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2024諾貝爾物理學獎授予兩位人工智能研究先驅
2024諾貝爾物理學獎授予兩位人工智能研究先驅2024諾貝爾物理學獎授予兩位人工智能研究先驅
辛頓堅信大腦絕對不是通過人類編寫的“智能程序”來工作的。例如，你可以嘗試給小孩子編個程序，讓他照此步驟壹步壹步地從語法開始學習語言，但這並不會真正起作用，孩子們會從經驗中學習而不會按照你給他編的程序來做。
作為壹名年輕的研究生，辛頓對自己認定的目標如此自信，令人刮目相看。辛頓將此歸結為少年時經歷的環境所致。他的父母是無神論者，卻將兒子送去了壹所宗教學校。在那兒，辛頓周圍的每個人都相信上帝，除了他之外。因此，他已經習以為常總是與別人的不壹樣。辛頓在壹次訪談中表示，這對科學家是非常好的訓練，讓你對自己的觀點充滿信心，至少給你壹個合理的理論，即每個人都可能是錯的，你需要堅持自己的主張，直到實現它或者否定它，做科學就需要這樣的精神。
博士畢業幾年之後，辛頓去了美國作博士後。他高興地在加利福尼亞找到了幾個神經網絡的支持者。20 世紀 70 年代末，在加利福尼亞州，聖地亞哥有壹個團體，特別是 David Rumelhart等，他們認為神經網絡非常有趣。
圖2：辛頓1986年有關“反向傳播”的論文
1986年，辛頓與David Rumelhart和Ronald Williams共同發表了壹篇題為“通過反向傳播誤差來學習”（Learning representations by back-propagating errors）的論文[2]。
叁位科學家並不是第壹個提出這種“反向傳播”方法的人。但他們將反向傳播算法應用於多層神經網絡並且證明了這種方法對機器學習行之有效。他們的論文也證明了，神經網絡中的多個隱藏層可以學習任何函數，從而解決了閔斯基等書中提出的單層感知機存在的問題。
同壹時期，辛頓與 David Ackley 和 Terry Sejnowski 共同發明了玻爾茲曼機。
之後，辛頓在匹茲堡的卡內基梅隆大學找到了壹份工作，但他對裡根領導下的美國外交政策，特別是對中美洲的幹涉越來越感到不安。他和他的妻子羅斯收養了來自南美的壹男壹女，卻不太喜歡在美國撫養他們。另外，美國的大多數人工智能研究都是由國防部資助的，這也讓辛頓不滿意，因此他接受了加拿大高級研究所的邀請，以及多倫多大學計算機科學領域的職位，並在加拿大啟動了“機器和大腦學習”項目。
圖3：辛頓著名的“徒子徒孫”們
辛頓1986年有關反向傳播算法和波爾茲曼機的兩篇重要文章，抵不過當年“人工智能的寒冬”，似乎反響不大，但辛頓在加拿大多倫多大學，畢竟有了穩定的位置以及還算充裕的支持神經網絡的研究經費，使他能在這個冷門領域裡堅持耕耘叁拾余年無怨無悔。更為重要的是，隨著時間的推移，壹些深度學習的信徒們被辛頓所吸引。他培養了不少學生，學生又有學生，加上博士後及合作者，研究神經網絡深度學習的人才濟濟群星閃爍，盡管寒冬期間工作機會少，資金仍然稀缺，但研究者們興趣盎然，他們憑借自身的信念，排除嘈雜的幹擾而自得其樂，江湖貌似平靜但暗流湧動，為人工智能春天之到來做好了准備。正是應了壹句名言：“大隱隱於市”。
他長久的在這個冷門的領域耕耘，讓他最終迎來了春天，不但為他贏得了2018年的圖靈獎，也為人工智能領域帶來了革命性的突破。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
作為壹名年輕的研究生，辛頓對自己認定的目標如此自信，令人刮目相看。辛頓將此歸結為少年時經歷的環境所致。他的父母是無神論者，卻將兒子送去了壹所宗教學校。在那兒，辛頓周圍的每個人都相信上帝，除了他之外。因此，他已經習以為常總是與別人的不壹樣。辛頓在壹次訪談中表示，這對科學家是非常好的訓練，讓你對自己的觀點充滿信心，至少給你壹個合理的理論，即每個人都可能是錯的，你需要堅持自己的主張，直到實現它或者否定它，做科學就需要這樣的精神。
博士畢業幾年之後，辛頓去了美國作博士後。他高興地在加利福尼亞找到了幾個神經網絡的支持者。20 世紀 70 年代末，在加利福尼亞州，聖地亞哥有壹個團體，特別是 David Rumelhart等，他們認為神經網絡非常有趣。
圖2：辛頓1986年有關“反向傳播”的論文
1986年，辛頓與David Rumelhart和Ronald Williams共同發表了壹篇題為“通過反向傳播誤差來學習”（Learning representations by back-propagating errors）的論文[2]。
叁位科學家並不是第壹個提出這種“反向傳播”方法的人。但他們將反向傳播算法應用於多層神經網絡並且證明了這種方法對機器學習行之有效。他們的論文也證明了，神經網絡中的多個隱藏層可以學習任何函數，從而解決了閔斯基等書中提出的單層感知機存在的問題。
同壹時期，辛頓與 David Ackley 和 Terry Sejnowski 共同發明了玻爾茲曼機。
之後，辛頓在匹茲堡的卡內基梅隆大學找到了壹份工作，但他對裡根領導下的美國外交政策，特別是對中美洲的幹涉越來越感到不安。他和他的妻子羅斯收養了來自南美的壹男壹女，卻不太喜歡在美國撫養他們。另外，美國的大多數人工智能研究都是由國防部資助的，這也讓辛頓不滿意，因此他接受了加拿大高級研究所的邀請，以及多倫多大學計算機科學領域的職位，並在加拿大啟動了“機器和大腦學習”項目。
圖3：辛頓著名的“徒子徒孫”們
辛頓1986年有關反向傳播算法和波爾茲曼機的兩篇重要文章，抵不過當年“人工智能的寒冬”，似乎反響不大，但辛頓在加拿大多倫多大學，畢竟有了穩定的位置以及還算充裕的支持神經網絡的研究經費，使他能在這個冷門領域裡堅持耕耘叁拾余年無怨無悔。更為重要的是，隨著時間的推移，壹些深度學習的信徒們被辛頓所吸引。他培養了不少學生，學生又有學生，加上博士後及合作者，研究神經網絡深度學習的人才濟濟群星閃爍，盡管寒冬期間工作機會少，資金仍然稀缺，但研究者們興趣盎然，他們憑借自身的信念，排除嘈雜的幹擾而自得其樂，江湖貌似平靜但暗流湧動，為人工智能春天之到來做好了准備。正是應了壹句名言：“大隱隱於市”。
他長久的在這個冷門的領域耕耘，讓他最終迎來了春天，不但為他贏得了2018年的圖靈獎，也為人工智能領域帶來了革命性的突破。
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