CIFAR 启动「神经计算与自适应感知」项目

背景

Geoffrey Hinton 在 1987 年首次加入 CIFAR 的学术共同体，身份是该机构第一个项目——当时名为「人工智能、机器人与社会」——的研究员（Fellow）。此后很长一段时间里，神经网络在学界广受质疑，研究经费也十分紧张，但他一直沿着这条路线做下去 ^[1]。

发生了什么

2004 年，Hinton 与包括 Yoshua Bengio、David Fleet 在内的合作者成功提议，由 CIFAR 启动一个名为「神经计算与自适应感知」（Neural Computation and Adaptive Perception，简称 NCAP）的新研究项目 ^[1]。CIFAR 自己表示，2004 年提供的这笔支持推动了深度学习后来的发展，而 NCAP 就是今天「机器与大脑学习」（Learning in Machines & Brains）项目的前身 ^[2]。

关键细节

项目提议写明了两个目标。一是利用来自广泛学科领域的洞见，理解大脑如何学习并解读视觉信息；二是建造能够以类似人类的方式学习的计算机系统和机器 ^[1]。也就是说，打通神经科学与机器学习从设计之初就是项目的一部分，而不是后来才补上的方向。

Hinton 此后领导 NCAP 长达十年 ^[1]。CIFAR 列出的早期成员包括 Yoshua Bengio、Yann LeCun、Andrew Ng、Sebastian Seung、Max Welling 和 Ruslan Salakhutdinov ^[1]。这份名单上的人后来大多成为定义这个领域的研究者；把这些分散在各处的人放进一个长期、有经费支持的项目里，等于给了他们一个共同的机构归属。

人才培养从一开始就是项目的一部分。到 2005 年，NCAP 办起了第一期暑期学校，当时叫「神经计算与自适应感知暑期学校」，在 Toronto 举行，28 名参与者经过竞争性选拔产生 ^[1]。

影响

这所暑期学校的名字和形式后来都变了，但一直办了下来。它现在的名称是「深度学习 + 强化学习暑期学校」（Deep Learning + Reinforcement Learning Summer School），据 CIFAR 统计，校友已超过 2700 人 ^[1]。这意味着，一个围绕当时仍有争议的想法建立起来的项目，逐渐变成了持续培养新研究者的常规渠道。

参与其中的人也陆续获得了这个领域的最高认可。Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 后来与 Hinton 共同获得 2018 年 ACM A.M. 图灵奖，获奖理由是他们对深度学习的发展作出的贡献 ^[1]。2004 年的一份项目提议，就此把神经网络还只是少数人坚持的时期，与它成为机器学习主流的时期连接了起来。