<p class="ql-block">沒有誰能青春永駐，沒有人能長生不老。請保持愉悅的心情，做最好的自己！</p> <p class="ql-block">愿你所到之處，遍地陽光，生活的每一個角落，都有幸福和美好，快樂永遠。</p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block">不巧的是，正值人工智能的寒冬。在當時的人工智能界，人們開始廣泛地懷疑運用模擬人腦的神經網絡進行機器學習。</p> <p class="ql-block">最著名的論斷來自當時的“人工智能之父”馬文·明斯基。連辛頓的博士導師都被明斯基的理論說服了。他開始勸說自己的學生，</p> <p class="ql-block">換一個有前途的方向，別做神經網絡了。辛頓回憶，博士期間，他的研究方向始終與導師期望的背道而馳。辛頓說，</p> <p class="ql-block">他認可明斯基指出的神經網絡的缺陷，但與多數人的選擇不同，他想繼續往“有缺陷的方向”前進，完善前人指出的漏洞。</p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block">辛頓回憶，他從小在宗教學校上學，卻是全班唯一不信仰宗教的人。“每個人都可能是錯的，</p> <p class="ql-block">你需堅持自己的主張，直到實現它或者徹底否定它，做科學就需要這樣的精神。”</p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block">固執的辛頓在1978年順利博士畢業，當時的學者也沒有預料到，他的堅持從此掀開了人工智能深度學習革命，</p> <p class="ql-block">并讓21世紀的各大巨頭爭相進行科技軍備競賽。博士畢業后，孤獨的辛頓漂至了美國，總算在加州大學圣迭戈分校，</p> <p class="ql-block">找到了一些志同道合的人士。他們相信用計算機多層神經網絡可以模擬人類大腦的演算方式，并且擁有推理能力。</p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block">1982年，加州理工學院教授霍普菲爾德率先開發了一種神經網絡，用于模擬大腦如何相互作用產生穩定記憶。</p> <p class="ql-block">人腦的運作好比需要集體演奏交響曲，只有當神經元共同作用時，它們才能產生新的強大的特性。</p> <p class="ql-block">“如果你只關注網絡中的每一個獨立神經元，是很難察覺這些特性的。”擁有物理學背景的霍普菲爾德，</p> <p class="ql-block">開始想到原子自旋而產生的特性，這一特性使每個原子都成為一個微小的磁鐵。相鄰原子自旋會相互影響，</p> <p class="ql-block">自旋方向一致的區域得以形成。運用自旋性，霍普菲爾德成功構建了有節點和連接的神經網絡，并以能量函數作為表達，</p> <p class="ql-block">大致實現原來類似于人類的聯想記憶，更年輕的辛頓也深受影響和鼓舞。1986年，</p> <p class="ql-block">辛頓與兩名學者共同發表了一篇題為“通過反向傳播誤差來學習”的論文，成為當代機器深度學習的奠基之作。</p> <p class="ql-block">反向傳播成功解決了多層神經網絡的訓練問題，證明了神經網絡絕非只停留在想象的空中樓閣。</p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block">同一時期，辛頓與同事們發明了玻爾茲曼機。這個新神經網絡汲取了統計物理學原理，</p> <p class="ql-block">也是當今短視頻平臺算法令人無法自拔的基本原理:算法可以分析和找到大數據之間的聯系，</p> <p class="ql-block">計算不同類別的人最大概率會喜歡和討厭的內容，并根據每次點擊的情況，實時進行概率計算和內容推選。</p> <p class="ql-block">1986年，經過訓練的玻爾茲曼機能夠識別出它未曾見過的信息的熟悉特征，這也就意味著，</p> <p class="ql-block">計算機擁有了自我學習的能力，這正是神經網絡的擁躉多年來所期許的。</p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block">人生不求完美，但求富貴平安。歲月流轉，人生漫漫，唯有那些與你相知相伴的人，始終溫暖在心間。</p> <p class="ql-block">愿彼此珍惜珍重，把美好銘刻在歲月深處，攜手迎接每一個美好幸福的清晨。</p>
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