英国出生的人工智能（AI）专家杰弗里·辛顿获得了图灵奖，有时被称为“诺贝尔计算机奖”。

现居住在加拿大的辛顿先生与Yoshua Bengio和Yann LeCun分享了这个奖项 - 另外两个深度学习的支持者，一种流行的人工智能形式。

“我们三个人都是最信任这种做法的人，”他告诉BBC新闻中国机械网okmao.com。

“现在认识到它很时尚，真是太好了。”

深度神经网络使用多层人工神经元，松散地模仿动物大脑的结构。这种人工智能越来越多地用于人们每天使用的产品 - 从智能扬声器到Facebook。

对于自动驾驶汽车和其他未来技术的开发，深度学习也被认为是一种很有前途的，但并非完美无缺的工具。

2019年图灵奖获得者的各种工程突破 - 独立制作，在某些情况下，一起制作 - 已经将深度学习转变为“计算的关键组成部分”，据计算机协会宣布该奖项。

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在多伦多大学和谷歌工作的Hinton教授告诉BBC新闻，他和他的共同接受者都进行了深入的学习，即使这样做是不寻常的。

他说：“我认为计算机科学界已经认识到这种东西并不片状，这很棒。”

“多年来，他们认为神经网络不受尊重。

“我认为我们刚刚开始一场大革命。”

其他收件人也对奖项公告作出回应。

蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio 在Twitter上表示，作为接受者，他“非常荣幸”。

Facebook的人工智能主管Yann LeCun 表示，他 “非常荣幸和感激”。

英国网络发明者蒂姆·伯纳斯 - 李爵士在2017年获得了图灵奖。

什么是“深度学习”？

深度学习涉及构建松散模仿动物大脑结构的计算机程序，其中有许多层人工神经元处理数据。

当这样的网络消化数据时，它们的许多神经元在每层内都有单独的响应。

这些输出传递到下一层，直到网络最终形成关于输入的决定或判断。

例如，诸如此类的系统可以学习转录人类语音或在不同照片中识别人的面部。

欣顿教授的曾祖父是英国数学家乔治布尔。布尔发明了布尔逻辑，后来成为计算机科学的一个关键概念。

2015年，Hinton教授告诉BBC新闻他并不担心人工智能会对人类进行敌意攻击，尽管他承认仍然“需要担心”。

当他被授予关于人工智能如何被滥用的道德问题获奖后，他说：“如果你得到的东西可以提高生产力，它应该是好的，无论它是否实际上是好的[和]帮助人们一般是对政治制度的质疑。“

当Hinton教授在20世纪70年代完成博士学位时，他发现很难在英国找到一份AI工作，这促使他搬到了加拿大。他现在是英国和加拿大公民。

不过，他表示，英国人工智能研究人员的前景已经大大改善。

“你有像Deep Mind实验室这样的大型实验室，1978年没有这样的实验室，”他说。