从让我们的收件箱免受垃圾邮件的侵袭到挖掘你最喜欢的加密货币，算法就在我们身边。虽然我们常常会觉得自己已经被淹没在大数据的海洋中，但聪明的算法实际上是在帮助我们理解这一切。这些算法统治世界，但我们似乎对它们知之甚少。它们是如何工作的？它们是由谁创造的？
笔者向顶级专家（教授和专业人士）询问了他们认为哪些算法对人工智能和科学做出了最大的贡献。所有的答案都将在官方Algorithm Hall of Fame（算法名人堂）展出，现在你可以先睹为快。
专家：Siraj Raval是畅销书作家和真正的AI教育家。
最喜欢的算法：Gradient Descent（梯度下降）
评价：Siraj Raval：“我相信梯度下降算法对人工智能产生了最大的影响。”
一如既往，Siraj是对的。在几乎每个机器学习（ML）模型中使用的一种算法是Gradient Descent。算法会有一些变化，但这基本上就是任何ML模型的学习方式。没有这个，ML就不会是现在这个样子，人工智能也仍然是一个承诺而不会成为现实。
专家：Max Welling教授是阿姆斯特丹大学机器学习研究主席
算法：Convolutional Networks（卷积网络）
评价 ：Max Welling：“卷积网络。严格来说，它不是算法而是模型。最近对深度学习兴趣的激增是由于这一算法的巨大普及和有效性。“
除了在阿姆斯特丹大学任教外，Max Welling还创立了自己的公司（Scyfer）。这家创业公司去年被高通公司收购。因此，如果你的新智能手机在图像识别方面突然性能变得更好，那么Welling的Convolutional Networks可能与此有关。
专家：Stuart Russell教授是加州大学伯克利分校的计算机科学教授和Smith-Zadeh工程教授。
算法：Lookahead和Backchaining。
评价：Russell：“我认为'lookahead'和'backchaining'非常重要。它们是决策的基本模式。”
Stuart Russell和Peter Norvig撰写了人工智能领域的领先教科书。这本教科书用于110多个国家的1300多所大学。当Russell教授说这是两个重要的算法时，你最好相信他说的话！
专家：Delip Rao是Joostware的创始人——Joostware是一家人工智能研究咨询公司，他也是The Fake News Challenge的创始人——这是一个旨在让全球的AI研究人员参与事实检查相关问题的计划。
算法：Forward-backward（前向-后向）
评价：Delip Rao：“前向-后向算法。它是所有现代机器学习的基础。它就是你训练大多数现代机器学习模型的方法。”
是不是好奇谷歌的PageRank算法和比特币的哈希算法处于什么地位，后续我们会继续跟进。
编 译：信软网
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