Tomaso Poggio

Tomaso A. Poggio于1947年9月11日生于意大利热那亚。他自述六至十八岁就读于耶稣会学校Arecco，后入University of Genoa学物理。⁠[1]

1971年，他获University of Genoa理论物理博士学位。⁠[2]

他回忆，Werner Reichardt在他访问Max Planck Institut für Biologische Kybernetik后聘他为助理，他于1971年9月抵达Tübingen；1972年6月，他与Barbara Venturini Guerrini结婚。⁠[1]

他在该所与W. Reichardt合作，对苍蝇的视觉—运动控制系统作出定量刻画。⁠[3]

1976年6月，他与D. Marr发表MIT人工智能实验室备忘录“Cooperative Computation of Stereo Disparity”（AIM-364），分析双眼图像对应问题，提出一种能从随机点立体图中提取视差信息的协同算法。⁠[4]

1981年，他离开Tübingen，成为MIT副教授。⁠[2]

他曾任超级计算机公司Thinking MachinesThinking Machines LabThinking Machines Lab 是由 OpenAI 前首席技术官 Mira Murati 与多名前 OpenAI 研究人员创办的人工智能研究与产品公司，主张让 AI 系统更易理解、可定制并能与人协作。2025年7月，它以120亿美元估值完成20亿美元种子轮融资；其主要产品是供研究者和开发者微调开放权重模型的训练接口 Tinker，2026年起又发布开放权重模型 Inkling 系列。点击查看完整词条 Corporation的企业研究员（Corporate Fellow），后来还担任PHZ Capital Partners和Mobileye的董事，并参与创办或投资Arris Pharmaceutical、nFX、Imagen、Digital Persona与DeepMindGoogle DeepMindGoogle DeepMind 是 Google 旗下的人工智能研究机构，2023年4月由2014年被 Google 收购的 DeepMind 与 Google Research 的 Brain 团队合并而成，由 Demis Hassabis 任首席执行官。它开发了 AlphaGo、AlphaFold 和 Gemini 系列模型，Hassabis 与 John Jumper 因 AlphaFold 的蛋白质结构预测工作获得2024年诺贝尔化学奖。点击查看完整词条等公司。⁠[5]

在1990年NIPS会议论文中，他与Federico Girosi、Bruno Caprile把从样本中学习输入—输出映射视为多维函数逼近问题，并指出此前二人已证明正则化方法与他们称为“regularization networks”（正则化网络）的一类三层网络等价。⁠[6]

1999年，他与Maximilian Riesenhuber在Nature Neuroscience发表“Hierarchical models of object recognition in cortex”，提出一个与下颞叶皮层生理数据相符、基于类MAX运算的层级物体识别模型。⁠[7]

他于1994年入籍美国，2000年起任MIT McGovern Institute for Brain Research教员，同年获University of Pavia纪念伏打两百周年的荣誉博士学位。⁠[2]

2009年10月，时任Center for Biological and Computational Learning主任的他获Okawa Foundation for Information and Telecommunications颁发的大川奖（Okawa Prize），成为第13位获奖的美国学者；获奖理由称其“outstanding contributions to the establishment of computational neuroscience”（对创立计算神经科学的杰出贡献）。⁠[8]

2013年9月9日，美国国家科学基金会（NSF）宣布资助以MIT为基地、由他领导的Center for Brains, Minds and Machines（CBMM），首期五年2500万美元；该中心源于他与Joshua Tenenbaum提议、2011年启动的MIT Intelligence Initiative。⁠[9]

他表示，人工智能早期的梦想尚未实现，“it’s time to try again”（是时候再试一次了）；他说中心将研究智能的算法与策略、神经回路实现、儿童智能发展和社会智能。⁠[10]

2014年，Society for Neuroscience授予他奖金2.5万美元的Swartz Prize for Theoretical and Computational Neuroscience，于华盛顿举行的Neuroscience 2014年会上颁发；SfN主席Carol Mason称他是计算神经科学领域的“founder and driving force”（奠基者和推动者）。⁠[11]

2017年3月，他与Hrushikesh Mhaskar等人在International Journal of Automation and Computing发表综述，讨论深度网络在何种条件下可比浅层网络有指数级优势、从而避免维数灾难。⁠[12]

同年，IEEE计算机学会模式分析与机器智能技术委员会授予他PAMI Azriel Rosenfeld Lifetime Achievement Award。⁠[13]

2018年6月11日，MIT公布Quest for Intelligence领导层，他被任命为其中“The Core”的创始科学顾问；该部分由James DiCarlo任主任，Josh Tenenbaum和Leslie KaelblingLeslie KaelblingLeslie Pack Kaelbling是美国计算机科学家和机器人学家，MIT Panasonic计算机科学与工程教授，以强化学习、部分可观测马尔可夫决策过程规划和机器人任务与运动规划等研究著称，并创办了开放获取期刊Journal of Machine Learning Research。点击查看完整词条任科学主任。⁠[14]

Quest官网回顾称，2013年获NSF长期资助的CBMM由他领导，其使命是理解大脑如何产生心智、脑回路如何学习和计算以及智能如何在机器中复现，为Quest的建立铺平了道路。⁠[15]

2019年1月19日，他做客Lex FridmanLex FridmanLex Fridman 是生于苏联、在美国长大的计算机科学家和播客主持人，任 MIT 研究科学家，研究人机交互与自动驾驶。他主持的 Lex Fridman Podcast 以数小时长篇对话著称，嘉宾包括多国领导人和科技企业领袖。点击查看完整词条 Podcast第13期“Brains, Minds, and Machines”；节目介绍称其论文被引用逾10万次，并提到他曾指导Demis HassabisDemis HassabisDemis Hassabis是英国人工智能研究者和企业家，DeepMind联合创始人，2010年至2026年担任DeepMind及Google DeepMind CEO，此后任Google DeepMind董事长、Alphabet首席科学家和Isomorphic Labs CEO；他早年是国际象棋神童和游戏设计师，因AlphaFold蛋白质结构预测与John Jumper分享2024年诺贝尔化学奖，曾两次做客Lex Fridman Podcast。点击查看完整词条、Amnon Shashua和Christof Koch等研究者与创业者。⁠[16]

他与H. Kuehne、H. Jhuang、E. Garrote和T. Serre因论文“HMDB: A large video database for human motion recognition”获2021年Helmholtz Prize，该奖由TCPAMI在ICCV上颁发，表彰对计算机视觉的基础性贡献。⁠[17]

此前他已获首届国际科学奖“Ratio et Spes”，2022年又获Kampé de Fériet奖。⁠[5]

2026年1月，他在The Transmitter播客“Brain Inspired”中与Paul Middlebrooks讨论学习理论，介绍了“compositional sparsity”（组合稀疏性）原则，即许多简单函数按层级连接即可实现复杂函数。⁠[18]

截至2026年10月，McGovern Institute列他为Eugene McDermott荣休教授、CBMM前主任，研究聚焦深度学习数学和视觉皮层计算神经科学。⁠[19]

其实验室网站称，他指导过Christof Koch、Amnon Shashua和Demis Hassabis等人，并称截至2024年他是14年间获NSF人工智能经费最多的个人。⁠[20]

他同时担任MIT Siegel Family Quest for Intelligence科学顾问。⁠[21]

个人网站：公开链接：https://poggio-lab.mit.edu/（在新窗口打开）⁠[20]

MIT：官网：https://www.mit.edu/（在新窗口打开）⁠[5]

McGovern Institute for Brain Research：官网：https://mcgovern.mit.edu/（在新窗口打开）⁠[11]

Center for Brains, Minds and Machines：官网：https://cbmm.mit.edu/（在新窗口打开）⁠[17]