01 · 计算人生
成果背后的人
约书亚·本吉奥研究深层神经网络如何学习有用表示。他推动语言的分布式表示，并探索深层架构如何从数据中学习复杂结构。他在蒙特利尔大学还建设了重要的机器学习研究共同体。他对共同获奖成果的贡献体现为持续的理论与实验研究，推动深度学习成为人工智能的核心方法。
理解这项贡献
约书亚·本吉奥、杰弗里·辛顿和杨立昆的概念与工程突破，使深度神经网络成为计算的重要工具。网络可以从数据中学习中间表示，不必手工设计每项特征。训练调整参数，让多层计算共同服务于任务。
为什么重要
学习得到的表示改变了图像识别、语音处理以及其他模式学习任务。