2015年的科技行业，盛夏与寒冬的分界线似乎只有一夜之间。当我们环顾四周，那些梦碎的创业者或独角兽们逐渐离场，留下来的，或是资本最后紧握的稻草，或是巨头博弈的筹码。 一场全球式的联欢背后的满地鸡毛，令人唏嘘不已。然而正如奥斯卡·王尔德所说：「我们都生活在阴沟里，但仍有人仰望星空。」在2015年，我们还是看到众多创业者或企业家，从一个个不同的维度参与到一场变革中，他们的目标很明确：让世界变得更好。机器之心也为您梳理了年度十大风云人物，这十个人正在谱写未来。
马克·扎克伯格
扎克伯格在2015年年末迎来自己女儿的降生，并捐出99%的Facebook股份用于慈善。同时，扎克伯格过去一年带领Facebook在诸多领域取得重要进展，他押宝人工智能、虚拟现实和无人机上网，从人才招募到技术收购再到软硬件开源，Facebook早已不再是一家社交媒体，而成为硅谷前沿科技的代表性公司。而在投资人马克・安德森看来：扎克伯格是这个地球上最好的CEO之一。
伊隆·马斯克
2015年的伊隆・马斯克异常忙碌。为了进一步研究人工智能对人类的影响，在7月份与霍金、沃兹尼亚克发表禁止自动化武器的公开信后，马斯克又在年底和Y Combinator的Sam Altman联合创立了一家名叫OpenAI的研究机构，旨在研究人工智能的危害。马斯克的几家公司在2015年收获颇丰。特斯拉 Model S 软件升级后已开始支持自动驾驶，首款SUV上架。Space X公司的火箭终于实现了成功回收，而随着亚马逊创始人杰夫・贝佐斯加入火箭商业发射大战，未来太空领域的争夺会越来越精彩。
Travis Kalanick（Uber创始人）
2015年8月，Uber完成新一轮10亿美金的融资，估值超过500亿美元。执掌这家超级独角兽的Uber CEO特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）正在成为硅谷新的代言人，不过他的形象或是安・兰德笔下的创业超人、抑或是翘起小胡子的江湖恶棍。过去一年，为了推进Uber自动驾驶研发，卡兰尼克几乎挖走了卡内基梅隆大学下属的一个机器人实验室。他穿梭与中国互联网之间，为Uber的中国化奔走呼号，也使得Uber成为中国打车市场的重要变量。
拉里・佩奇
拉里・佩奇在2015年完成了对谷歌的重新定义，在Alphabet母公司的架构下，谷歌的整个业务被分成几个独立的子公司运作。这既保证了核心业务的盈利状况，也能够给予面向前沿科技的基础研究更多支持。拉里・佩奇对谷歌的重组效果正在加速，多个独立的子公司开始正式运作：原来谷歌生命科学部门已经成为更名为「Verily」公司，并和强生集团成立一家旨在研发手术机器人的公司，而在挖来底特律汽车业老兵John Krafcik之后，谷歌无人驾驶部门也将正式独立。
Palmer Luckey
在被Facebook重金收购后，作为Oculus创始人的Palmer Luckey依然站在虚拟现实的最前线发声。他成为《时代周刊》的封面人物，背靠Facebook这棵大树，Palmer Luckey正在打造一个虚拟现实平台，利用Oculus的硬件产品以及与多个媒体的合作，虚拟现实技术将在游戏之外提供更多想象空间，这一切耕耘，将在未来几年陆续变现。
Sebastian Thrun
当2011年Sebastian Thrun着手成立Udacity时，相信没有太多人把这当一回事。但在2015年9月23日，Sebastian Thrun辞去其在Google X的职务，全职投入到Udacity的教育项目中。Sebastian Thrun是Google X部门和Google自动驾驶汽车项目的创始人，为Google孕育了多个可能改变世界的项目，而他的下一个创业项目Udacity将聚焦在终身技能培训，「Udacity的在线学习和传统教育可以如同电台和电视一样共存。」
Nick Bostrom
2015年的Nick Bostrom继续为人工智能即将威胁到人类生存而奔走呼号，他是牛津大学哲学系的教授，又是人类未来研究院的创始人和主任。在《纽约客》的特写文章中，Nick Bostrom展现了一位未来学者的研究和生活态度，他反复重申其新书《超级智能：途径、危险与战略》里的观点：「在智能爆发的情况下，人类就像拿着炸弹玩的孩子。尽管我们把炸弹放到耳边能够听到微弱的滴答声，但是我们也完全不知道爆炸会在何时发生。玩具的威力和我们行为的成熟度是如此的不匹配。」这本书也于2015年2月在国内上市。
Gary Marcus
在纽约大学Yann LuCun等学者将深度学习带上巅峰的同时，Gary Marcus等学者已为后深度学习时代的人工智能打下坚实的地基。他是深度学习的激烈批评者，同样在人工智能领域，Marcus与他刚刚创办的Geometric Intelligence却有着独特的思维，他曾经花费多年时间研究人类思维的工作原理以及儿童学习语音、音感等新技能的方式方法。这使他相信，如果研究者要创造真正复杂的人工智能——一种可快速学习周遭世界的智能，那么他们必须从儿童学习新概念并进行概括的方法中找寻灵感。Gary Marcus能让人工智能更接近人类吗？我们不妨拭目以待。
Demis Hassabis
Deep Mind创始人Demis Hassabis在14岁时就是个狂热的电脑游戏程序设计者，同时也是象棋天才。2004年他认识到建立人工智能公司还是有些操之过急，所以就修了一个认知神经科学的博士学位。正是他的这种天赋和复合背景造就了他在人工智能领域的突破——年初发表的那篇关于用增强深度学习来玩Atari游戏的论文引起轰动。而早在2007年，他参与的一篇关于记忆神经基础的论文被《Science》评为年度十大突破之一。本月，他在接受一次视频采访时非常神秘的透露，Deep Mind可能利用增强深度学习解决了人工智能难题——围棋问题。而在NIPS 2015上增强深度学习的火爆也再次证明了他们的成绩。Demis Hassabis的伟大不仅在于开创了一种新的深度学习方向，还在于他认为他们此前用来解决游戏问题的方法能够成为通用人工智能工具，而这个方法的模板就是人类大脑。
Tony Prescott
Tony Prescott 是谢菲尔德大学心理学学院的认知神经科学教授，同时也掌管着谢菲尔德机器人实验室。25年机器人研究生涯中，Prescott曾制造出各种听起来不明觉厉的仿生机器人，包括SCRATCHBOT、Miro等。他研发的iCub是目前最先进的人形机器人，拥有视觉、听觉和触觉，甚至还有「本体感受」。Tony Prescott准备在明年为机器人建立「记忆」，即通过算法重构为机器人的记忆进行填空，可以回想过去发生的情况。虽然iCub离Prescott的终极追求「开发出像最高级生物——人类一样的机器人」还有很远的距离，但它的出现却是人工智能领域的一次「机器人意识觉醒」，带来了对人与机器人交互方式、人类自我意识的哲学思考。
