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Yann LeCun是紐約大學終身教授，而扎克伯格最近更是親任他為人工智能實驗室負責人。為了表彰他在深度學習領(lǐng)域里的成就，IEEE計算機學會給他辦法了著名的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先鋒獎” 。作為人工智能的一種形式，深度學習能夠更好地模仿人類大腦，更重要的是，之前還很多人工智能研究人員還在公開嘲笑該領(lǐng)域，而僅僅過了幾年，現(xiàn)在從谷歌，微軟，到百度，，深度學習以及開始蔓延到整個商業(yè)科技世界了。
很多科技巨頭正在挖掘一種特殊的深度學習，他們稱之為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)()，旨在構(gòu)建更智能地的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，比如可以自動理解語言和識別圖像。在谷歌，“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”幫助他們在安卓手機上開發(fā)語音識別系統(tǒng)；而百度則可以利用它開發(fā)全新的視覺搜索引擎。在這一領(lǐng)域里最負盛名的，非LeCun莫屬。微軟的Leon 是LeCun早期合作人之一，他說道，“沒有人比LeCun更能推動卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了 ?！?br /> 實際上，深度學習從上世紀80年代開始并沒有受到重視，一直到90年代才有所好轉(zhuǎn) ，但是LeCun一直堅持了下來，正如深度學習運動核心人物所說，“是LeCun高舉著火炬，沖過了最黑暗的時代 ?！?br /> LeCun和他的“”
在加盟之前，LeCun在貝爾實驗室工作了超過20年，那里是全世界最著名的計算機研究實驗室，誕生過許多偉大的產(chǎn)品。LeCun在貝爾實驗室工作期間開發(fā)了一套能夠識別手寫數(shù)字的系統(tǒng) ，并把它命名為LeNet 。
自動識別銀行支票，這是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一次應(yīng)由解決實際問題 ?！斑^去卷積網(wǎng)絡(luò)就像是個小玩具，而Yann改變了這一切，他讓這項技術(shù)能夠大范圍應(yīng)用，解決實際問題，”說道。受到Y(jié)ann LeCun的激勵，另一位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家在70年代和80年代發(fā)明了認知機（）和新認知機（）。這些早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自己學習，靠自己從數(shù)據(jù)中選出各種模型，無需太多人為幫助。但是實現(xiàn)這一功能，在當時非常復雜，研究人員還無法完全搞清楚如何能讓他們更好地工作。
此時出現(xiàn)了一種聰明的方法，可以減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的錯誤，它就是“反向傳播算法” 。不過要理解反向傳播，你首先要了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是什么玩意兒？
和其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，卷積網(wǎng)絡(luò)是由互聯(lián)層組織在一起的軟件產(chǎn)物，和大腦中處理視覺信息的視覺皮層非常像。與眾不同的是，他們在一個圖像的多個位置上重復使用相同的濾鏡，這意味著一旦這個網(wǎng)絡(luò)學會識別，比如說在某個圖片上識別出了一張臉，它就能在這張圖的其他位置上找到其他臉（該功能同樣適用于音頻和文字）。
前段時間加入百度的吳恩達表示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速訓練，因為他們所占用的內(nèi)存非常?。?鬮扌朐諭枷襠系拿懇桓鑫恢蒙隙嫉ザ來媧⒙司? ，因此非常適合構(gòu)建可擴展的深度網(wǎng)絡(luò) ，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因此非常適合識別模型。
下面我們來看看反向傳播。
你好，反向傳播
反向傳播是關(guān)于計算誤差的一種算法，在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用那個值來優(yōu)化各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層神經(jīng)元之間的連接強度。， David，還有提出了反向傳播的一個版本，它可以立刻計算出多個輸入的誤差，之后得出一個平均值。這個值隨后會反向傳播回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從輸出層到輸入層。他們在1986年的《自然》雜志上發(fā)表了一篇論文，闡述了反向傳播算法可以提高機器學習能力。
而此時的LeCun在巴黎緊張地開發(fā)自己的反向傳播算法，LeCun并沒有取平均值，他的反向傳播算法版本每次會取到一個單獨的樣本數(shù)據(jù)，然后再計算錯誤。這種方法非常復雜，但是效果卻不錯，而且學習速度也更快。LeCun的深度學習網(wǎng)絡(luò)可以被廣泛應(yīng)用在全球的ATM機和銀行之中，它可以理解支票上寫的是什么。但仍然存在很多質(zhì)疑， LeCun說道，“不知何故，似乎現(xiàn)在還是無法說服計算機視覺領(lǐng)域圈子，他們?nèi)匀挥X得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒什么價值 ?！逼渲胁糠衷?，可能是因為這項技術(shù)雖然強大，但是沒有人可以理解它為什么如此強大，而且這項技術(shù)的內(nèi)部工作方式仍然是個謎。
關(guān)于人工智能未來的一個賭局
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了很多人的質(zhì)疑，就是其中之一，他是一名數(shù)學家智能算法與人工智能，也是目前應(yīng)用最廣的人工智能模式之一的支持向量機之父。
1995年3月的一個下午，和Larry （把LeCun招進貝爾實驗室的人）打了一個賭。認為到2000年，我們能夠明確了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)揮多大作用。不同意這個觀點，他認為就算到2005年，也沒有人能夠理解如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與1995年的狀況相差無幾。他們的賭注是一頓奢華的晚餐，雙方在證人面前簽字畫押，而LeCun則是第三方簽名人，是非官方見證人。
贏了一半，2000年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部工作原理基本上仍然被神秘所籠罩，甚至到現(xiàn)在也沒什么改觀，研究人員無法精確地判斷出如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地應(yīng)用在現(xiàn)實生活之中。但是也贏了一半，對于LeCun來說這一半勝利更為重要。在2005年，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然應(yīng)用在銀行和ATM機上，這完全得益于LeCun在上世紀80年代中后期和90年代初的工作成就。
未來會怎樣？
實際上對于深度學習來說，這僅僅是個開始，包括LeCun在內(nèi)的深度學習圈子仍然在優(yōu)化這項技術(shù) 。今天，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的地方都需要依靠監(jiān)督學習。這意味著，如果你想要學習如何識別某個特定對象，那么你必須要列舉好幾個例子。想要真正像大腦那樣進行無監(jiān)督學習智能算法與人工智能，還需要深度學習進一步探索。
“大腦無監(jiān)督學習是如何實現(xiàn)的，我們還不得而知，我們還沒有能力開發(fā)出一個類似大腦皮質(zhì)的算法，”LeCun說道，“我們知道最終的答案是無監(jiān)督學習，但是現(xiàn)在我們還沒有找到這個答案 ?！?br /> 反向傳播算法的未來也是一樣，LeCun卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的想法也許并不完美，但是就目前而言，它們已經(jīng)是現(xiàn)在最先進的技術(shù)了。
LeCun的貢獻
LeCun的工作已經(jīng)遠遠超出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。上世紀90年代末，他開發(fā)了一套圖像壓縮系統(tǒng)，希望可以掃描文件，讓互聯(lián)網(wǎng)上的人都能閱讀。這項技術(shù)并沒有獲得成功，但是卻給一個年輕人帶來了啟發(fā) ，他就是Larry Page 。1998年，Page還是研究生的時候在斯坦福大學聽了LeCun的演講，最終成為了谷歌的聯(lián)合創(chuàng)始人。
LeCun還致力于機器人技術(shù)和人工智能硬件。最近他在紐約大學創(chuàng)立了數(shù)字科學中心，并指導新一代人工智能研究人員，其中就包括了最近被收購的圖像索引公司創(chuàng)始人。在LeCun的空閑時間，他還開發(fā)飛機模型。
扎克伯格力邀LeCun加盟一點都不奇怪，因為他希望讓公司掌握的海量數(shù)據(jù)發(fā)揮更大價值。公司最近一直在忙于收購，比如虛擬現(xiàn)實公司，太陽能無人飛行器制造公司，還有。這些產(chǎn)品必將受益于LeCun的人工智能技術(shù) 。對于這次跳槽到，LeCun感到很興奮，因為那里有他紐約大學的同事，另一位人工智能天才Rob。他們將一起把人工智能實驗室發(fā)展成為一個世界級的研究機構(gòu)，并與谷歌、微軟、IBM、以及百度競爭。當然，最后我們回歸本源，不要忘記著名的貝爾實驗室，因為那里培育了很多技術(shù)，也是創(chuàng)新的發(fā)源地，包括深度學習。
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