1.4.2 神经网络领域的重要人物及团队
神经网络的发展离不开一些重要的人物及其团队做出的关键性研究，本节会着重介绍这些“风云人物”。
1.深度学习“三巨头”
Geoffrey Hinton
Hinton被称为“深度学习鼻祖”，甚至是“神经网络之父”。他是神经网络领域一位重要的科学家。从BP算法到玻尔兹曼机，从深度信念网络到2012年提出的AlexNet，神经网络发展历史上的一些重要的进展都和他有非常密切的关系。
Yann LeCun
自称杨立昆，是卷积网络模型的发明者，也被称为“卷积网络之父”。卷积神经网络被广泛地应用于计算机视觉和语音识别应用中。
Yoshua Bengio
Bengio是蒙特利尔大学的终身教授，蒙特利尔学习算法研究所（MILA）的负责人。他的主要贡献在于对循环神经网络工作的一系列推动。他的“A Neural Probabilistic Language Model”一文开创了神经网络语言模型的先河。
2.人工智能领域的重要科学家
吴恩达
吴恩达（Andrew Ng）是华裔美国人，全球公认的人工智能领域的领导者。他是DeepLearning.AI的创始人，Landing AI的创始人兼CEO，AI Fund的合伙人，也是在线教育平台Coursera的联合创始人。他在Coursera上教授的“机器学习”和“深度学习”一度成为人工智能领域的热门课程。
Ian Goodfellow
人工智能的三驾马车分别是卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络。Ian Goodfellow就是生成对抗网络的发明人。他也是Deep Learning一书的主要作者。2017年，他被《麻省理工学院技术评论》评为35位35岁以下的创新者之一。
何恺明
何恺明与他的同事开发了深度残差网络（ResNet），这是目前计算机视觉领域的流行架构之一。ResNet也被用于机器翻译、语音合成、语音识别和AlphaGo的研发上。2009年，何恺明成为首获计算机视觉领域三大国际会议之一CVPR“最佳论文奖”的中国学者。
3.人工智能实验室
谷歌：DeepMind人工智能实验室
DeepMind位于英国伦敦，是由人工智能程序员兼神经科学家戴密斯·哈萨比斯等人联合创立的，是前沿的人工智能企业。它将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来，建立强大的通用学习算法。谷歌于2014年收购了该公司。
谷歌：Google Brain团队
Google Brain是谷歌的人工智能研究小组，由Jeff Dean、Greg Corrado和Andrew Ng共同成立。一些泰斗级人物如Geoffrey Hinton、Martín Abadi和Michael Burrows等供职于该团队。2023年4月，DeepMind和Google Brain合并，成立Google DeepMind。
Facebook[1]：FAIR
Yann LeCun创立了Facebook人工智能研究院（FAIR），旨在通过开放研究推进人工智能的发展，并惠及所有人。FAIR的目标是理解智能的本质，以创造真正的智能机器人。人工智能已经成为Facebook的核心，因此FAIR现在是更大的Meta AI组织的组成部分。
MIT：CSAIL
MIT的CSAIL最初由两个实验室组成：计算机实验室和人工智能实验室，分别于1963年和1959年成立。这两个实验室于2003年正式合并成为CSAIL，它是MIT最大的实验室之一，也是全球最重要的信息技术研究与开发中心之一。
UC Berkeley：BAIR
加州大学伯克利分校人工智能研究室的主要研究领域涵盖计算机视觉、机器学习、自然语言处理、规划和机器人等。其中的机器人和智能机器实验室致力于用机器人复制动物的行为。其自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究。
蒙特利尔大学：MILA
加拿大蒙特利尔现在被媒体称作人工智能的“新硅谷”。由蒙特利尔大学的计算机教授Yoshua Bengio带领，MILA在深度学习和深度神经网络等领域都有开创性研究，并应用到视觉、语音和语言等领域。
OpenAI：开放人工智能研究中心
OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究公司，由营利性公司Ope-nAI LP及非营利性母公司OpenAI Inc组成。2022年OpenAI的全新聊天机器人模型ChatGPT问世，给AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）领域带来了更多希望，也掀起了全世界对LLM（Large Lan-guage Model，大语言模型）的研究热潮。自2019年起，微软与OpenAI建立了合作伙伴关系，截至2023年微软是OpenAI最大的投资者，拥有49%的股份。
了解世界前沿的研究团队和研究人员，不仅能让我们惊叹于他们的成就，更重要的是可以从他们的科研成果中吸取灵感，并指导自己的研究方向。当研究者对自己的研究方向感到迷茫时，可以参考世界一流团队的研究方向（尽管这并非绝对准确）。