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今年,诺贝尔物理学奖颁发给了人工智能专家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton),引起了舆论的轩然大波。有反对者称,诺贝尔奖评选委员会已经失去了判断力和独立性,跟风人工智能热潮,这个奖发的是张冠李戴,乱点鸳鸯谱。有支持者称,这正反映了人工智能(AI)技术已经渗透到各个学科,并改变了各个学科的形态,这是未来发展的趋势,是大势所趋,不可逆转。
果不其然,诺贝尔化学奖也颁发给了2位人工智能专家,而且这两个专家不是学术界的,而是在工业界,他们开发的软件搞定了蛋白质结构预测这一难题,为人类研究蛋白质节省了巨大的人力和物力,大大加速了这一领域的研究进程。这么看,AI专家得诺贝尔奖也是可以理解的,不管他理论算法专家,还是软硬件开发专家,只要取得了突破性的进展。
诺贝尔奖可以颁发给不超过3位专家,今年的诺贝尔物理学奖只颁发给了2位人工智能专家,那么还可以颁发给哪位专家呢? 也就是还有一个指标,最应该给谁呢?在此我提几位候选人,供大家参考。
首先,我想到的就是斯坦福大学教授、美国工程院院士、华裔人工智能专家李飞飞。辛顿被称为AI教父,而李飞飞被称为AI教母。没有李飞飞领导团队开发的ImageNet数据库,没有李飞飞组织的图像识别挑战赛,辛顿研究的深度学习算法没有用武之地,难以从无数机器学习算法中脱颖而出,成为研究的热点。
其次,我想到就是MIT教授、华人计算机天才何恺明博士。辛顿领导学生研发的AlexNet的图像识别率只有84%,虽然领先常规机器学习算法10多个百分点,但是还达不到实用的阶段。何恺明、孙剑等华人4人团队提出了ResNet,一举将识别率提高到约97%,达到了人类的水平,从而使得深度学习真正走向实用阶段。没有ResNet,很可能深度学习还停留在学术界,还不能带动巨大的人工智能产业。很遗憾,该团队的领导者孙剑博士英年早逝了,但是编程实现贡献最大的80后博士何恺明还健在,完全可以当得起这一荣誉。
最后,美国工程院院士、华裔专家、英伟达公司CEO黄仁勋先生也有资格获得这一荣誉。当年,辛顿团队买不起或买不到GPU卡,于是给黄总写信要求赠送几块GPU卡。黄总毫不犹豫就答应了,于是才有了AlexNet的横空出世。除了赠送GPU卡这种举手之劳,黄仁勋也是著名技术专家,从1999年开始,带领团队开发了多款性能越来越强的GPU卡,才使得深度学习从星星之火,逐渐成了燎原之势。黄总既是芯片专家,更是人工智能基础设施专家,也有资格获得诺贝尔物理学家。
总之,在这次波澜壮阔的AI浪潮中,我们华人科学家和企业家发挥了重要的作用,他们完全有资格获得诺贝尔物理学家。可惜,诺奖评选委员会对他们的贡献视而不见,这是今年诺奖的一个小小遗憾。
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GMT+8, 2024-12-22 15:30
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