【AI大師】傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
提到這幾年AI人工智慧會那麼火紅的原因，就不得不提”深度學習”*這個領域的重大突破及創新，使得原本被冷落好一陣子的人工智慧又再次興起。
今天我們來介紹一下Geoffrey Hinton這個被稱作”Deep Learning”之父的人，他除了是名認知心理學家，同時也是一位電腦科學家。現在常聽到的一些深度學習大師像是Yann LeCun 或Ilya Sutskever等都是他的學生，除了擁有眾多出色的徒弟外，許多著名的方法例如”反向傳遞”法等都是他所提出的，這也不難想像為什麼他能得到深度學習之父這個這麼響亮的稱號。
雖然現在看起來他在人工智慧的領域裏面非常的成功，但不得不提其實他在 80 年代做深度學習（或者叫作類神經網路）的時候，許多人並不太看好這門領域，不只拿不到資源做研究，甚至也受到不少學者的嘲諷。好在Hinton並不以為意並堅持下去才有今天的成果，而當中一個滿重大的轉捩點是加拿大高級研究所 (Canadian Institute for Advanced Research，CIFAR) 支持Hinton的研究，不只給了些資金，也讓他成立一個專案專心的做研究，這也是為什麼加拿大後來在深度學習的表現與排名在世界上是被受矚目的。
最後我個人想要分享的一部份是，雖然這幾年來深度學習獲得了巨大的成功，但Hinton仍然持續的突破及創新，他甚至於近期開始懷疑他過去幾十年來所提出的一些理論及方法可能有問題，並打算推翻自己的理論重新來過*。或許對許多人來說，現在類神經網路已經很成功了，但他仍不滿足於現況，這都顯示了一代大師的高手風範，不管是對於知識的熱愛、追求或者態度，都是我們該學習的好榜樣。
*深度學習是人工智慧領域裡面其中一個分支
*Hinton提出了”膠囊理論”，打算推翻過去類神經網路架構上的一些問題
*Hinton提出了”膠囊理論”，打算推翻過去類神經網路架構上的一些問題
＊本文由知名AI講師-Isaac Lee 李厚均所撰寫
文章轉載自我們共同經營的粉絲頁-小李談數智https://www.facebook.com/isaac60103
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鴨鴨都會特別注意銀行的App好不好用！
像是介面設計就是會很在意的地方
很多銀行通常會為了要滿足不同客群
會推出很多App讓使用者下載
每次
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
2024年的諾貝爾物理學獎頒給兩位AI領域的先驅，霍普菲爾德和辛頓，標誌著AI技術的崛起及其潛在風險。辛頓的研究提醒我們，AI的發展雖具巨大潛力，亦隱藏著失控的可能，本篇文章探討了AI對未來社會的影響與各國應承擔的責任，期望讀者能更謹慎地面對AI技術的應用。
2024年10月，John Hopfield和Geoffrey Hinton因其在人工智慧和機器學習領域的重大貢獻被授予諾貝爾物理學獎。儘管這些進步為人類帶來了希望，Hinton也警告可能隨之而來的AI失控風險，提醒社會需謹慎駕馭科技的發展和影響。
這篇文章介紹了《深度學習的技術》中的五大學習部分：記憶力，理解力，知識網，拓展能力與生活應用。作者分享了對於這些學習部分的心得與建議，並提供了主題相關的書籍推薦及閱讀資料。
1986 年，人工智慧的崛起，神經網路的出現。人工神經網路發展遭遇挑戰，直到 2006 年由Hinton提出限制玻爾茲曼機與深度信念網絡，重新點燃熱情。2018年，Hinton獲得圖靈獎。近年，Hinton持續關注AI帶來的危險，力促人們關注。
可能包含敏感內容
艾倫·麥席森·圖靈，OBE，FRS是英國電腦科學家、數學家、邏輯學家、密碼分析學家和理論生物學家，他被譽為電腦科學與人工智慧之父。 二次世界大戰期間，「Hut 8」小組，負責德國海軍密碼分析。 期間他設計了一些加速破譯德國密碼的技術，包括改進波蘭戰前研製的機器Bombe，一種可以找到恩尼格瑪密碼機設
MIT Sloan Management Review 刊登了一篇關於生成式人工智能中獲利者的新觀點文章，從技術架構到主要獲利者，以及面臨的機會與挑戰進行了探討。對於AI行業的從業者和學術研究人員來說，這份文章提供了寶貴的資訊。
圖靈研究所舉辦的圖靈講座系列，邀請數據科學和人工智慧領域的專家來分享最新的研究成果和見解。本講座探討了生成式AI的無限可能， AI的進化之路，面對挑戰與倫理問題，未來展望，圖靈測試與AI的意識問題等多個主題，對AI技術的發展提供了深刻見解和引發思考....
生成式人工智慧（AI）已成為當前科技領域的一大熱點，其能力不僅限於模擬人類智能，更能在多種非傳統計算任務中創造前所未有的內容。這篇文章將深入探討生成式AI的理論基礎、實際應用、代碼實踐，以及其商業應用、工具和公司等方面，提供一個全面的視角來了解這一迅速發展的領域。
AI，人工智慧，其實不是這幾年才有的，自從圖靈(Alan Turing)提出圖靈機模型和發表【計算機器與智慧】(Computing Machinery and Intelligence)論文以來，人工智慧，一直是程式設計人員、電腦工作者心目中的聖杯，讓我們一起來探討AI的未來。
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