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🚀前言

很少有哪一个科学领域像 AI这样，在漫漫发展进程中，经历那么多的大起大落。

🚀一、迎来春暖花开

然而，即使在人工智能的漫长寒冬之中，研究也从未真正停止。在全球范围内，科学家们仍在默默坚持，学科边界持续拓展，理论与应用不断深化。

个人计算机的普及与互联网的迅猛发展，对AI而言实则是一把双刃剑：一方面，它们吸走了原本可能投向AI的资金与关注，将后者推向边缘；另一方面，却也极大地提升了社会整体的计算能力，并催生了前所未有的海量数据——这些恰恰为AI下一轮复兴埋下了至关重要的伏笔。

冰雪正在消融，春风已在路上。尽管公众尚未察觉，学术圈内却早已暗流涌动，重要的创新接连涌现。

2024年诺贝尔物理学奖得主之一约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）于1982提出了一种新型神经网络结构，能够有效解决一大类模式识别问题，后被命名为“霍普菲尔德神经网络”。这是一种反馈型递归网络，其输出信号会重新传入输入端，经多次迭代最终趋于稳定。该网络还可模拟人类记忆的基本机制。这一革命性思想为当今深度学习的兴起奠定了重要基础，霍普菲尔德也由此荣获诺贝尔奖。

在欧洲，尤尔根·施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）博士于1991年迎来了他的“奇迹之年”——正如爱因斯坦在1905年的一系列突破。在1990至1991年间，他对生成对抗网络（GAN）和自监督预训练原理展开深入研究，为三十余年后的生成式AI浪潮（如ChatGPT）做出先驱性探索，被誉为“生成式人工智能之父”。此外，他与团队于1997年提出长短期记忆网络（LSTM），该架构被广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。苹果Siri、谷歌机器翻译等主流AI工具均曾倚重这一技术。在ChatGPT问世之前，他的贡献一度被称为“最具商业价值的人工智能成就”。连一向挑剔的埃隆·马斯克也毫不吝啬地称赞：“施密德胡伯发明了一切。”

这些科学家在极端困难时期的集体坚守，终于迎来AI春暖花开的时代。正如著名AI学者吴恩达所说：“AI不会再迎来下一个冬天。”

这群科学家中，2024年诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的坚持尤为动人，他的贡献也格外耀眼。正是辛顿等学者在人工神经网络领域数十年如一日的执着探索，才使深度学习脱颖而出，创造出今日AI的一个个奇迹。