有業內人士認為，近年來三大趨勢推動了人工智能領域的大爆發，一是高性能的計算能力，二是強大的算法，三是海量的數據。

人工智能技術已經可以以極高的準確度識別圖片、語音，甚至在象棋、圍棋方面勝過最頂尖的人類選手。由于機器學習技術的發展，每天我們都會聽說人工智能帶來的最新進步，無論是對醫療健康，還是關于圍棋比賽。然而我們常常沒有注意到的是，在這些成功的機器人背后也有著人類的聰明才智。

我們今天看到的快速變化是由于整個行業和學術界的努力。對于人類生成并收集的越來越多數據，研究者正在探索更好的利用方式。

其中一些重量級的研究者在機器學習領域取得了重要突破。目前，這些技術進步已成為了我們開發數字工具，將人工智能應用于社交網絡、無人駕駛汽車，以及工業互聯網的基礎。

1、吳恩達

吳恩達近期辭去了百度首席數據科學家的職務。此外，他也是在線教育平臺Coursera的創始人，以及斯坦福大學計算機科學系助理教授。

在加入百度之前，他創建了谷歌（微博）的Brain AI研究部門，專注于深度學習技術。在斯坦福大學，他牽頭的項目包括斯坦福人工智能機器人（STAIR）的開發，以及利用單一二維照片生成三維數字模型的算法。

2、約書亞?·本吉奧（Joshua Begio）

作為蒙特利爾大學計算機科學系教授，本吉奧以智能神經網絡和深度學習方面的研究而聞名。他曾表示，在他研究背后最重要的動機是理解“通過學習獲得智能的原理”。他的許多公開工作集中于自動編碼器。這種技術用于編碼非結構化數據，使數據可以通過無監控機器學習技術被計算機理解。

3、延恩·勒昆（Yann LeCunn）

勒昆自2013年以來擔任Facebook的人工智能研究負責人。他是計算機視覺技術的先驅，即讓計算機以類似人類的方式識別對象，進而將對象歸類。他也被認為是卷積神經網絡模型的發明者之一。卷積神經網絡的目標是以類似人類眼睛或大腦的方式，獲取并表達信息。他是紐約大學數據科學中心的創始人。

4、德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）

哈薩比斯是DeepMind的聯合創始人，這家英國人工智能創業公司于2014年被谷歌收購。他的工作專注于結合機器學習技術和神經科學，開發人工神經網絡。DeepMind最著名的成功是去年轟動一時的圍棋人工智能AlphaGo。這是首個擊敗人類圍棋大師的計算機程序。在取得這一突破之前，最強大的圍棋人工智能只能達到人類業余選手的水平。

5、杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）

辛頓目前一方面是谷歌的工程研究員，一方面擔任多倫多大學計算機科學系教授。早在1992年，他就曾發表論文，討論使用人工神經網絡去模擬人類對信息的處理方式。辛頓最初從事心理學學習，隨后獲得了人工智能領域的博士學位。他將自己對人類認知過程的理解應用于計算機。

6、李飛飛

李飛飛目前擔任谷歌云的人工智能和機器學習負責人。她是斯坦福大學助理教授，同時擔任斯坦福人工智能實驗室和斯坦福視覺實驗室主任。

李飛飛是100多篇科研論文的作者，這些論文涉及計算神經科學、視覺識別、大數據，以及她在ImageNet項目中的工作。ImageNet是一個圖片數據庫，用于訓練深度學習圖片識別算法。