@jakevin7: 现在所有人都在聊 AI,但很少有人知道,这个领域的奠基人曾经被整个世界当成疯子扔掉。 Geoffrey Hinton 在 2024 年拿了诺贝尔物理学奖。 有记者问他:你等了多少年? 他说:大概四十年。 1969 年,神经网络被一本书干死…

X AI KOLs Following 新闻

摘要

本文回顾了 Geoffrey Hinton 在神经网络被学术界抛弃的 AI 寒冬中坚持研究长达三十年,最终凭借 AlexNet 在 2012 年 ImageNet 大赛中一举成名,并在 2024 年获得诺贝尔物理学奖的历程。

现在所有人都在聊 AI,但很少有人知道,这个领域的奠基人曾经被整个世界当成疯子扔掉。 Geoffrey Hinton 在 2024 年拿了诺贝尔物理学奖。 有记者问他:你等了多少年? 他说:大概四十年。 1969 年,神经网络被一本书干死了。 发明感知机的罗森布拉特,1971 年在一场帆船事故里淹死了,终年 43 岁。他没有等到被证明是对的那一天。 Hinton 比他幸运——只是用在一个在 AI 地狱里待了三十年的人身上,"幸运"这个词有点残忍。 1990 年代,AI 冬天第二季。学术圈有个不成文的规矩:投神经网络的论文,标题里最好别出现"neural"这个词,否则审稿人直接拒掉,连正文都懒得看。 Hinton 坚持做神经网络,等于公开宣布:我在支持一个大家都认为已死的技术。 他在美国越来越混不下去,军方经费占满了整个 CS 预算,他不愿意签。1987 年把全家搬去了加拿大多伦多,继续做那些所有人都说"没用"的研究。 一篇一篇被拒,一个一个申请没有结果。这一坚持,就是二十多年。 2012 年,他 64 岁,带着两个学生把 AlexNet 扔进了 ImageNet 大赛。 错误率比第二名低了 10.8 个百分点。 整个 AI 届当场沉默了三秒。然后所有人开始疯狂找 GPU。 2018 年,图灵奖。2024 年,诺贝尔物理学奖。 有人问他,当年把你批得一文不值的那些人,你想对他们说什么? 他笑了一下:我不记仇。我只是知道我是对的。
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/08 07:17

现在所有人都在聊 AI,但很少有人知道,这个领域的奠基人曾经被整个世界当成疯子扔掉。

Geoffrey Hinton 在 2024 年拿了诺贝尔物理学奖。

有记者问他:你等了多少年?

他说:大概四十年。

1969 年,神经网络被一本书干死了。

发明感知机的罗森布拉特,1971 年在一场帆船事故里淹死了,终年 43 岁。他没有等到被证明是对的那一天。

Hinton 比他幸运——只是用在一个在 AI 地狱里待了三十年的人身上,“幸运“这个词有点残忍。

1990 年代,AI 冬天第二季。学术圈有个不成文的规矩:投神经网络的论文,标题里最好别出现“neural“这个词,否则审稿人直接拒掉,连正文都懒得看。

Hinton 坚持做神经网络,等于公开宣布:我在支持一个大家都认为已死的技术。

他在美国越来越混不下去,军方经费占满了整个 CS 预算,他不愿意签。1987 年把全家搬去了加拿大多伦多,继续做那些所有人都说“没用“的研究。

一篇一篇被拒,一个一个申请没有结果。这一坚持,就是二十多年。

2012 年,他 64 岁,带着两个学生把 AlexNet 扔进了 ImageNet 大赛。

错误率比第二名低了 10.8 个百分点。

整个 AI 届当场沉默了三秒。然后所有人开始疯狂找 GPU。

2018 年,图灵奖。2024 年,诺贝尔物理学奖。

有人问他,当年把你批得一文不值的那些人,你想对他们说什么?

他笑了一下:我不记仇。我只是知道我是对的。

相似文章

@0xCheshire: “如果你今晚睡得安稳,说明你根本没听懂。” 这是亲手构建了当今所有 AI 底层神经网络的教父 Geoffrey Hinton ,从 Google 辞职后向世界发出的警告。 这场 47 分钟的演讲,揭开了一个没人愿意面对的现实: AI 正在…

X AI KOLs Timeline

Geoffrey Hinton 从 Google 辞职后发表演讲,警告 AI 正在进化出创造者都无法预料的能力,人类在大部分认知领域已被甩在后面,机器超越人类只是时间问题。

Birth of AI/Steve

Reddit r/ArtificialInteligence

史蒂文·马斯卡尔博士分享了他从1988年神经网络研究到构建AI史蒂夫系统、以及开发纪念亲友和朋友应用、食物健康应用的个人故事,强调了多巴胺驱动的好奇心和超级个体时代的来临。

@Phoenixyin13: 现在的人工智能领域陷入了一个非此即彼的怪圈。 一边是统治世界的 Transformer 架构,它记性极好,但由于计算量呈平方级爆炸,长文本读得越多就越贵,活脱脱一个吞金兽。 另一边是老牌的 RNN 架构,计算速度极快,成本很低,但它是个彻…

X AI KOLs Timeline

本文介绍了Google Research联合康奈尔和南加大提出的一种新方法,通过为RNN的记忆拍快照并缓存,使RNN能高效处理长文本,兼具Transformer的强记忆和RNN的低成本,为长上下文AI提供新方向。