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🚀前言

杰弗里·辛顿这位实习生，他的漫长学术生涯，几乎与AI学科同龄。

🚀一、人工神经网络道路崎岖

今天，人工智能正在全社会范围内迅速普及，而这一繁荣景象，与以杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）为代表的一批科学家在AI发展的低谷期仍坚持神经网络研究密不可分。

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），简称神经网络，是人工智能的核心研究领域之一。AI研究长期存在两大学派：一是符号学派（Symbolism），亦称符号主义；二是联结学派（Connectionism），亦称联结主义（另有观点认为还存在第三大学派，即行为学派）。两派均从人脑获取灵感，但研究路径迥异。

符号学派从人脑的逻辑推理功能出发，主张将信息抽象为符号，并通过符号运算模拟人类的推理过程。与之相对，联结学派则着眼于人脑的生理结构——人脑由数百亿个神经元相互连接而成，形成高度复杂的网络，思维活动正源于神经元之间的信息传递与处理。因此，联结学派试图以机器模拟神经元，并通过构建人工神经网络来实现“机器思维”。神经网络的研究正是沿这一路径展开。

然而，与AI的整体发展一样，神经网络的道路并非一帆风顺。

神经网络的概念实际上早于人工智能学科本身，在20世纪40年代就已提出。AI奠基人之一的马文·明斯基（Marvin Minsky）于1951年研制出世界上首台神经网络学习机，并在1956年的达特茅斯会议上进行了展示。1957年，康奈尔大学心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出“感知机”（Perceptron），首次以算法精确定义神经网络，并构建了第一个具备自组织与自学习能力的数学模型，为后续神经网络研究奠定基础。该模型因能识别字母与图像而引起轰动，一度点燃了人们对AI的无限憧憬。

然而，受限于当时的技术条件，神经网络系统远未达到实用水平。明斯基本人也后来对感知机提出严厉批评，神经网络研究随之在AI的第一次寒冬中陷入低潮。

当辛顿于1978年获得博士学位时，AI正迎来以专家系统为代表的第二次高潮。但作为联结学派的坚守者，他并未感受到时代的眷顾——当时符号学派占据绝对主流，专家系统与推理机大行其道。随后而至的第二次AI寒冬更是使所有AI项目遭受重创，神经网络同样未能幸免。

尽管神经网络在理念上极具吸引力，也持续产出一系列研究成果，但随着对人脑认知的不断深入，人们越发意识到其实现的极端困难。人脑拥有约860亿个神经元，每个神经元都可视为一台微型计算机，并通过100万亿至1000万亿个突触相互连接。如此天文数字般的复杂系统，至今仍远未被人完全理解，更遑论在机器中完整复现。

正因如此，即便如“谷歌大脑”（Google Brain）这类著名的人工神经网络系统，其目标也并非全脑模拟，而仅是尝试实现大脑某一部分的功能。尽管如此，神经网络的研究仍在艰难中持续推进，并最终成为当前AI复兴的关键支柱。