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編者按: 智顯未來，洞見新知。中科院之聲與中國科學院自動化研究所聯合開設“智言智語”科普專欄，為你介紹人工智能相關知識與故事，從最新成果到背后趣聞，帶你徜徉AI空間，看人工智能如何喚醒萬物，讓世界變得更美好 。
圖靈獎是美國計算機協會于1966年設立的，又叫"A.M.圖靈獎"，專門獎勵那些對計算機事業作出重要貢獻的個人。其名稱取自計算機科學的先驅、英國科學家艾倫·圖靈，這個獎設立的目的之一是紀念這位科學家。
圖靈被稱為“人工智能（AI）之父”。1950年，他發表了題為《計算機與智能》（Computing Machinery and Intelligence）的論文，首次提出了機器具備思維的可能性。圖靈還預言，到20世紀末，一定會出現可以通過圖靈測試的計算機。
回顧圖靈獎50年的歷史，我們欣喜地發現人工智能一直是圖靈獎不斷鼓勵、不斷發現的重要話題。也許我們紀念圖靈，正是因為他的思考是計算機的起點，而直到80年后炙手可熱的人工智能仍能從他的思考里找到啟迪。
人工智能方向的圖靈獎獲得者們（圖片來源：amturing.acm.org）
從1969年Marvin Minsky成為第一位獲得圖靈獎的人工智能學者，到不久之前的2018年三位學者在深度學習方向的成果共同得到圖靈獎的認可，人工智能領域已經成為計算機領域獲得最多圖靈獎的方向之一。接下來，就讓我們帶你走近這些獲得圖靈獎的人工智能科學家和他們的傲人成就吧！
一、1969年 Marvin Minsky因“人工智能理論及軟件”被授予圖靈獎
他是框架理論的創立者。1956年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）和約翰·麥卡錫（John McCarthy）發起了“達特茅斯會議”。這個會議提出了“人工智能” 概念，直接催生了人工智能革命，明斯基也成為了“革命家”。不僅如此，他研發了第一個神經網絡模擬器、設計了最早的模擬人類機器人，他還是虛擬現實的最早倡導者，也是世界上第一個人工智能實驗室——MIT人工智能實驗室的聯合創始人。1969年，明斯基被授予了圖靈獎，成為了第一位獲得圖靈獎的人工智能學者。
二、1971 年， John McCarthy因提出“人工智能”這一術語并使之成為一個重要的學科領域獲得圖靈獎
麥卡錫是“人工智能”概念的提出者（1956年）和LISP語言的創造者，是過去半個多世紀以來最重要的計算機科學家之一。時至今日，LISP語言仍在人工智能領域被廣泛使用。特別值得一提的是，麥卡錫還和自己的兩位門徒雷伊·雷蒂（Raj Reddy）、芭芭拉·麗茲科（Barbara Liskov）一起，組成了圖靈獎評獎歷史上罕有的“一門三杰”，被傳為一段佳話。
三、1975年 Allen Newell 、Herbert ("Herb") Alexander Simon因在人工智能、人類識別心理和表處理的基礎貢獻獲得圖靈獎
紐厄爾是人工智能符號主義學派的創始人。這尊圖靈獎，由艾倫·紐厄爾（Allen Newell）和自己的老師赫伯特·西蒙（Herbert Alexander Simon）共享。紐厄爾對研究“人如何思維”非常感興趣，通過和西蒙合作，共同提出了“中間結分析法”，成功地開發了最早的啟發式程序“邏輯理論家”和“通用問題求解器”，為人工智能的基本原理打下了基礎。
赫伯特·西蒙因為“有限理性說”和“決策理論”在1978年獲得諾貝爾經濟學獎，他不單單是一個經濟學家，他同時在“人工智能”、“信息處理”、“決策理論”、“問題解決技術”、“組織理論”、“復雜系統”這些領域中都做出過先驅性的貢獻。前文提到的“邏輯理論家”程序是在西蒙和同事一起開發的世界上第一個專門為人工智能開發設計的語言，也是第一個基于列表（List）的計算機語言，IPL（Information Processing Language）上編寫和運行的。
四、1994年 Edward A ("Ed") Feigenbaum 、Dabbala Rajagopal ("Raj") Reddy DL Author Profile link因為開拓了大型人工智能系統的設計和建設獲得圖靈獎
愛德華·費根鮑姆（Edward Albert Feigenbaum）和雷伊·雷蒂（Raj Reddy）的重大貢獻在于通過實驗和研究，證明了實現智能行為的主要手段在于知識，在多數實際情況下是特定領域的知識。費根鮑姆最早倡導了"知識工程"(Knowledgeengineering)，并使知識工程成為人工智能領域中取得實際成果最豐富、影響也最大的一個分支。于1965年和遺傳學系主任、諾貝爾獎得主萊德伯格(JoshuaLederberg)等人合作，開發出了世界上第一個專家系統程序DENDRAL。與此同時，他還是美國空軍的首席科學家。雷蒂的貢獻在于Navlab項目和LISTEN項目。Navlab項目在計算機視覺、機器人路徑規劃、自動控制、障礙識別等諸多方面有許多重大的技術突破,使智能機器人躍上了一個嶄新的臺階。LISTEN項目核心是一個名為SphinexⅡ的語音識別系統，預計能幫助20%的美國文盲脫盲，產生了巨大的經濟效益和社會效益。
五、2010年，Leslie Gabriel Valiant 因對眾多計算理論（包括PAC學習、枚舉復雜性、代數計算和并行與分布式計算）做出了變革性的貢獻而獲得圖靈獎
萊斯利·瓦倫特的研究開辟了新的領域，并引發了許多領域的變革。他研究領域包括計算對象的算法，如人腦、計算機計算等。萊斯利·瓦倫特為人工智能進步提供了理論基礎，在改進機器學習方面取得驕人成績。他在計算科學和數學領域的遠見及認知理論與其它技術結合后，開創了機器學習和通信的新時代，如IBM推出的計算系統已經能夠挑戰人類回答問題的能力。
六、2011年 Judea Pearl因將概率論這一數學工具引入人工智能建模而獲得圖靈獎
Pearl獲獎是因為他對人工智能AI領域的突出貢獻，其中最重要的一項是在1980年代將概率論這一數學工具引入人工智能建模。Pearl提出，最好的建模工具是概率圖模型，又稱貝葉斯網絡。Pearl還推演出了解這個模型的Belief Propagation（BP）算法，此算法的簡明高效是概率圖模型流行的最重要原因。另外，BP也可以用來在有環圖上迭代多次得到近似解，相關的問題目前仍是個活躍的研究前沿。
七、2018年，因Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun三位深度學習巨頭在深度神經網絡（DNN）概念和工程上的突破，使得 DNN 成為計算的一個重要構成，因而成為圖靈獎得主。
Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun是深度學習領域的三位領軍人物，也因均活躍于加拿大而被戲稱為人工智能領域的“加拿大黑手黨”，他們在深度學習方向的研究成果在本輪人工智能興起中起到了關鍵作用！雖然圖靈獎官網AI方向的劃分里不包括他們，但我們依然認為有必要介紹一下。
雖然人工神經網絡作為一種幫助計算機識別模式和模擬人類智能的工具在20世紀80年代被引入，但直到21世紀初，只有Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun等一小群人仍然堅持使用這種方法。盡管他們的努力也曾遭到懷疑，但他們的想法最終點燃了人工智能社區對神經網絡的興趣，帶來了一些最新的重大技術進步。深度學習方法促進計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器人技術等應用領域取得了驚人的突破。從計算機視覺的圖像分類、目標檢測、圖像分割、3D、目標跟蹤，到語音識別、自然語言處理中的機器翻譯，以及圖像、聲音數據的生成和AlphaGo的成功，深度學習取得的成就讓人們備受鼓舞。
來源：中國科學院自動化研究所
