1.4.2 神經網絡領域的重要人物及團隊
神經網絡的發展離不開一些重要的人物及其團隊做出的關鍵性研究，本節會著重介紹這些“風云人物”。
1.深度學習“三巨頭”
Geoffrey Hinton
Hinton被稱為“深度學習鼻祖”，甚至是“神經網絡之父”。他是神經網絡領域一位重要的科學家。從BP算法到玻爾茲曼機，從深度信念網絡到2012年提出的AlexNet，神經網絡發展歷史上的一些重要的進展都和他有非常密切的關系。
Yann LeCun
自稱楊立昆，是卷積網絡模型的發明者，也被稱為“卷積網絡之父”。卷積神經網絡被廣泛地應用于計算機視覺和語音識別應用中。
Yoshua Bengio
Bengio是蒙特利爾大學的終身教授，蒙特利爾學習算法研究所（MILA）的負責人。他的主要貢獻在于對循環神經網絡工作的一系列推動。他的“A Neural Probabilistic Language Model”一文開創了神經網絡語言模型的先河。
2.人工智能領域的重要科學家
吳恩達
吳恩達（Andrew Ng）是華裔美國人，全球公認的人工智能領域的領導者。他是DeepLearning.AI的創始人，Landing AI的創始人兼CEO，AI Fund的合伙人，也是在線教育平臺Coursera的聯合創始人。他在Coursera上教授的“機器學習”和“深度學習”一度成為人工智能領域的熱門課程。
Ian Goodfellow
人工智能的三駕馬車分別是卷積神經網絡、循環神經網絡和生成對抗網絡。Ian Goodfellow就是生成對抗網絡的發明人。他也是Deep Learning一書的主要作者。2017年，他被《麻省理工學院技術評論》評為35位35歲以下的創新者之一。
何愷明
何愷明與他的同事開發了深度殘差網絡（ResNet），這是目前計算機視覺領域的流行架構之一。ResNet也被用于機器翻譯、語音合成、語音識別和AlphaGo的研發上。2009年，何愷明成為首獲計算機視覺領域三大國際會議之一CVPR“最佳論文獎”的中國學者。
3.人工智能實驗室
谷歌：DeepMind人工智能實驗室
DeepMind位于英國倫敦，是由人工智能程序員兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯等人聯合創立的，是前沿的人工智能企業。它將機器學習和系統神經科學的最先進技術結合起來，建立強大的通用學習算法。谷歌于2014年收購了該公司。
谷歌：Google Brain團隊
Google Brain是谷歌的人工智能研究小組，由Jeff Dean、Greg Corrado和Andrew Ng共同成立。一些泰斗級人物如Geoffrey Hinton、Martín Abadi和Michael Burrows等供職于該團隊。2023年4月，DeepMind和Google Brain合并，成立Google DeepMind。
Facebook[1]：FAIR
Yann LeCun創立了Facebook人工智能研究院（FAIR），旨在通過開放研究推進人工智能的發展，并惠及所有人。FAIR的目標是理解智能的本質，以創造真正的智能機器人。人工智能已經成為Facebook的核心，因此FAIR現在是更大的Meta AI組織的組成部分。
MIT：CSAIL
MIT的CSAIL最初由兩個實驗室組成：計算機實驗室和人工智能實驗室，分別于1963年和1959年成立。這兩個實驗室于2003年正式合并成為CSAIL，它是MIT最大的實驗室之一，也是全球最重要的信息技術研究與開發中心之一。
UC Berkeley：BAIR
加州大學伯克利分校人工智能研究室的主要研究領域涵蓋計算機視覺、機器學習、自然語言處理、規劃和機器人等。其中的機器人和智能機器實驗室致力于用機器人復制動物的行為。其自動化科學和工程實驗室從事更廣泛的機器人功能的研究。
蒙特利爾大學：MILA
加拿大蒙特利爾現在被媒體稱作人工智能的“新硅谷”。由蒙特利爾大學的計算機教授Yoshua Bengio帶領，MILA在深度學習和深度神經網絡等領域都有開創性研究，并應用到視覺、語音和語言等領域。
OpenAI：開放人工智能研究中心
OpenAI是一家位于美國舊金山的人工智能研究公司，由營利性公司Ope-nAI LP及非營利性母公司OpenAI Inc組成。2022年OpenAI的全新聊天機器人模型ChatGPT問世，給AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成內容）領域帶來了更多希望，也掀起了全世界對LLM（Large Lan-guage Model，大語言模型）的研究熱潮。自2019年起，微軟與OpenAI建立了合作伙伴關系，截至2023年微軟是OpenAI最大的投資者，擁有49%的股份。
了解世界前沿的研究團隊和研究人員，不僅能讓我們驚嘆于他們的成就，更重要的是可以從他們的科研成果中吸取靈感，并指導自己的研究方向。當研究者對自己的研究方向感到迷茫時，可以參考世界一流團隊的研究方向（盡管這并非絕對準確）。