最近因為人機大戰(zhàn)成為當紅炸子雞的DeepMind被世人各種扒皮，但很少有人想到它的聯(lián)合創(chuàng)始人中也有來自深度學習四巨頭之一Jürgen Schmidhuber的學生，有種扒來扒去原來還是沒逃出這個圈子的感覺。

作為又一位以貢獻論資歷的大牛，雷鋒網(wǎng)非常驚奇地發(fā)現(xiàn)Schmidhuber在網(wǎng)上的資料也是少得可憐，so, 又一次展示出我們開扒小能手的一面，為大家找來了所有網(wǎng)上能找到的資料，來為大家畫個清晰的輪廓。

1. 根據(jù)linkedin的介紹， 大概從15歲左右開始， Jürgen Schmidhuber的主要目標就是建造一個能夠自我改進的比他自己聰明的人工智能，然后他就能退休了。

2. 1987年，他首先將自我改進的常規(guī)問題給解決了，并從1991開始研究出了深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他的研究團隊研發(fā)出的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一次贏得了官方國際賽事的冠軍。 

3. 1992年，他和他的學生團隊提出了非監(jiān)督學習時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural net)，為語音識別和自然語言翻譯提供了重要的模型。

4. 1997年，他和他的學生團隊提出了簡化時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長短期記憶人工時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM RNN)，解決了時間遞歸網(wǎng)絡(luò)在學習過程中的誤差消失和放大問題，并因為這個開創(chuàng)性的成果而聲名遠播， 并奠定了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父的美譽。

5. 2007年的時候，他和他的學生團隊用CTC訓練的LSTM開始革新語音識別，性能表現(xiàn)超越了鍵盤識別任務(wù)中傳統(tǒng)方法。

谷歌后來也用LSTM以幫助改進現(xiàn)有的技術(shù)，包括圖像字幕（2014年）、機器翻譯（2014年）、文本到語音合成（2015年，現(xiàn)在可在谷歌Android上使用）、自然語言處理的句法分析（2015年）等其它許多應(yīng)用。

6. 2009至2012年年間，他的研究小組贏得了模式識別和機器學習的八個國際比賽。

MICCAI 2013有絲分裂檢測挑戰(zhàn)賽 

ICPR 2012乳腺癌組織學圖片有絲分裂檢測大賽 

ISBI 2012腦圖像分割挑戰(zhàn)賽 

IJCNN 2011交通標志識別大賽 

ICDAR 2011離線中國書法大賽 

在線德國交通標志識別大賽 

ICDAR 2009阿拉伯語連接手寫大賽 

ICDAR 2009波斯語/阿拉伯語手寫字符識別大賽 

ICDAR 2009法語連接手寫大賽 

7. 2015年，CTC訓練的LSTM極大地改善了Google Voice（49%）——現(xiàn)在有超過10億智能手機用戶可以使用它。微軟和IBM和其它著名公司也在大量使用LSTM。   

8. Schmidhuber在InfoQ最近的采訪《專訪深度學習元老Jürgen Schmidhuber：這個實驗室如何孕育DeepMind 》當中表示，“我為谷歌DeepMind的成功感到高興，同時也因為這家公司在很大程度上受我以前的學生影響：DeepMind的頭四個成員中有兩個來自IDSIA，他們的第一個人工智能領(lǐng)域的博士雇員也來自IDSIA，其中一個是聯(lián)合創(chuàng)始人，另一個是公司的第一名員工”。

9. 2015年ICML的深度學習研討會，Schmidhuber認為，真正運行AI代理的代碼是非常簡短的，甚至高中生都能玩轉(zhuǎn)它。換句話說，不用有任何擔心會有行業(yè)壟斷AI及其研究。

10. 2015年，Schmidhuber和他在瑞士人工智能實驗室 IDSIA 共事的四位研究人員聯(lián)合創(chuàng)辦了初創(chuàng)公司Nnaisense。

小結(jié)：

作為又一位在理論研究上有貢獻、不耍流氓的深度學習大牛，雖然找到他的資料并不容易，但對整個科學界來說，這樣的人越低調(diào)我們越愛他，特別是在InfoQ最近的采訪中，他表示，“我最近的研究興趣仍然是我早在20世紀80年代闡述過的那些：「開發(fā)出比我更聰明的人工智能，這樣我就可以退休了。」”，這讓我們看到一個始終堅持初衷的大牛形象。

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