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第7章
深度学习时代
The quest for 'artificial flight' succeeded when theWright brothers and others stopped imitating birds andstarted learning about aerodynamics
当菜特兄弟和其他人不再模仿鸟类飞行，而是开始研究空气动力学的时候，人类对“人工飞行”的探索才算是取得了成功。
——彼得·诺维格(Peter Norvig)
《人工智能:一种现代方法》1994年
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【主要内容及感悟】
连接主义在经历挫折之后一度沉寂，但依旧有研究者没有放弃这一方向。 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）作为连接主义领域的一位杰出代表，对深度学习的发展做出了不可磨灭的贡献。他于1947年出生于英国，从小便展现出卓越的学术才华，后来在剑桥大学获得了心理学和计算机科学的学位。在其漫长而辉煌的职业生涯中，辛顿教授不仅为人工智能领域的前沿研究奠定了基础，更通过提出和推广深度学习理论，引领了一场学术界和工业界的革命。辛顿教授的研究主要集中在神经网络及其在机器学习中的应用。 早在1980年代，他就与同事们共同提出了反向传播算法，这一算法至今仍然是训练深度神经网络的核心方法之一。通过这一创新，辛顿教授成功地解决了传统神经网络在多层架构下难以训练的问题，从而为深度学习的兴起铺平了道路。 2006年和他的学生拉斯·萨拉克赫迪诺弗(Ruslan Salakhutdinov)在美国著名的《科学》杂志上发表的，名为《通过神经网络进行数据降维处理》(Reducingthe Dimensionalityof Data with Neural Networks)的论文。开启了深度学习时代的元年。 2012年，辛顿教授与他的学生们设计了名为“AlexNet”的深度神经网络，代表团队参加ILSVRC2012比赛。更标志着深度学习方法取代了传统浅层学习算法，深度学习的理念和技术开始在计算机视觉中占据统治地位。 随着计算能力的提升和大数据时代的到来，深度学习逐渐成为了机器学习领域的核心技术。辛顿教授的研究突破使得深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等多个领域得到了广泛应用。他与他的学生和同事们共同研发的卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等模型，正在改变我们与技术交互的方式，提升了计算机理解和处理信息的能力。 杰弗里·辛顿教授的学术成就与思想前瞻性，不仅推动了深度学习的发展，也为未来的人工智能研究指明了方向。随着科技的不断进步和对深度学习的进一步探索，我们有理由相信，辛顿教授所开创的这一领域将持续为人类社会的进步与发展贡献更多的智慧和力量。 在当前科技迅猛发展的时代，人工智能领域的进步彰显了科学探索的深远意义。马克斯·普朗克的观点提醒我们，科学进步常常伴随着旧观念和理论的终结，这一现象在人工智能的演变中尤为突出。尽管面临诸多挑战与竞争，机器学习以及其他相关技术依然在不断前行，推动着整个行业的发展。物理学家马克斯·普朗克(MaxPlanck，1858-1947)说曾过：“科学每经历一次葬礼就前进一步(Scienceadvances one funeral atatime)。” 人工智能界的“冰河时期”并不意味着停滞不前。相反，这一阶段往往是进行深思熟虑、反思及调整的关键时刻。经验丰富的研究者与新兴的年轻人才共同努力，既反思以往的研究成果，也探索未来的可能性。这种交汇不仅促进了基础研究的深化，也为应用技术的发展铺平了道路。例如，近年来，深度学习技术的快速演进，与图像识别、自然语言处理等领域的突破相辅相成，重新定义了我们对机器学习的认识。 当彼得·诺维格提到莱特兄弟的飞行探索时（《人工智能:一种现代方法》一书的作者彼得·诺维格(PeterNorvig，1956-)曾写到:“当莱特兄弟和其他人不再模仿鸟类飞行，而是开始研究空气动力学的时候，人类对'人工飞行’的探索才算是取得了成功。”），实际上是在强调科学进步的重要转变。当科学家们从简单的模仿自然现象转向深入理解其背后的原理和规律时，真正的创新才得以发生。 在人工智能领域，我们也正在经历类似的转变。最初的机器学习研究多是基于经验法则，然而随着数学理论和计算能力的进步，研究者开始构建更加复杂且能力强大的算法框架。这一转变使得人工智能的应用不仅限于理论探讨，而是实际影响了工业、医疗、金融等多个领域的运营模式。 展望未来，人工智能领域充满了可能性。随着技术的不断进步，未来的探索会引导我们心灵的深处，推动我们对智能本质的进一步理解。无论是对大数据的深度挖掘，还是对机器人自主学习能力的提升，人工智能都展现出无尽的创意与潜力。在这一过程中，我们需要始终保持开放的心态，拥抱变化，勇于创新。科学的进步绝不仅仅是技术的堆砌，而是人类对未知领域的探索与理解。正如普朗克所言，科学在每一次观念的更新中迈步向前，而我们面前的人工智能之路，同样充满了探索与挑战的机会。![]()
