保罗·约翰·韦尔博斯（1947年9月4日出生）是美国社会科学家和机器学习先驱。他以1974年的博士论文最为知名，该论文首次描述了通过误差反向传播训练人工神经网络的过程。这项工作为后来深度学习和更广泛的人工智能领域的进展奠定了理论基础。韦尔博斯也是循环神经网络的先驱，这类网络处理序列数据，并且他对控制理论和自适应动态规划做出了贡献。
在机器学习之外，韦尔博斯还撰写了关于量子力学和其他物理学领域的文章，并探索了与意识、物理学基础以及人类潜能相关的更大问题。从20世纪80年代初到2015年，他在美国国家科学基金会（NSF）担任项目主任，资助了多个学科的研究项目，包括那些最终为现代人工智能系统做出贡献的项目。
早期生活与教育
保罗·约翰·韦尔博斯于1947年9月4日出生在美国。他在成长过程中对科学和社会问题都有浓厚兴趣，这后来影响了他的跨学科职业生涯。他在哈佛大学学习，获得物理学学士学位，随后在威斯康星大学完成了应用数学和经济学的博士学位。
在研究生学习期间，韦尔博斯专注于理解大脑和机器中的学习过程。他的论文题为“超越回归：行为科学中预测与分析的新工具”，提出了一种算法，通过将误差梯度向后传播通过网络来调整多层神经网络的权重，，这一技术后来被称为反向传播。尽管这项工作是在心理学和经济学的背景下撰写的，但它最终成为机器学习中的基本工具。
1974年论文与反向传播
韦尔博斯1974年的论文被广泛认为是反向传播用于训练人工神经网络的首次全面描述。该方法允许具有多个隐藏层的网络通过迭代最小化预测误差来学习从输入到输出的复杂映射。当时，这一想法并未受到广泛关注，部分原因是计算资源有限，且神经网络领域尚未建立。
几十年后，随着计算机速度加快和数据集规模增大，反向传播成为深度学习的基石。现代机器学习和深度学习框架严重依赖反向传播，通常以Adam优化器或其他SGD变体等形式出现。虽然韦尔博斯的论文并非该技术的唯一来源，但它被视为其发现过程中的关键里程碑。
在国家科学基金会的职业生涯
从20世纪80年代初到2015年，韦尔博斯在美国国家科学基金会（NSF）担任项目主任。他负责管理神经、计算和新兴技术等领域的研究资助。在这一角色中，他支持了后来影响深度学习和其他人工智能技术发展的项目。韦尔博斯的任期跨越数十年，期间他倡导跨学科研究，并帮助推动了人工智能研究社区的发展。
在NSF，韦尔博斯还为认知科学和自适应控制研究做出贡献，探索神经科学和经济学原理如何为计算模型提供信息。他的管理风格常常鼓励研究人员承担长期、高风险的想法。
对循环神经网络和自适应动态规划的贡献
除了反向传播，韦尔博斯还开创了循环神经网络的使用，这类网络具有形成循环的连接，能够处理序列数据。他提出了训练此类网络的方法，这些方法后来影响了语音识别、语言建模和时间序列预测的架构。他在循环网络上的工作也与“时间反向传播”的概念相关，该技术通过时间展开网络以应用基于梯度的训练。
韦尔博斯还开发了一系列自适应动态规划（ADP）算法，该算法结合神经网络和动态规划来解决最优控制问题。这些方法用于机器人、电力系统和工业过程控制等领域，并继续在近似动态规划的框架下被研究。
奖项与认可
韦尔博斯的贡献已获得多个专业组织的认可。1995年，他获得了IEEE神经网络先驱奖，该奖项表彰在该领域做出重大开创性贡献的个人。该奖项引用了他在反向传播和其他基本神经网络学习框架（包括自适应动态规划）方面的发现。
他还是国际神经网络学会（INNS）最初三位两年期主席之一，该组织致力于推动神经网络科学的发展。他的领导帮助塑造了早期人工神经网络研究社区。
其他学术兴趣与著作
在神经网络之外，韦尔博斯还发表和演讲了关于量子力学和物理学基础的主题。他对物理实在的底层结构有推测性假设，有时将其与信息处理联系起来。他还撰写关于意识和人类潜能的文章，反映了他对自然和人工智能更广泛影响的兴趣。
例如，他可能讨论神经过程如何与意识的难题相关，并建议理解神经网络可能为大型语言模型和变换器的发展提供见解。
遗产与影响
韦尔博斯在反向传播方面的工作被认为是现代人工智能的基础推动力。该技术几乎用于每一个深度学习模型，从大型语言模型到计算机视觉系统。他早期论文中的概念为深度学习奠定了基础，虽然多年未广为人知，但随着强大硬件和大规模数据集的到来，他的贡献得到了应有的重视。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室、伯克利人工智能研究等知名机构的研究人员在训练新算法时经常引用他的工作。
他在NSF的角色也促进了人工智能研究和资助的增长，他的指导和拨款审查帮助了许多研究人员。作为先驱，他一直是该领域长期思考的声音。他曾表示，神经网络的成功不仅是工程成就，也是向更深层次理解迈出的一步。
在他的整个职业生涯中，韦尔博斯体现了数学、物理科学和社会约束的整合，以解决人工智能中的核心问题。他的正式贡献继续被那些从事深度学习、人工智能及相关领域工作的人所研究。
参见
参考文献
- Werbos, P. J. (1974). “超越回归：行为科学中预测与分析的新工具。”博士论文，哈佛大学。
- IEEE神经网络先驱奖（1995年）。
- 国际神经网络学会。
- NSF项目报告和NSF。
外部链接
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