深度学习之父Hinton：从被嘲笑到封神

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当大家都不认可时，你为什么不放弃？因为我坚信其他人都错了。这句话听起来像是中二少年说的，但这句话却出自深度学习之父——Geoffrey Hinton。Hinton 坚信人工智能应该像人类一样思考和学习，实现这一目标的方式就是模仿人脑功能，通过人工神经网络来处理高维数据，如图像、语音的输入、输出和建模。

在今天看来，这似乎是理所当然的，但在1990年代，这种想法简直是异想天开。当时的计算能力、存储和数据量根本无法支撑构建类似人脑的智能系统。人们普遍认为Hinton要么是疯了，要么就是另有阴谋。

做正确的事情不难，难的是坚持做正确的事情。正确与否的验证往往不是立刻就能得到证实的，有时需要等上几年，甚至几十年的时间。Hinton坚持人工神经网络的观点被质疑和嘲笑了三十多年。

随着计算机科学的发展，计算能力逐渐能够支撑起庞大的数据计算。终于在2012年，Hinton带队参加ImageNet ILSVRC挑战赛，他们的Alexnet研究成果在图像识别任务上，以低于第二名10%的错误率获胜。这个比赛是计算机视觉领域的顶级比赛之一，这次完美的获胜让人们开始关注人工神经网络和深度学习的概念。Hinton也从一个被忽视的老头，逐渐走上了神坛。这个世界终于跟上了Hinton的步伐。

Hinton为什么能够打破时代技术条件的限制，坚持自己的方向呢？伟大的科学家往往拥有大胆的想象和坚定的信念。他们是真正的世界边界拓荒者。

Hinton认为深度学习可以以无监督的方式从数据中学习，这意味着它可以识别数据中隐藏的模式和关系，而不需要明确的标签或指导。这对于处理图像、音频和自然语言等复杂的高维数据尤为重要，这些数据很难甚至不可能手动标记所有相关特征。另一方面，深度学习可以表示具有大量参数的复杂函数，这使其能够对输入和输出之间的复杂关系进行建模。这对于图像和语音识别等任务尤为重要。

如今，深度学习已经成为人工智能的核心，并正在开启一个伟大的智能时代。

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