雷鋒網 AI 科技評論：昨日毫無疑問是振奮人心的一天，深度學習界的 3 位「巨頭」齊齊獲得計算機界最高榮譽「圖靈獎」，這裡再次祝賀 Yoshua Bengio、 Yann LeCun 以及 Geoffrey Hinton！談及今年頒獎理由時，美國計算機協會主席 Cherri M. Pancake 在一份宣告中表示:「人工智慧的發展和繁榮，在很大程度上要歸功於 Bengio、Hinton 和 LeCun 為之奠定基礎的深度學習的最新進展。這些技術被數十億人使用。只要擁有智慧手機的人現在都能實實在在地體驗到自然語言處理和計算機視覺方面的進步，而這些體驗在 10 年前是想都不敢想的。」不過，在得獎訊息公佈後，也有人在社交媒體上為落選的「遺珠」抱屈，他們認為還有這麼一批人，雖然名氣不大，對於 AI 研究的發展卻做出了不亞於三位巨頭的貢獻。遞迴神經網路之父——Jürgen SchmidhuberJürgen Schmidhuber 是瑞士人工智慧實驗室（IDSIA）的研發主任，他所發明的 LSTM（長短期記憶網路），有效解決了人工智慧系統的記憶問題。昨日頒獎訊息公佈後，為他抱屈的聲音極多，部分人認為「深度學習」少了他終究不夠圓滿。推一下眼鏡的表情富含深意……一戰成名的 LSTM要了解 LSTM，還得從迴圈神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）開始說起。RNN 是一種用於處理序列資料的神經網路，相比一般的神經網路，更擅於處理序列多變的資料（比如某個單詞的意思會因為上文提到的內容不同而有不同的含義）然而其技術缺陷也非常明顯，其中一項便是梯度消失：RNN 模型在某些的取值上，梯度特別小（幾乎為 0）。這也意味著，如果在控制學習率不變的情況下，要麼引數不變（學不到東西），要麼就變化極大（學習成果推倒重來）。因此 RNN 在引數學習上很難表現出彩。而 LSTM 則可以理解為 RNN 的升級版，其結構天然可以解決梯度消失問題。其內部主要可以分為三個階段：忘記階段這個階段主要是對上一個節點傳進來的輸入進行選擇性忘記。簡單來說就是會「忘記不重要的，記住重要的」。——由一個被稱為「遺忘門層」的 Sigmod 層組成的。它輸入 ht1 和 xt, 然後在 Ct1 的每個神經元狀態輸出 0~1 之間的數字。「1」表示「完全保留這個」，「0」表示「完全遺忘這個」。選擇記憶階段這個階段將這個階段的輸入有選擇性地進行「記憶」。哪些重要則著重記錄下來，哪些不重要，則少記一些。——首先，一個被稱為「輸入門層」的 Sigmod 層決定我們要更新的數值。然後，一個 tanh 層生成一個新的候選數值，Ct, 它會被增加到神經元狀態中。輸出階段這個階段將決定哪些將會被當成當前狀態的輸出。——首先，我們使用 Sigmod 層決定哪一部分的神經元狀態需要被輸出；然後我們讓神經元狀態經過 tanh（讓輸出值變為-1~1 之間）層並且乘上 Sigmod 門限的輸出，我們只輸出我們想要輸出的。Jürgen Schmidhuber 把這種人工智慧訓練比作人類大腦將大的時刻過濾成長期記憶，而讓更平常的記憶消失的方式。「LSTM 可以學會把重要的東西放在記憶裡，忽略那些不重要的東西。在當今世界，LSTM 可以在許多非常重要的事情上表現出色，其中最著名的是語音識別和語言翻譯，還有影象字幕，你可以在那裡看到一個影象，然後你就能寫出能解釋你所看到的東西的詞語。」他如此表示道。而現實正如 Jürgen Schmidhuber 所說的，LSTM 確實足夠出色，以致無論是蘋果、谷歌、微軟、Facebook 還是亞馬遜都在自家業務中採用了 LSTM——Facebook 應用 LSTM 完成每天 45 億次的翻譯；Google 29% 的資料中心計算能力使用 LSTM（CNN 僅佔 5%）；LSTM 不僅改善了近 10 億部 iPhone 手機中的 Siri 和 QuickType 功能，更為超過 20 億部 Android 手機語音識別提供支援；LSTM 還是亞馬遜 Alexa 和 Google 語音識別器的核心。LSTM 的巨大成功，導致後來每當有人提到利用 RNN 取得卓越成果時，都會預設是 LSTM 的功勞。通用人工智慧夢然而 Jürgen Schmidhuber 並未滿足於 LSTM 的成功，他的終極歸宿是 AGI（通用人工智慧）。兩年前接受雷鋒網 AI 科技評論採訪時，Jürgen Schmidhuber 明確表示自己有一項「商業上認知不是很廣，但是卻是非常重要的研究」——如何讓機器具備自我學習、更聰明的能力。在他一篇 1987 年的論文中，他詳細描述了元學習（Meta Learning，或者叫做 Learning to Learn）計劃的第一個具體研究，即不僅學習如何解決問題，而且學習提高自己的學習演算法，透過遞迴自我學習最終成為超級人工智慧。但這種設想受限當時的計算效能力無法進得到充分驗證。堅信 AGI 一定能實現的背後，是他堅信「我們生活在一個矩陣式的計算機模擬中」的理念。「這就是我的想法，因為這是對一切事物最簡單的解釋。「他的理論認為，人類一開始就設定為要不斷追逐進步，並將繼續製造更強大的計算機，直到我們讓自己變得過時或者決定與智慧機器合併為止。為此，Schmidhuber 曾經預言：「要麼你變成了一個真正不同於人類的東西，要麼你出於懷舊的原因依然以人的身份存在。但你不會成為一個主要的決策者，你不會在塑造世界的過程中扮演任何角色。」爭議在查閱資料的過程中，你會發現 Jürgen Schmidhuber 的「傲氣」無處不在。年輕的時候，他是那個會在履歷學術經歷一欄寫上「拒絕加州理工學院的博士後錄取通知」的學術青年。2016 年的神經資訊處理系統大會上，他當場質疑 Ian Goodfellow 的「生成對抗網路」是抄襲了他在 1992 年的一項研究。後來，他在《自然》雜誌的留言板上與所有人工智慧大佬開懟，指責他們扭曲了人工智慧的歷史，抹去了他和其他人最初的想法。阿爾伯塔大學的研究人員 Kory Mathewson 說過，與 Jürgen Schmidhuber 起衝突甚至成為某種「潛在的儀式」，有些年輕的 AI 研究人員甚至期待有朝一日能夠獲得這個「待遇」。但對於一些資深的研究人員來說，Jürgen Schmidhuber 可能就是麻煩的存在，比如他經常被認為只會「抱怨」、「虛偽」、「自私」、「過分強調理論的價值」。對此，他依然固守己見。「每當我看到有人做了重要的事情，而他沒有得到認可，但有人又說另一個人先做了那件事，那麼我是第一個把這個資訊傳遞給《自然》雜誌、《科學》雜誌或其他期刊上的人。你可以透過時間脈絡來證明誰先做了什麼。說得好聽點，其他的一切都是再創造，說得難聽一點，這是剽竊。」因此，不少人懷疑，這正是 Jürgen Schmidhuber 無法在圖靈獎名單上出現的原因。支援向量機（SVM）之父——Vladimir Vapnik另外一名呼聲極高的，是奠定了統計學習理論的 Vladimir Vapnik，他主要成就有二：與另一名蘇聯數學家合寫了著名的統計學習理論 Vapnik–Chervonenkis theory（VC 維）在上述理論基礎上發展出支援向量機 (Support Vector Machine，簡稱 SVM) 演演算法SVM 演演算法1971 年，Vladimir Vapnik 與 A. Chervonenkis 在論文《On the uniform convergence of relative frequencies of events to their probabilities》中提出了 Vapnik–Chervonenkis theory，它表明機器學習演算法選擇的模型的錯誤率，是兩個因素的作用結果：模型類越大，分類器錯誤率的聚集性 (收斂到泛化錯誤率的速度) 就越差。模型類越大，擬合數據效果也越好。總的來說，根據泛化錯誤率 &lt;= 經驗錯誤率 + 泛化界，我們必須權衡模型的複雜度，以最小化泛化錯誤率。在此基礎上，Vladimir Vapnik 等人對線性分類器提出了另一種設計最佳準則。其原理從線性可分說起，然後擴充套件到線性不可分以及非線性函式中去，這種分類器被稱為支援向量機（Support Vector Machine，簡稱 SVM）。SVM 最早是由 Vladimir N.Vapnik 和 Alexey Ya.Chervonenkis 在 1963 年提出，目前的版本（soft margin）是 Corinna Cortes 和 Vapnik 在 1993 年提出，1995 年發表。SVM 主要是針對線性可分情況進行分析，對於線性不可分的情況，透過使用非線性對映演算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉化為高維特徵空間使其線性可分，從而使得高維特徵空間採用線性演算法對樣本的非線性特徵進行線性分析成為可能。這讓泛化對空間中資料點的測量誤差容忍度更大，再結合作為非線性擴充的「核心技巧」（kernel trick），支援向量機演算法就成了機器學習中的重要支柱。目前 SVM 已經被廣泛運用在各個領域，尤其是許多工程領域，併成功解決了許多真實界問題背後的關鍵演演算法，像是文字分類、超文字（網頁分類）、影象辨識、生物資訊學（蛋白質分類、癌症特徵分類）、手寫筆跡辨識等。可說是自動分類技術中最重要的關鍵演演算法之一。一度「壓制」深度學習當 Vapnik 和 Cortes 在 1995 年提出支援向量機（SVM）理論後，機器學習這一領域便分成了兩大流派——神經網路及支援向量機。2000 年核心版的 SVM 被提出後，神經網路在這場競爭中逐漸處於下風。換句話說，在深度學習還沒火起來以前，支援向量機（support vector machine）是毫無疑問的主流。2002 - 2014 年期間，在 NEC Lab 工作的 Vladimir Vapnik 在支援向量機領域的地位與今天的 Geoffrey Hinton 之於深度學習不相伯仲。對於支援向量機與深度學習的糾葛，阿里巴巴技術副總裁賈揚清曾經在知乎上有過這麼一段論述：這兩個冤家一直不爭上下，最近基於神經網路的深度學習因為 AlphaGo 等熱門時事，促使神經網路的熱度達到了空前最高。畢竟，深度學習那樣的多層隱含層的結構，猶如一個黑盒子，一個學習能力極強的潘多拉盒子。有人或許就覺得這就是我們真正的神經網路，我們不知道它那數以百千計的神經元幹了什麼，也不理解為何如此的結構能誕生如此美好的資料——猶如複雜性科學般，處於高層的我們並不能知道底層的」愚群「為何能湧現。兩者一比起來，SVM 似乎也沒有深度學習等那麼令人狂熱，連 Hinton 都開玩笑說 SVM 不過是淺度學習（來自深度學習的調侃）。不然，個人覺得相對於熱衷於隱含層的神經網路，具有深厚的數學理論的 SVM 更值得讓我們研究。SVM 背後偉大的數學理論基礎可以說是現今人類的偉大數學成就，因此 SVM 的解釋性也非神經網路可比，可以說，它的數學理論讓它充滿了理性，這樣的理性是一個理工科生嚮往的。SVM 的高效效能並且在神經網路無法取得較好效果的領域的優異表現，此外，支援向量機能夠利用所有的先驗知識做凸最佳化選擇，產生準確的理論和核模型，因此可以對不同的學科產生大的推動，產生非常高效的理論和實踐改善。最後，想與各位聊聊，你心目中的圖靈獎人選還有誰？參考文獻：1）《理解長短期記憶(LSTM) 神經網路》. 元峰https://zhuanlan.zhihu.com/p/240187682）《為什麼相比於RNN，LSTM在梯度消失上表現更好？》. 劉通https://www.zhihu.com/question/44895610/answer/6168186273）《他是人工智慧教父，卻快要被世人遺忘》. Joyce Lee . 機器人網https://www.roboticschina.com/news/2018051811Schmidhuber.html4）《Vapnik-Chervonenkis理論》. zccghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/224572755）《如何理解SVM | 支援向量機之我見》. 煎魚不可能有BUGhttps://www.jianshu.com/p/96e8fad1a2a4#6）賈揚清在知乎上的回答https://www.zhihu.com/question/22290096/answer/52642714雷鋒網 AI 科技評論 雷鋒網
雷鋒網 AI 科技評論：昨日毫無疑問是振奮人心的一天，深度學習界的 3 位「巨頭」齊齊獲得計算機界最高榮譽「圖靈獎」，這裡再次祝賀 Yoshua Bengio、 Yann LeCun 以及 Geoffrey Hinton！談及今年頒獎理由時，美國計算機協會主席 Cherri M. Pancake 在一份宣告中表示:「人工智慧的發展和繁榮，在很大程度上要歸功於 Bengio、Hinton 和 LeCun 為之奠定基礎的深度學習的最新進展。這些技術被數十億人使用。只要擁有智慧手機的人現在都能實實在在地體驗到自然語言處理和計算機視覺方面的進步，而這些體驗在 10 年前是想都不敢想的。」不過，在得獎訊息公佈後，也有人在社交媒體上為落選的「遺珠」抱屈，他們認為還有這麼一批人，雖然名氣不大，對於 AI 研究的發展卻做出了不亞於三位巨頭的貢獻。遞迴神經網路之父——Jürgen SchmidhuberJürgen Schmidhuber 是瑞士人工智慧實驗室（IDSIA）的研發主任，他所發明的 LSTM（長短期記憶網路），有效解決了人工智慧系統的記憶問題。昨日頒獎訊息公佈後，為他抱屈的聲音極多，部分人認為「深度學習」少了他終究不夠圓滿。推一下眼鏡的表情富含深意……一戰成名的 LSTM要了解 LSTM，還得從迴圈神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）開始說起。RNN 是一種用於處理序列資料的神經網路，相比一般的神經網路，更擅於處理序列多變的資料（比如某個單詞的意思會因為上文提到的內容不同而有不同的含義）然而其技術缺陷也非常明顯，其中一項便是梯度消失：RNN 模型在某些的取值上，梯度特別小（幾乎為 0）。這也意味著，如果在控制學習率不變的情況下，要麼引數不變（學不到東西），要麼就變化極大（學習成果推倒重來）。因此 RNN 在引數學習上很難表現出彩。而 LSTM 則可以理解為 RNN 的升級版，其結構天然可以解決梯度消失問題。其內部主要可以分為三個階段：忘記階段這個階段主要是對上一個節點傳進來的輸入進行選擇性忘記。簡單來說就是會「忘記不重要的，記住重要的」。——由一個被稱為「遺忘門層」的 Sigmod 層組成的。它輸入 ht1 和 xt, 然後在 Ct1 的每個神經元狀態輸出 0~1 之間的數字。「1」表示「完全保留這個」，「0」表示「完全遺忘這個」。選擇記憶階段這個階段將這個階段的輸入有選擇性地進行「記憶」。哪些重要則著重記錄下來，哪些不重要，則少記一些。——首先，一個被稱為「輸入門層」的 Sigmod 層決定我們要更新的數值。然後，一個 tanh 層生成一個新的候選數值，Ct, 它會被增加到神經元狀態中。輸出階段這個階段將決定哪些將會被當成當前狀態的輸出。——首先，我們使用 Sigmod 層決定哪一部分的神經元狀態需要被輸出；然後我們讓神經元狀態經過 tanh（讓輸出值變為-1~1 之間）層並且乘上 Sigmod 門限的輸出，我們只輸出我們想要輸出的。Jürgen Schmidhuber 把這種人工智慧訓練比作人類大腦將大的時刻過濾成長期記憶，而讓更平常的記憶消失的方式。「LSTM 可以學會把重要的東西放在記憶裡，忽略那些不重要的東西。在當今世界，LSTM 可以在許多非常重要的事情上表現出色，其中最著名的是語音識別和語言翻譯，還有影象字幕，你可以在那裡看到一個影象，然後你就能寫出能解釋你所看到的東西的詞語。」他如此表示道。而現實正如 Jürgen Schmidhuber 所說的，LSTM 確實足夠出色，以致無論是蘋果、谷歌、微軟、Facebook 還是亞馬遜都在自家業務中採用了 LSTM——Facebook 應用 LSTM 完成每天 45 億次的翻譯；Google 29% 的資料中心計算能力使用 LSTM（CNN 僅佔 5%）；LSTM 不僅改善了近 10 億部 iPhone 手機中的 Siri 和 QuickType 功能，更為超過 20 億部 Android 手機語音識別提供支援；LSTM 還是亞馬遜 Alexa 和 Google 語音識別器的核心。LSTM 的巨大成功，導致後來每當有人提到利用 RNN 取得卓越成果時，都會預設是 LSTM 的功勞。通用人工智慧夢然而 Jürgen Schmidhuber 並未滿足於 LSTM 的成功，他的終極歸宿是 AGI（通用人工智慧）。兩年前接受雷鋒網 AI 科技評論採訪時，Jürgen Schmidhuber 明確表示自己有一項「商業上認知不是很廣，但是卻是非常重要的研究」——如何讓機器具備自我學習、更聰明的能力。在他一篇 1987 年的論文中，他詳細描述了元學習（Meta Learning，或者叫做 Learning to Learn）計劃的第一個具體研究，即不僅學習如何解決問題，而且學習提高自己的學習演算法，透過遞迴自我學習最終成為超級人工智慧。但這種設想受限當時的計算效能力無法進得到充分驗證。堅信 AGI 一定能實現的背後，是他堅信「我們生活在一個矩陣式的計算機模擬中」的理念。「這就是我的想法，因為這是對一切事物最簡單的解釋。「他的理論認為，人類一開始就設定為要不斷追逐進步，並將繼續製造更強大的計算機，直到我們讓自己變得過時或者決定與智慧機器合併為止。為此，Schmidhuber 曾經預言：「要麼你變成了一個真正不同於人類的東西，要麼你出於懷舊的原因依然以人的身份存在。但你不會成為一個主要的決策者，你不會在塑造世界的過程中扮演任何角色。」爭議在查閱資料的過程中，你會發現 Jürgen Schmidhuber 的「傲氣」無處不在。年輕的時候，他是那個會在履歷學術經歷一欄寫上「拒絕加州理工學院的博士後錄取通知」的學術青年。2016 年的神經資訊處理系統大會上，他當場質疑 Ian Goodfellow 的「生成對抗網路」是抄襲了他在 1992 年的一項研究。後來，他在《自然》雜誌的留言板上與所有人工智慧大佬開懟，指責他們扭曲了人工智慧的歷史，抹去了他和其他人最初的想法。阿爾伯塔大學的研究人員 Kory Mathewson 說過，與 Jürgen Schmidhuber 起衝突甚至成為某種「潛在的儀式」，有些年輕的 AI 研究人員甚至期待有朝一日能夠獲得這個「待遇」。但對於一些資深的研究人員來說，Jürgen Schmidhuber 可能就是麻煩的存在，比如他經常被認為只會「抱怨」、「虛偽」、「自私」、「過分強調理論的價值」。對此，他依然固守己見。「每當我看到有人做了重要的事情，而他沒有得到認可，但有人又說另一個人先做了那件事，那麼我是第一個把這個資訊傳遞給《自然》雜誌、《科學》雜誌或其他期刊上的人。你可以透過時間脈絡來證明誰先做了什麼。說得好聽點，其他的一切都是再創造，說得難聽一點，這是剽竊。」因此，不少人懷疑，這正是 Jürgen Schmidhuber 無法在圖靈獎名單上出現的原因。支援向量機（SVM）之父——Vladimir Vapnik另外一名呼聲極高的，是奠定了統計學習理論的 Vladimir Vapnik，他主要成就有二：與另一名蘇聯數學家合寫了著名的統計學習理論 Vapnik–Chervonenkis theory（VC 維）在上述理論基礎上發展出支援向量機 (Support Vector Machine，簡稱 SVM) 演演算法SVM 演演算法1971 年，Vladimir Vapnik 與 A. Chervonenkis 在論文《On the uniform convergence of relative frequencies of events to their probabilities》中提出了 Vapnik–Chervonenkis theory，它表明機器學習演算法選擇的模型的錯誤率，是兩個因素的作用結果：模型類越大，分類器錯誤率的聚集性 (收斂到泛化錯誤率的速度) 就越差。模型類越大，擬合數據效果也越好。總的來說，根據泛化錯誤率 &lt;= 經驗錯誤率 + 泛化界，我們必須權衡模型的複雜度，以最小化泛化錯誤率。在此基礎上，Vladimir Vapnik 等人對線性分類器提出了另一種設計最佳準則。其原理從線性可分說起，然後擴充套件到線性不可分以及非線性函式中去，這種分類器被稱為支援向量機（Support Vector Machine，簡稱 SVM）。SVM 最早是由 Vladimir N.Vapnik 和 Alexey Ya.Chervonenkis 在 1963 年提出，目前的版本（soft margin）是 Corinna Cortes 和 Vapnik 在 1993 年提出，1995 年發表。SVM 主要是針對線性可分情況進行分析，對於線性不可分的情況，透過使用非線性對映演算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉化為高維特徵空間使其線性可分，從而使得高維特徵空間採用線性演算法對樣本的非線性特徵進行線性分析成為可能。這讓泛化對空間中資料點的測量誤差容忍度更大，再結合作為非線性擴充的「核心技巧」（kernel trick），支援向量機演算法就成了機器學習中的重要支柱。目前 SVM 已經被廣泛運用在各個領域，尤其是許多工程領域，併成功解決了許多真實界問題背後的關鍵演演算法，像是文字分類、超文字（網頁分類）、影象辨識、生物資訊學（蛋白質分類、癌症特徵分類）、手寫筆跡辨識等。可說是自動分類技術中最重要的關鍵演演算法之一。一度「壓制」深度學習當 Vapnik 和 Cortes 在 1995 年提出支援向量機（SVM）理論後，機器學習這一領域便分成了兩大流派——神經網路及支援向量機。2000 年核心版的 SVM 被提出後，神經網路在這場競爭中逐漸處於下風。換句話說，在深度學習還沒火起來以前，支援向量機（support vector machine）是毫無疑問的主流。2002 - 2014 年期間，在 NEC Lab 工作的 Vladimir Vapnik 在支援向量機領域的地位與今天的 Geoffrey Hinton 之於深度學習不相伯仲。對於支援向量機與深度學習的糾葛，阿里巴巴技術副總裁賈揚清曾經在知乎上有過這麼一段論述：這兩個冤家一直不爭上下，最近基於神經網路的深度學習因為 AlphaGo 等熱門時事，促使神經網路的熱度達到了空前最高。畢竟，深度學習那樣的多層隱含層的結構，猶如一個黑盒子，一個學習能力極強的潘多拉盒子。有人或許就覺得這就是我們真正的神經網路，我們不知道它那數以百千計的神經元幹了什麼，也不理解為何如此的結構能誕生如此美好的資料——猶如複雜性科學般，處於高層的我們並不能知道底層的」愚群「為何能湧現。兩者一比起來，SVM 似乎也沒有深度學習等那麼令人狂熱，連 Hinton 都開玩笑說 SVM 不過是淺度學習（來自深度學習的調侃）。不然，個人覺得相對於熱衷於隱含層的神經網路，具有深厚的數學理論的 SVM 更值得讓我們研究。SVM 背後偉大的數學理論基礎可以說是現今人類的偉大數學成就，因此 SVM 的解釋性也非神經網路可比，可以說，它的數學理論讓它充滿了理性，這樣的理性是一個理工科生嚮往的。SVM 的高效效能並且在神經網路無法取得較好效果的領域的優異表現，此外，支援向量機能夠利用所有的先驗知識做凸最佳化選擇，產生準確的理論和核模型，因此可以對不同的學科產生大的推動，產生非常高效的理論和實踐改善。最後，想與各位聊聊，你心目中的圖靈獎人選還有誰？參考文獻：1）《理解長短期記憶(LSTM) 神經網路》. 元峰https://zhuanlan.zhihu.com/p/240187682）《為什麼相比於RNN，LSTM在梯度消失上表現更好？》. 劉通https://www.zhihu.com/question/44895610/answer/6168186273）《他是人工智慧教父，卻快要被世人遺忘》. Joyce Lee . 機器人網https://www.roboticschina.com/news/2018051811Schmidhuber.html4）《Vapnik-Chervonenkis理論》. zccghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/224572755）《如何理解SVM | 支援向量機之我見》. 煎魚不可能有BUGhttps://www.jianshu.com/p/96e8fad1a2a4#6）賈揚清在知乎上的回答https://www.zhihu.com/question/22290096/answer/52642714雷鋒網 AI 科技評論 雷鋒網
圖靈獎評委們，明年可以考慮下這兩位 AI 先驅
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