9、人工智能与学习的前沿探索:从NIPS到未来

人工智能与学习的前沿探索:从NIPS到未来

1. NIPS会议:深度学习的摇篮

NIPS(Neural Information Processing Systems)会议在深度学习的发展历程中扮演了至关重要的角色。它起源于1987年的丹佛科技中心,首届会议仅有400名参会者。与传统学术会议专注于狭窄研究领域不同,早期NIPS会议汇聚了工程师、物理学家、数学家、心理学家和神经科学家等多领域人才,其科学多样性令人惊叹。

在1987年主会议结束后,参会者前往附近的基斯通滑雪胜地举办研讨会,在更轻松的氛围中开启了跨学科交流的大门。例如,一位神经科学家在热水浴缸中提议举办关于海兔的研讨会,让旁边来自国防部的人士颇为困惑。如今,NIPS研讨会已发展成小型会议,吸引数千人参加。

Ed Posner是NIPS的重要推动者,他是加州理工学院的信息理论家,也是喷气推进实验室的首席技术专家。他创立了NIPS基金会来管理会议,赋予了NIPS智慧、实用智慧和幽默感。他还招募了Phil Sotel作为公益法律顾问,确保NIPS在发展过程中不偏离轨道。1993年Ed Posner因自行车事故去世后,NIPS基金会继续发展壮大,并设立了年度Ed Posner讲座以纪念他。

NIPS会议的一般主席们也是杰出的科学家和工程师。如Scott Kirkpatrick发明了模拟退火算法,Sebastian Thrun的团队赢得了2005年DARPA自动驾驶汽车挑战赛,Daphne Koller联合创立了Coursera,开创了大规模开放在线课程(MOOCs)的先河。

2. 大数据:深度学习的催化剂

大数据的爆发为深度学习的发展提供了强大动力。过去,一太字节的

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