五、2010年，Leslie Gabriel Valiant 因对众多计算理论（包括PAC学习、枚举复杂性、代数计算和并行与分布式计算）做出了变革性的贡献而获得图灵奖


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莱斯利·瓦伦特的研究开辟了新的领域，并引发了许多领域的变革。他研究领域包括计算对象的算法，如人脑、计算机计算等。莱斯利·瓦伦特为人工智能进步提供了理论基础，在改进机器学习方面取得骄人成绩。他在计算科学和数学领域的远见及认知理论与其它技术结合后，开创了机器学习和通信的新时代，如IBM推出的计算系统已经能够挑战人类回答问题的能力。
六、2011年 Judea Pearl因将概率论这一数学工具引入人工智能建模而获得图灵奖


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Pearl获奖是因为他对人工智能AI领域的突出贡献，其中最重要的一项是在1980年代将概率论这一数学工具引入人工智能建模。Pearl提出，最好的建模工具是概率图模型，又称贝叶斯网络。Pearl还推演出了解这个模型的Belief Propagation（BP）算法，此算法的简明高效是概率图模型流行的最重要原因。另外，BP也可以用来在有环图上迭代多次得到近似解，相关的问题目前仍是个活跃的研究前沿。
七、2018年，因Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun三位深度学习巨头在深度神经网络（DNN）概念和工程上的突破，使得 DNN 成为计算的一个重要构成，因而成为图领奖得主。


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Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun是深度学习领域的三位领军人物，也因均活跃于加拿大而被戏称为人工智能领域的“加拿大黑手党”，他们在深度学习方向的研究成果在本轮人工智能兴起中起到了关键作用！虽然图灵奖官网AI方向的划分里不包括他们，但我们依然认为有必要介绍一下。
虽然人工神经网络作为一种帮助计算机识别模式和模拟人类智能的工具在20世纪80年代被引入，但直到21世纪初，只有Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun等一小群人仍然坚持使用这种方法。尽管他们的努力也曾遭到怀疑，但他们的想法最终点燃了人工智能社区对神经网络的兴趣，带来了一些最新的重大技术进步。深度学习方法促进计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人技术等应用领域取得了惊人的突破。从计算机视觉的图像分类、目标检测、图像分割、3D、目标跟踪，到语音识别、自然语言处理中的机器翻译，以及图像、声音数据的生成和AlphaGo的成功，深度学习取得的成就让人们备受鼓舞。
来源：中国科学院自动化研究所
【来源：中科院之声】
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