制造天才的天才们

本书以三大产业巨头：谷歌、微软、百度对Geoffrey Hinton的人和技的争夺战为开篇，告诉我们当今世界对AI深度学习的渴望。

本文主人公Geoffrey Hinton家学渊源，他的曾曾祖父是逻辑学家乔治·布尔，布尔的工作最终成为了现代电子计算机的基础。他的父亲则是一名昆虫学家。他自青少年时期就知道自己想要研究的对象是人类的大脑，因为他听他的朋友说，人类大脑工作起来就类似全息图景，这让他深深着迷。

从剑桥毕业后，他搬去了伦敦当了一名木匠，为了谋生。正是那年，他读了赫布的著作《行为的组织》（The Organization of Behavior）一书，提出了知名的赫布理论。至此，Hinton就开始思考机器是否也能像人类一样思考与学习。

但是在英国，Hinton的研究方向成为他同行们的笑料，当时英国人对AI的发展不甚了解也不看好，Hinton转战北美。

本书中很多场景都发生在加拿大，书中甚至提到川普时代，因为受留学政策的影响，很多AI领域的研究人员都转战加拿大继续研究，特鲁多政府甚至还为研究人员提供资金。

书中还详细描写了阿法狗对战李世乭。谷歌创始人Sergey Brin酷爱围棋。Demins Hassabis和Sergey Brin两人聊天之后，发现他们都有共同的爱好——围棋。Brin说他当时和Page在斯坦福创办google的时候，Page看他整天沉迷于围棋，还担心这公司办不下去了。

阿法尔go的第37手 李世乭的第78手

我更感兴趣的是书中提到的中文名：

邓力，本科毕业于中科大，先后在美国威斯康星大学获硕士和博士学位，之后在加拿大滑铁卢大学任教获得终身正教授，其间还担任麻省理工学院和日本位于京东的 ATR 研究所职位。他于 1999 年底加入微软研究院历任数职，在 2014 年初创办深度学习技术中心，主持微软公司和研究院的人工智能和深度学习领域的技术创新；并于 2015年底正式被任命为微软人工智能首席科学家。2017 年，他离职微软加入对冲基金公司 Citadel 担任首席人工智能官至今。

余凯 ，出生于1976年，18岁时被保送至南京大学电子科学与工程学系，自此便对人工智能和神经网络非常痴迷。期间，他已经尝试用神经网络来研究语音系统的处理。硕士毕业后，他选择出国深造来到慕尼黑大学，获得了计算机科学博士学位。可以说，这是一位不折不扣的学霸。后入职百度，现创办地平线公司，这是一家人工智能芯片企业，主要用于汽车自动驾驶。地平线成立于2015年7月，经历多轮融资，其主要竞争对手有英伟达、高通和Mobileye。

陆奇，毕业于复旦大学，获计算机科学学士、硕士学位，此后就读于卡耐基梅隆大学，获计算机科学博士学位。陆奇博士除了在学术界发表过一系列高质量的研究论文，还持有40多项美国专利。1998年，陆奇加入雅虎公司，2007年晋升为雅虎执行副总裁。2008年8月，陆奇离开雅虎，并于次年1月正式加盟微软任网络服务集团总裁，2013年出任微软集团全球执行副总裁，2016年9月宣布从微软离职。

黄士杰，AlphaGo的“人肉臂”Aja Huang，DeepMind的高级研究员，AlphaGo团队的领导成员之一。

以下转自媒体报道：

促进美中建设性关系的保尔森基金会(Paulson Institute)下属的麦克罗波洛智库(MacroPolo)一新项研究估计，根据2019年的一个赫赫有名的人工智能学术会议记录和发表的论文中，有近三分之一来自曾在中国读大学的研究人员，比任何其他国家大学毕业的作者贡献的论文都要多。但这项研究也发现，他们中的大多数在美国生活，为美国的公司和大学工作。

这项研究表明，他们正在帮助美国在一个具有重要战略意义的领域占主导地位。人工智能技术将让未来的计算机能做决定、识别人脸、发现罪犯、挑选军事目标，以及驾驶车辆。

麦克罗波洛智库分析了在去年的神经信息处理系统大会(Conference on Neural Information Processing Systems)发表的论文样本。这个被称为NeurIPS的会议关注的是神经网络和深度学习理论方面的进展，神经网络和深度学习是人工智能领域最近发展的基石。麦克罗波洛智库的研究发现，一半以上的论文作者在美国工作。

该智库也分析了这些作者的教育背景。结果发现，其中有近30%是在中国大学读的本科，高于任何其他国家。但有超过一半的人继续在美国学习、工作和生活。 中国的人工智能研究者也许在美国有更多的机会。麦克罗波洛智库的研究发现，论文作者最常见的工作单位依次是谷歌、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、麻省理工学院和微软研究院。中国最好的两所大学——清华和北大，是前25名中仅有的两家中国院校。

多项研究表明，在美国学习人工智能的中国公民很可能会留在美国。乔治城大学(Georgetown University)安全与新兴技术中心(Center for Security and Emerging Technology)的一项研究显示，截止2018年，在美国获得博士学位的中国公民中，有90%的人在毕业后会继续留在美国至少五年。

中国出生的研究人员在美国的人工智能领域很常见。前微软研究员、现任对冲基金公司城堡(Citadel)的首席人工智能官邓力，对提高语音识别技术有很大贡献，这种技术被用于智能手机和摆在咖啡桌上的数字助理设备。斯坦福大学教授李飞飞(Fei-Fei Li)在谷歌工作了不到两年，她帮助推动了计算机视觉领域的一场革命，这种技术让软件能识别物体。

人工智能基础研究进展的大部分关键因素是人，而不是算法，”旧金山著名的开放人工智能研究中心(OpenAI)的政策主任杰克·克拉克(Jack Clark)说，他也是跟踪人工智能研究年度进展、包括中国研究人员贡献的人工智能指数项目(AI Index)的联席主任。

“有很多可供研究人员拿来使用的开源技术，但是，有能改变领域的那种长期、独特议程的研究人员相对较少。”