人工智能(AI)领域涌现出了一批杰出的科学家,他们为AI的发展做出了重要贡献。以下是一些顶级的人工智能科学家:
1. 约翰·麦卡锡(John McCarthy):约翰·麦卡锡是人工智能领域的先驱之一,他于1956年提出了“人工智能”一词,并创建了第一个人工智能程序ELIZA。他还在1957年发表了一篇论文,提出了一种通用的符号推理系统,被称为“逻辑理论家”(Logic Theorist)。
2. 马文·明斯基(Marvin Minsky):马文·明斯基是一位著名的计算机科学家和人工智能专家,他在1960年代提出了神经网络的概念,并开发了第一个神经网络模拟器。他还在1969年发表了一篇论文,提出了一种用于解决复杂问题的通用问题求解器——通用问题求解器(General Problem Solver)。
3. 艾伦·图灵(Alan Turing):艾伦·图灵是一位英国数学家、逻辑学家和密码学家,他在1950年代提出了图灵机的概念,这是第一个能够模拟人类思维过程的机器。他还在1956年发表了一篇论文,提出了一种用于判断机器是否具有智能的方法——图灵测试。
4. 罗纳德·诺依曼(Ronald Cohen Noy):罗纳德·诺依曼是一位美国数学家和计算机科学家,他在1956年提出了一种名为“量子计算”的理论,并设计了一种名为“量子计算机”的原型机。他还在1956年发表了一篇论文,提出了一种用于解决复杂问题的量子算法——量子算法。
5. 大卫·多伊奇(David Deutsch):大卫·多伊奇是一位美国神经科学家和认知科学家,他在1980年代提出了一种名为“人工神经网络”的理论,并开发了第一个人工神经网络模拟器。他还在1980年代发表了一篇论文,提出了一种用于解决复杂问题的人工神经网络算法——反向传播算法。
6. 杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton):杰弗里·辛顿是一位美国心理学家和机器学习专家,他在1980年代提出了一种名为“深度学习”的理论,并开发了第一个深度学习模型——卷积神经网络(CNN)。他还在1980年代发表了一篇论文,提出了一种用于训练深度学习模型的优化算法——反向传播算法。
7. 乔治·奥伦斯特(George Orton):乔治·奥伦斯特是一位英国数学家和计算机科学家,他在1980年代提出了一种名为“遗传算法”的理论,并开发了第一个遗传算法模拟器。他还在1980年代发表了一篇论文,提出了一种用于优化问题的遗传算法。
8. 杨立昆(Yann LeCun):杨立昆是一位美国计算机科学家和工程师,他在1990年代提出了一种名为“卷积神经网络”的理论,并开发了第一个卷积神经网络模型——LeNet-5。他还在1990年代发表了一篇论文,提出了一种用于训练卷积神经网络的优化算法——反向传播算法。
9. 黄民烈(NeurIPS 2017 Best Paper Award Winner):黄民烈是一位中国台湾计算机科学家,他在2017年的神经信息处理系统(NeurIPS)会议上发表了一篇论文,提出了一种名为“深度自编码器”的理论,并开发了第一个深度自编码器模型——Deep Autoencoder。
10. 张宏科(NeurIPS 2017 Best Paper Award Winner):张宏科是一位中国台湾计算机科学家,他在2017年的神经信息处理系统(NeurIPS)会议上发表了一篇论文,提出了一种名为“深度卷积神经网络”的理论,并开发了第一个深度卷积神经网络模型——Deep Convolutional Neural Network。