月2日,胡润研究院发布《2021胡润全球富豪榜》,马斯克以1.28万亿元人民币财富首次成为世界首富。10月,马斯克成为历史上首位身价破3000亿美元的人,是福布斯统计史上最富有的人。12月,被评为美国《时代》2021年度人物。
李开复
李开复为创新工场董事长兼首席执行官。1998年,李开复加盟微软,并在中国创建并领导微软中国研究院,2000年担任微软全球副总裁。2002年,李开复被评为 IEEE Fellow。今年3月,李开复宣布筹办新公司 Project AI2.0。经过三个月的筹办期,李开复亲自带队孵化的 AI2.0公司首度对外亮相,正式官宣零一万物新品牌,官网(01.AI)同步上线 ,8月,北京零一万物信息技术有限公司成立。
吴恩达
吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任。他是人工智能和机器学习领域最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台 Coursera 的联合创始人(with Daphne Koller)。2007年,吴恩达获得斯隆奖;2008年,吴恩达入选「the MIT Technology Review TR35」,即《麻省理工科技创业》杂志评选出的科技创新35俊杰,入选者是35岁以下的35个世界上最顶级的创新者之一;2013年,吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人,成为16位科技界代表之一。
黄仁勋
黄仁勋为英伟达创始人兼首席执行官,他于1993年开始创立英伟达。2001年入选《财富》40岁以下最富40人;2020年入选《2020福布斯全球亿万富豪榜》。2023年5月30日,英伟达成为首家市值达到1万亿美元的芯片企业,史上第九家跨入美元市值「万亿俱乐部」的企业。
Alexandr Wang
Alexandr Wang 在24岁时就成为了世界上最年轻的、白手起家的亿万富翁,五年前他从 MIT 退学,并于2016年创立了 AI 初创公司 Scale AI,公司成立时,他才19岁,正值大一暑假。目前,Scale AI 服务的客户包括 Meta、微软和 OpenAI 等科技巨头。
创新者
姜峯楠(Ted Chiang)
姜峯楠是当代最优秀的华裔科幻作家之一,毕业于布朗大学计算机科学系。他的短篇小说曾获得四项星云奖、四项雨果奖。今年2月,姜峯楠在《纽约客》发表文章《ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web》,谈了他对 ChatGPT 的看法。
钟愫君(Sougwen Chung)
钟愫君是 MIT Media Lab 的前研究员,跨学科艺术家,人机协作领域的先驱。2019年,她因在艺术与科学领域的贡献获得「蒙特卡洛女性奖」的最高奖项「2019年度女性奖」。
钟愫君用自己的画作训练神经网络,并把学到自己风格的神经网络加持到机器人 D.O.U.G. 上,让 D.O.U.G. 能够与她同台作画。钟愫君现在正在开发第五代 D.O.U.G. 机器人。
Nancy Xu
Nancy Xu 是初创公司 Moonhub 的创始人兼 CEO。Moonhub 旨在利用人工智能将企业与顶尖人才联系起来,使招聘流程更加公平。Moonhub 成立于2022年6月,至今全球已有100多家公司使用 Moonhub 的服务。
思想者
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton 出生于1947年,二战后的英国温布尔登。1978年,Hinton 在爱丁堡获得人工智能博士学位。在卡内基梅隆大学任教五年后,他成为加拿大高等研究院的研究员,并进入多伦多大学计算机科学系任教,现为该系名誉教授。
2012年,Geoffrey Hinton 在多伦多带领的研究小组实现了深度学习的重大突破,彻底改变了语音识别和目标分类。他与学生 Alex Krizhevsk、Ilya Sutskever 合作设计的卷积神经网络「Alexnet」以远超第二名的成绩在 ImageNet2012挑战赛夺冠,将 ImageNet 数据集上的视觉识别错误率降到了15.3%,仅有此前的一半。这成为了计算机视觉领域的里程碑事件。
这之后,Hinton 和两个学生开始收到大型科技公司的丰厚报酬。他们成立了一家名为 DNN-research 的空壳公司来拍卖自己的专业知识,四家科技公司 —— 谷歌、微软、百度和 DeepMind—— 以数千万美元的价格竞争收购该公司。一周后,Hinton 选择了谷歌。2013年,他加入了 Google Brain,十年后 —— 也就是今年5月,Hinton 宣布了从这里离开。
Hinton 说过,如果有任何希望,那就寄托在下一代身上,并指出自己已经太老了,无法继续为 AI 研究做出贡献。许多科学家在职业生涯后期转向政策性质的工作,但他拒绝了在谷歌担任此类职务的提议。「我从来都不擅长或对政策问题感兴趣,」他告诉《时代》杂志。「我是一名科学家。」
李飞飞
李飞飞为斯坦福大学计算机科学教授,美国工程院院士,美国国家医学院院士。她的专业领域是计算机视觉和认知神经科学。
除了在谷歌的工作之外,李飞飞的职业生涯一直在学术界度过。2016年,李飞飞加入 Google 云端人工智能暨机器学习的中国中心团队,以 Google Cloud 首席科学家身份任团队负责人之一。2018年9月,她宣布返回斯坦福大学任教,并持续参与斯坦福大学的 AI 议题研究。
李飞飞的工作包括括受认知启发的 AI,机器学习,深度学习,计算机视觉和 AI + 医疗保健,尤其是用于医疗保健交付的环境智能系统。她还从事认知和计算神经科学方面的工作。她发明了 ImageNet 和 ImageNet Challenge,其中 ImageNet Challenge 是一项重要的大规模数据集和基准测试工作。
曾毅
曾毅现为中国科学院自动化研究所研究员,牛津大学人工智能伦理研究所,顾问委员会委员,研究领域包括类脑人工智能、人工智能哲学与伦理。曾作为世界卫生组织卫生健康领域人工智能伦理与治理专家组成员参与了《世界卫生组织卫生健康领域人工智能伦理与治理指南》报告编写发布的全过程。
Yann LeCun
Yann LeCun 是一位法国计算机科学家,在20世纪80年代提出人工神经网络可以模仿人脑的假设后,他的想法几十年来一直被广泛嘲讽为天方夜谭。但由于该领域的技术突破,LeCun 的想法为当前的生成式 AI 革命奠定了基石。
如今,LeCun 已成为 Meta 公司的首席人工智能科学家,他仍在发表大胆、有争议的声明,并与所有他不认同的人争论不休。
Yann LeCun 发表过对 ChatGPT 的看法:「就底层技术而言,ChatGPT 并没有什么特别的创新,也不是什么革命性的东西。许多研究实验室正在使用同样的技术,开展同样的工作。」
再比如,Yann LeCun 不赞同「通用人工智能」这一说法,他认为根本就不存在所谓的「通用」智能,人类智能也不是通用智能,只是擅长某一些任务,人类的目标应当是创造出人类水平的 (human-level) Al。
「我可以保持沉默,但这不是我的风格,」LeCun 在接受《时代》周刊视频采访时说。
Yoshua Bengio
Yoshua Bengio 出生于法国巴黎,大学就读于麦吉尔大学计算机工程学专业。1986-1991年继续修读「计算机科学」到博士毕业,随后一段时间在麻省理工学院做博士后研究员,1992年到美国 AT&T 贝尔实验室 LeCun 小组做学习和视觉算法研究工作。1993年起,他在蒙特利尔大学担任全职教授,负责计算机科学与运筹学方向,同时他也是 MILA 创始人和科学主任。
2003年,Bengio 证明神经网络可以通过预测下一个单词(例如自动更正)来学习人类语言模式,从而为现代大型语言模型奠定了基础。2014年,Bengio 与 Ian Goodfellow 合作,提出了一种训练 AI 的方法,让两个 AI 相互竞争,一个生成内容,另一个判断其质量。
Stuart Russell
Stuart Russell 供职于加州大学伯克利分校,现任计算机科学系教授(曾任系主任)、人类兼容人工智能中心主任。1990年获得美国国家科学基金会杰出青年科学总统奖,1995年获得 IJCAI 计算和思想奖。他是 AAAI、ACM 和 AAAS Fellow,在人工智能领域发表论文300余篇,涉及主题广泛。
他与 Peter Norvig 一起撰写了权威著作《人工智能:现代方法》,该书已被134个国家的1547所学院和大学使用。
对于如今大火的 ChatGPT,Russell 教授认为关键是要区分任务领域,弄清楚在什么情况下使用它:ChatGPT 可以是一种很好的工具,如果它能锚定在事实基础上,与规划系统相结合,将带来更大的价值。但问题是,我们目前不清楚 ChatGPT 的工作原理,也很可能无法弄清它们,这需要一些概念上的突破,而这样的突破很难预测。
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