加拿大的人工智能研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化水平全球領(lǐng)先，主要集中在多倫多-滑鐵盧地區(qū)、蒙特利爾地區(qū)和埃德蒙頓地區(qū)。
加拿大人工智能研發(fā)區(qū)域分布圖
加拿大是全球首個發(fā)布 AI 全國戰(zhàn)略的國家。2017 年的財政預(yù)算詳細介紹了一份五年計劃——《泛加拿大人工智能戰(zhàn)略》（Pan-CanadianArtificial Intelligence Strategy），政府計劃撥款 1.25 億加元支持 AI 研究及人才培養(yǎng), 把加拿大打造成世界領(lǐng)先的AI產(chǎn)業(yè)基地。 該戰(zhàn)略包含四個目標：（1）增加 AI 研究者、畢業(yè)生數(shù)量；（2）創(chuàng)建三個卓越的科學(xué)團體；（3）培養(yǎng)理解 AI 經(jīng)濟、道德、政策和法律含義的思想領(lǐng)袖；（4）支持專注于 AI 的國家研究團體。加拿大高等研究院（CIFAR）在戰(zhàn)略中起帶頭作用，與政府及三個新興 AI 機構(gòu)-埃德蒙頓的 Alberta MachineIntelligence Institute（AMII）、多倫多的 Vector Institute 及蒙特利爾的 MILA——展開密切合作。該戰(zhàn)略計劃將新增5萬個新的就業(yè)崗位；未來十年內(nèi)GDP增加500億加元。
目前，加拿大有60高等院校和180個其他機構(gòu)參與人工智能的研發(fā)，設(shè)立有60多個AI實驗室、大約有650家AI初創(chuàng)企業(yè)、40多個加速器和孵化器。蘋果、微軟、三星、谷歌、Facebook、Uber、英特爾、湯森路透和亞馬遜都在加拿大設(shè)立AI研發(fā)中心。
加拿大的AI人才總數(shù)計算排世界第三，按人口密度計算世界第一，超過鄰居美國。
蒙特利爾地區(qū)是加拿大著名的IT城，具有AI產(chǎn)業(yè)集群優(yōu)勢，尤其在游戲產(chǎn)業(yè)和VR產(chǎn)業(yè)，加拿大作為全球第3大游戲出產(chǎn)國，CGI公司總部就在魁省。
多倫多—滑鐵盧區(qū)域也在競爭著加拿大“人工智能”產(chǎn)業(yè)的“一把手”的位置，多倫多大學(xué)專門設(shè)立了一個“向量學(xué)院”，將聘請 25 位新教師與研究科學(xué)家，并接受來自政府與公司超過 1.5 億美元的資金支持，以吸引更多技術(shù)性人才。通過這種手段，向量學(xué)院希望能培養(yǎng)更多富有實戰(zhàn)經(jīng)驗的專家，并反哺現(xiàn)有的加拿大公司與初創(chuàng)公司。
人工智能領(lǐng)域三大奠基人
人工智能領(lǐng)域有 三大奠基人 ，分別是Geoffrey Hinton、Yann LeCun與Yoshua Bengio。這三個人是親密的朋友和合作者，且都跟加拿大有很深的聯(lián)系，被謔稱為 AI領(lǐng)域的 “加拿大深度學(xué)習(xí)黑手黨”（Canadian Mafia OfDeep Learning）。這三大奠基人為全球人工智能的發(fā)展做出了巨大貢獻。
杰弗里·埃弗里斯特·辛頓（Geoffrey Everest Hinton，1947年12月6日－），英國出生的加拿大計算機學(xué)家和心理學(xué)家，多倫多大學(xué)教授。以其在類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的貢獻聞名。辛頓是反向傳播算法和對比散度算法的發(fā)明人之一，也是深度學(xué)習(xí)的積極推動者，被譽為“深度學(xué)習(xí)之父”、“ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父 ”，也被稱之為“ 人工智能教父 ”。2012年，Hinton獲得了加拿大基廉獎(Killam Prizes，有“加拿大諾貝爾獎”之稱的國家最高科學(xué)獎)。2013年，Hinton加入谷歌并帶領(lǐng)一個AI團隊，他將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入到研究與應(yīng)用的熱潮，將“深度學(xué)習(xí)”從邊緣課題變成了谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭仰賴的核心技術(shù)，并將HintonBack Propagation(反向傳播)算法應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)。
約書亞·本希奧（Yoshua Bengio，1964年3月5日－），加拿大計算機科學(xué)家，因人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究而聞名。于1991年獲得 加拿大麥吉爾大學(xué)計算機科學(xué)博士學(xué)位 。經(jīng)過兩個博士后博士后，他成為 蒙特利爾大學(xué)計算機科學(xué)與運算研究系教授，并且在蒙特利爾學(xué)習(xí)算法研究所 繼續(xù)研究著 AI領(lǐng)域。
揚·勒丘恩 (Yann LeCun)，法國籍計算機科學(xué)家，他在機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、移動機器人和計算神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域都有很多貢獻。他最著名的工作是在光學(xué)字符識別和計算機視覺上使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)，他也被稱為卷積網(wǎng)絡(luò)之父。他提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法學(xué)習(xí)算法的原型。[3]他博士后工作是在多倫多大學(xué)杰弗里·辛頓教授的指導(dǎo)完成的。Yann LeCun是紐約大學(xué)終身教授，現(xiàn)任Facebook人工智能實驗室負責(zé)人。為了表彰他在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域里的成就，IEEE計算機學(xué)會給他頒發(fā)了著名的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先鋒獎”。
另外，加拿大還有一位著名的人工智能科學(xué)家Richard Sutton.
Richard Sutton 是加拿大計算機科學(xué)家、學(xué)界公認的強化學(xué)習(xí)之父，他為該領(lǐng)域做出了許多重大貢獻，包括：時間差分學(xué)習(xí)（temporal difference learning）、策略梯度方法（policy gradient methods）、Dyna 架構(gòu)。該算法在代理與復(fù)雜、不確定的環(huán)境進行交互時，鼓勵它將所得到的獎勵最大化。強化學(xué)習(xí)的概念建立在由巴普洛夫提出的心理學(xué)經(jīng)典條件反射理論之上。現(xiàn)在，埃德蒙頓的研究者將深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)結(jié)合起來形成深度強化學(xué)習(xí)（DQL）。事實上，AlphaGo 的大獲成功就可以歸功到蒙特卡洛樹搜索和深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合。
RichardSutton 教授及其團隊
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