图灵奖得主杨立昆：我如何走上人工智能之路丨展卷( 七 ) 2018年图灵奖得主、法国人工智

我对那个夏天最深的记忆就是我与辛顿，还有刚完成博士论文的迈克尔·乔丹（MichaelJordan）建立了一个研究神经网络的团队，我们三个人之间也因此结下了深厚的友谊。为什么邀请迈克尔呢？因为他的法语比我的英语好。在暑期培训班的野餐会上，他弹着吉他演唱了乔治·布拉桑（GeorgesBrassens）的歌。
虽然我还只是个学生，但辛顿还是邀请我做了一场报告，并介绍说我发现了反向传播。在一次晚餐时，我们享用着我带来的一瓶很棒的波尔多红酒，辛顿跟我说，他将在一年后离开卡内基·梅隆大学，加入多伦多大学。他问：“你愿意成为我的客座研究员吗？”我回答：“当然了！”这一年时间正好够我完成博士论文。
大变革的时代到来了。鲁梅尔哈特、辛顿、威廉联合发表的关于反向传播的论文在业界引发了爆炸式的反响。 [5]NetTalk成功的消息也迅速传播开来。神经网络领域的研究走上了快车道。我制作的名为HLM的神经网络模拟和反向训练软件也吸引了法国工业界的一些买家， Thomson-CSF（现在名为Thales ，即法国泰雷兹集团）就是我的顾客之一。
1987年6月，我完成了博士论文，并在皮埃尔和玛丽·居里大学通过了答辩。因为我在4月尝试一种新的沙滩帆船推进方式时伤到了脚踝，所以我借助拐杖才完成了答辩。杰弗里·辛顿是我的答辩委员之一，此外答辩委员会还有莫里斯·米尔格朗、弗朗索瓦丝·福热尔曼，雅克·皮特拉（JacquesPitrat ，法国人工智能符号领域的科研领袖之一）和贝尔纳·安吉尼奥（BernardAngéniol ， Thomson-CSF的一个研究团队负责人）。同年7月，我和我的妻子，还有我们一岁的宝宝一起来到多伦多，我成为辛顿的客座研究员。我们预计在多伦多的生活不会超过一年，我的妻子为了照顾孩子，不得不搁置了她的药剂师工作。我还指导着一个名叫莱昂·博图（LéonBottou）的朋友。我与莱昂结识于1987年初，当时他正在巴黎综合理工学院完成最后一年的学业。他对神经网络很感兴趣，因此决定跟随我做毕业实习。请千万不要告诉他们的校长我还没有取得博士学位。当时，我正计划编写新的软件来创建并训练神经网络，它是由LISP解释器驱动的模拟器。
我把解释器的相关工作交给了莱昂，他仅用三周时间就完成了！此外，因为我们都拥有同款个人计算机——Commodore公司的Amiga（一款高分辨率、快速的图形响应、可执行多媒体任务的计算机），所以我俩的合作既愉快又高效。与现在的苹果计算机和其他品牌的个人计算机不同， Amiga计算机具有类似北美IT（信息技术）部门中常见的UNIX工作站的属性：我们使用C语言编程，使用GCC编译器和Emacs文本编辑器。我那台Amiga计算机安装了专供信息工作者使用的文本处理程序LaTex ，我就是利用它完成了博士论文。莱昂和我通过连接MiniTel（数字化电话信息的交互式媒体）远程交换程序代码段。
我们将程序命名为SN（simulatorneuronal ，神经模拟器），它也是我俩长久合作与友谊的见证。莱昂后来在纽约FAIR的办公室离我的办公室并不远。
在多伦多，我完成了SN ，之后对其做了调整，以便实现我设想的一个可以用于图像识别的神经网络——卷积网络。卷积网络是受福岛邦彦的神经认知机启发而产生的一个想法，但它使用的是更为传统的神经元，并且受到反向传播的驱动。同时，杰弗里·辛顿开发了一种更简单的用于语音识别的卷积网络，他将其称为TDNN（时延神经网络）。
1987年年底，我应邀前往麦吉尔大学的蒙特利尔计算机科学研究中心做报告。报告结束时，一位年轻的硕士研究生提出了一系列问题，从提问中可以看出他在多层神经网络方面有比较深入的研究。要知道在同时期，该领域的研究人员相当少。他想了解如何调整神经网络结构，并使其能够处理语音或文本等时间信号。我记住了他的名字：约书亚·本吉奥。