Tomaso Poggio

Tomaso A. Poggio於1947年9月11日生於意大利熱那亞。他自述六至十八歲就讀於耶穌會學校Arecco，後入University of Genoa學物理。⁠[1]

1971年，他獲University of Genoa理論物理博士學位。⁠[2]

他回憶，Werner Reichardt在他訪問Max Planck Institut für Biologische Kybernetik後聘他為助理，他於1971年9月抵達Tübingen；1972年6月，他與Barbara Venturini Guerrini結婚。⁠[1]

他在該所與W. Reichardt合作，對蒼蠅的視覺—運動控制系統作出定量刻畫。⁠[3]

1976年6月，他與D. Marr發表MIT人工智能實驗室備忘錄“Cooperative Computation of Stereo Disparity”（AIM-364），分析雙眼圖像對應問題，提出一種能從隨機點立體圖中提取視差信息的協同算法。⁠[4]

1981年，他離開Tübingen，成為MIT副教授。⁠[2]

他曾任超級計算機公司Thinking MachinesThinking Machines LabThinking Machines Lab 是由 OpenAI 前首席技術官 Mira Murati 與多名前 OpenAI 研究人員創辦的人工智能研究與產品公司，主張讓 AI 系統更易理解、可定製並能與人協作。2025年7月，它以120億美元估值完成20億美元種子輪融資；其主要產品是供研究者和開發者微調開放權重模型的訓練接口 Tinker，2026年起又發佈開放權重模型 Inkling 系列。點擊查看完整詞條 Corporation的企業研究員（Corporate Fellow），後來還擔任PHZ Capital Partners和Mobileye的董事，並參與創辦或投資Arris Pharmaceutical、nFX、Imagen、Digital Persona與DeepMindGoogle DeepMindGoogle DeepMind 是 Google 旗下的人工智能研究機構，2023年4月由2014年被 Google 收購的 DeepMind 與 Google Research 的 Brain 團隊合併而成，由 Demis Hassabis 任首席執行官。它開發了 AlphaGo、AlphaFold 和 Gemini 系列模型，Hassabis 與 John Jumper 因 AlphaFold 的蛋白質結構預測工作獲得2024年諾貝爾化學獎。點擊查看完整詞條等公司。⁠[5]

在1990年NIPS會議論文中，他與Federico Girosi、Bruno Caprile把從樣本中學習輸入—輸出映射視為多維函數逼近問題，並指出此前二人已證明正則化方法與他們稱為“regularization networks”（正則化網絡）的一類三層網絡等價。⁠[6]

1999年，他與Maximilian Riesenhuber在Nature Neuroscience發表“Hierarchical models of object recognition in cortex”，提出一個與下顳葉皮層生理數據相符、基於類MAX運算的層級物體識別模型。⁠[7]

他於1994年入籍美國，2000年起任MIT McGovern Institute for Brain Research教員，同年獲University of Pavia紀念伏打兩百週年的榮譽博士學位。⁠[2]

2009年10月，時任Center for Biological and Computational Learning主任的他獲Okawa Foundation for Information and Telecommunications頒發的大川獎（Okawa Prize），成為第13位獲獎的美國學者；獲獎理由稱其“outstanding contributions to the establishment of computational neuroscience”（對創立計算神經科學的傑出貢獻）。⁠[8]

2013年9月9日，美國國家科學基金會（NSF）宣佈資助以MIT為基地、由他領導的Center for Brains, Minds and Machines（CBMM），首期五年2500萬美元；該中心源於他與Joshua Tenenbaum提議、2011年啟動的MIT Intelligence Initiative。⁠[9]

他表示，人工智能早期的夢想尚未實現，“it’s time to try again”（是時候再試一次了）；他說中心將研究智能的算法與策略、神經迴路實現、兒童智能發展和社會智能。⁠[10]

2014年，Society for Neuroscience授予他獎金2.5萬美元的Swartz Prize for Theoretical and Computational Neuroscience，於華盛頓舉行的Neuroscience 2014年會上頒發；SfN主席Carol Mason稱他是計算神經科學領域的“founder and driving force”（奠基者和推動者）。⁠[11]

2017年3月，他與Hrushikesh Mhaskar等人在International Journal of Automation and Computing發表綜述，討論深度網絡在何種條件下可比淺層網絡有指數級優勢、從而避免維數災難。⁠[12]

同年，IEEE計算機學會模式分析與機器智能技術委員會授予他PAMI Azriel Rosenfeld Lifetime Achievement Award。⁠[13]

2018年6月11日，MIT公佈Quest for Intelligence領導層，他被任命為其中“The Core”的創始科學顧問；該部分由James DiCarlo任主任，Josh Tenenbaum和Leslie KaelblingLeslie KaelblingLeslie Pack Kaelbling是美國計算機科學家和機器人學家，MIT Panasonic計算機科學與工程教授，以強化學習、部分可觀測馬爾可夫決策過程規劃和機器人任務與運動規劃等研究著稱，並創辦了開放獲取期刊Journal of Machine Learning Research。點擊查看完整詞條任科學主任。⁠[14]

Quest官網回顧稱，2013年獲NSF長期資助的CBMM由他領導，其使命是理解大腦如何產生心智、腦回路如何學習和計算以及智能如何在機器中復現，為Quest的建立鋪平了道路。⁠[15]

2019年1月19日，他做客Lex FridmanLex FridmanLex Fridman 是生於蘇聯、在美國長大的計算機科學家和播客主持人，任 MIT 研究科學家，研究人機交互與自動駕駛。他主持的 Lex Fridman Podcast 以數小時長篇對話著稱，嘉賓包括多國領導人和科技企業領袖。點擊查看完整詞條 Podcast第13期“Brains, Minds, and Machines”；節目介紹稱其論文被引用逾10萬次，並提到他曾指導Demis HassabisDemis HassabisDemis Hassabis是英國人工智能研究者和企業家，DeepMind聯合創始人，2010年至2026年擔任DeepMind及Google DeepMind CEO，此後任Google DeepMind董事長、Alphabet首席科學家和Isomorphic Labs CEO；他早年是國際象棋神童和遊戲設計師，因AlphaFold蛋白質結構預測與John Jumper分享2024年諾貝爾化學獎，曾兩次做客Lex Fridman Podcast。點擊查看完整詞條、Amnon Shashua和Christof Koch等研究者與創業者。⁠[16]

他與H. Kuehne、H. Jhuang、E. Garrote和T. Serre因論文“HMDB: A large video database for human motion recognition”獲2021年Helmholtz Prize，該獎由TCPAMI在ICCV上頒發，表彰對計算機視覺的基礎性貢獻。⁠[17]

此前他已獲首屆國際科學獎“Ratio et Spes”，2022年又獲Kampé de Fériet獎。⁠[5]

2026年1月，他在The Transmitter播客“Brain Inspired”中與Paul Middlebrooks討論學習理論，介紹了“compositional sparsity”（組合稀疏性）原則，即許多簡單函數按層級連接即可實現複雜函數。⁠[18]

截至2026年10月，McGovern Institute列他為Eugene McDermott榮休教授、CBMM前主任，研究聚焦深度學習數學和視覺皮層計算神經科學。⁠[19]

其實驗室網站稱，他指導過Christof Koch、Amnon Shashua和Demis Hassabis等人，並稱截至2024年他是14年間獲NSF人工智能經費最多的個人。⁠[20]

他同時擔任MIT Siegel Family Quest for Intelligence科學顧問。⁠[21]

個人網站：公開鏈接：https://poggio-lab.mit.edu/（在新窗口打開）⁠[20]

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

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

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