Yoshua Bengio 之前，Google 都招募了哪些 AI 大牛

[color=rgb(0,0,0) !important]|原作者: 李尊|来自: AI科技评论

摘要: 日前，Google宣布在蒙特利尔设立了新的人工智能研究实验室，并提供了共计340 万美元资助蒙特利尔大学和麦吉尔大学旗下七名重量级教授及超过150名研究者的日常实验，其中包括深度学习大神之一、蒙特利尔大学学习算法 ...

日前，Google宣布在蒙特利尔设立了新的人工智能研究实验室，并提供了共计340 万美元资助蒙特利尔大学和麦吉尔大学旗下七名重量级教授及超过150名研究者的日常实验，其中包括深度学习大神之一、蒙特利尔大学学习算法学院（MILA）的Yoshua Bengio。 Google这几年来一直在不断招揽学术界的人工智能大牛，在吸收最先进的技术的同时拉近自身与学术界的联系，下面让我们来盘点下Google这些年来都招揽了哪些学术界的人工智能人才。 Jeff Dean Jeff Dean在获得华盛顿大学计算机科学博士学位的三年之后（1999年）加入了Google，目前是Google Brain项目的领导人。 在Google的成长过程中，他一直是公司的头面人物——设计和实现了支撑Google 大部分产品的许多分布式计算基础设施。Jeff Dean在Google的主要研究领域包括： 算法和理论 数据管理 分布式系统和并行计算 信息检索 机器智能 机器感知 机械翻译 自然语言处理 语音处理 他也是目前广泛使用的Google开源机器学习库——TensorFlow 的创始人之一。 Geffory Hinton Geoffrey Everest Hinton是一位英国出生的计算机学家和心理学家，以其在[color=rgb(68,68,68) !important]神经网络方面的贡献闻名。 Hinton是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，目前任职于多伦多大学与Google。 Geoffrey Hinton在Google的主要研究领域包括： 算法和理论 机器智能 自然语言处理 语音处理 加入Google其实源于Geoffrey Hinton与他的两个研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever创办的DNNresearch公司于2013年3月12日被Google收购，由于谷歌在本次收购中没有获得任何实际的产品或服务，所以本次收购实际上属于人才性收购，收购的主体是为了这三人团队。 在此之后，Geffory Hinton一半时间在多伦多大学教学，一半时间在Google Mountain View办公。 Yoshua Bengio Yoshua Bengio目前是蒙特利尔大学一名计算机科学与运行研究全职教授，以及学习算法学院（MILA）的主任，也是CIFAR及其与大脑学习项目的联合主任。 但是这次其实不是Yoshua Bengio第一次与工业界产生联系了，在今年十月他参与创立了孵化器Element AI，以强大的学术实力为卖点，为企业提供“独一无二的解决方案”，并且以合资经营的方式扶持（投资）AI 初创公司。 李飞飞&李佳 前不久，世界人工智能顶级专家李飞飞被曝已与Google达成协议，将与她的学生李佳一起加盟Google云计算业务新成立的机器学习部门（Google Cloud Machine Learning）。 李飞飞是斯坦福斯坦福人工智能与计算机视觉实验室主任，也是全球最大的图像识别数据库ImageNet创始人，其关于神经网络和计算机视觉的研究大幅推动了人工智能发展。 李佳曾在雅虎实验室的计算机视觉和机器学习部门担任负责人，2015 年初李佳加盟 Snapchat 任研究部门负责人。 据Google称，李飞飞和李佳的加入是Google将人工智能集团业务正式化的一部分。该团队不会只专注于人工智能研究，而是致力于将尖端技术融入各种Google Cloud产品，以及将机器学习技术应用到其他产品领域。 Deepmind Deepmind可以说是当下最火的人工智能初创公司，于2014年1月26日被Google收购。提到Deepmind不得不提起其中两位科学家，一个是其创始人之一Demis Hassabis，另外一个是David Silver。 Demis Hassabis Demis Hassabis的父母都是移民，他在Finchley读了一所州立综合学校，又从剑桥大学和伦敦大学学院（UCL）获得了计算机科学和认知神经科学的学位，Demis Hassabis曾经是一位围棋大师和一位视频游戏策划。 David Silver David Silver在2013年加入DeepMind，是小组中AlphaGo项目的主程序员，之前是University College London的讲师。 虽然被谷歌收购，但是DeepMind一直是独立运营的，他们的目标是开发能够“独立思考”的软件。为了能够开发这种类型的人工智能软件，DeepMind在海量数据集合的帮助下使用机器学习等技术训练自己的人工智能去完成某些工作任务。 根据目前可查阅到的资料，Deepmind主要用于以下几个领域中： 1. 游戏 从雅达利游戏到星际争霸，DeepMind在打怪升级的路上一直不断进步。此外，DeepMind开发的AlphaGo在今年3月与李世石的对战中4:1一战成名，也展现了DeepMind在这方面的实力。 2. 医疗 DeepMind Health项目，利用机器学习系统改善医疗和诊断流程。 第一个项目是与伦敦北部的Royal Free NHS Trust合作的，他们开发了一款可以为临床医生提供尖端分析的移动应用。 第二个项目是在Moorfields眼科医院实施的，这个项目希望开发一套机器学习系统，以便利用对眼部的数字扫描来识别危害视力的眼病。 第三个项目是DeepMind与NHS最新合作的研究合作，处理头部和颈部肿瘤问题。 3. 计算 DeepMind的技术目前可应用于搜索、机器人和物联网等领域，Google甚至使用DeepMind帮助其减少大型数据中心的耗电量。 除了Google大肆招募人工智能大牛以外，其他竞争对手也丝毫没有闲着。 Facebook自成立了FAIR实验室并招募Yann Lecun之后就没有停歇，一直在不断扩充自己的AI队伍。 微软则在 9 月底宣布组建 5000 人规模的工程和研发团队——Microsoft AI and Research Group，专注人工智能。 苹果也在 10 月份找到 CMU 机器学习教授 Russ Salakhutdinov作为该公司人工智能研究的负责人，开始组建团队。 当下各大公司的人工智能竞争俨然一场严峻的军备竞赛，谁也不想在这场战役中落于人后。