本文导读

年，来自牛津大学、剑桥大学、哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州理工学院、清华大学以及北京大学等世界顶尖8所大学的中国学生一起携手创办了“U8世界创新峰会”。峰会邀请拥有全球影响力/业界权威的大咖嘉宾，通过主题演讲、圆桌论坛、对话等方式，就多个前瞻性热点话题进行深入对话探讨，主题包括人文社科、科技工业和健康医疗。首期U8世界创新峰会将于北京时间年5月22-23日以线上方式举办，并邀请到了多位重量级嘉宾。本期文章为各位带来嘉宾约书亚·本吉奥教授的简介。

U8世界创新峰会

嘉宾介绍专栏四

嘉宾履历

约书亚·本吉奥（YoshuaBengio），加拿大计算机科学家，于年获得加拿大麦吉尔大学计算机科学博士学位，在MIT和NokiaBellLabs完成了博士后的项目之后，他成为蒙特利尔大学计算机科学与运算研究系教授，目前也是蒙特利尔学习算法研究所（MontrealInstituteofLearningAlgorithms，MILA）科学主任。同时，他也是《深度学习》一书的合著者，他的论文”Aneuralprobabilisticlanguagemodel”开创了神经网络的语言模型先河，其思路对很多基于神经网络做自然语言处理的的研究产生了重大影响。

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人工智能之父

本吉奥教授（左）与合作者杰弗里·辛顿（中）、杨立昆（右）

本吉奥教授的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面，致力于用其解决人工智能问题，主要贡献在于他对循环神经网络（RNN,RecurrentNeuralNetworks）的一系列推动。本吉奥教授与杨立昆（YannLeCun）、杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）一起被认为是深度学习界的三巨头、人工智能之父，他们在年获得了图灵奖，以奖励他们在30年间为该领域带来的概念基础和技术革新。不仅如此，他在年被选为英国皇家学会会员。

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AI助力疫情阻击战

本吉奥教授发表演讲

在新冠疫情中，AI被用来建立接触者追踪体系以及提供早期预警，控制疫情蔓延。本吉奥教授解释道，这种能力的价值在于借助机器学习，提前预测某个体是否具有传染性以及传染性强弱，可大幅节省等待时间，对公共卫生系统意义重大。与此同时，面对许多国家对使用AI进行追踪会侵犯隐私的顾虑，他表示，表面上看确实是有趣的矛盾，因为隐私保护需要尽可能降低数据交换，而机器学习却需要尽可能收集大量的数据。但其实这两者可以共存。

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AI的局限与展望

约书亚·本吉奥教授

关于AI的展望，本吉奥教授的目标是构建能够真正理解对象所处环境，且能根据语言环境理解语义的系统。他表示，目前的深度学习在这个维度是有一定局限性存在的，因为过去几十年研发的系统都基于一个假设，即默认测试数据与训练数据有相同的数据分布，而在现实世界中，任何领域都会存在实际情况与AI训练时不同的问题。

谈起AI技术的下一个突破，本吉奥教授称其为“深度学习2.0”——能吸收人类的归纳倾向，对数据分布算法进行泛化的系统。他认为寻找更多有关键意义的人类思维特征与机理，比如将‘注意力机制’加入高级知识推理的维度，将有助于计算机更接近人脑的推理和认知过程。

报名链接

本期U8世界创新峰会十分荣幸地邀请到了约书亚·本吉奥教授作为嘉宾出席。北京时间5月22至23日，约书亚·本吉奥教授将与其他重量级嘉宾一道，为大家带来世界级的观点与思维。扫描下方