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白天的时候，举国上下都在讨论股票，到了下午，突然冒出了诺贝尔物理学奖的新闻，再次掀起了一股热浪。
如大家所见，今年诺贝尔物理学奖的得主，是美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）。这两位，都是AI领域的专家。尤其是辛顿，在AI学术界可以说是教父级的存在。
在2024年之前，其实小枣君也不知道辛顿这个名字。今年，因为我也开始接触和学习AI，写了一些关于AI的文章，才对他有所了解。
辛顿是一个非常牛逼的人。他的人生极具传奇色彩。
他出生于学术世家（1947年），本科拿的是心理学学位（1970年），毕业后迷失方向，还去做了一段时间的木匠。后来，跌跌撞撞，才返回学术界，师从爱丁堡大学的一位教授，研究神经网络，拿了人工智能博士学位（1978年）。
看过我写的《人工智能简史》的同学，可能还记得，人类人工智能起步于1950年代，第一代创始人是图灵、麦卡锡、明斯基等几位大佬。但是，人工智能学术界早期走的路线，是错误的（符号主义、专家系统）。更要命的是，明斯基还把神经网络这个正确的路线，早早地否定掉了。
到了1980年代，专家们在老路上走不通，才重新想起了神经网络（机器学习）这条路。
1982年，约翰·霍普菲尔德（就是这次获得诺贝尔奖的另一位大佬）提出了Hopfield网络模型（其实也不算他原创，这个模型原型早期由其他科学家提出过）。1986年，戴维·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿、罗纳德·威廉姆斯等人共同发表了一篇名为《Learning representations by back-propagation errors（通过反向传播算法的学习表征）》的论文，提出了反向传播算法。这两项成就，给神经网络（机器学习）奠定了重要基础，也算是把人工智能拉到了正轨上。
1986年的辛顿，已经39岁了。他其实一直都活在家族阴影中。他老爸长期PUA他，说他达不到自己的成就（剑桥大学教授，昆虫学家）。可惜，他老爸死的早，辛顿也没办法证明给他老爸看。
到这里，故事并没有结束。
二十年后，也就是2006年，辛顿又爆发了。他发表了重要的论文《Reducing the dimensionality of data with neural networks（用神经网络降低数据维数）》，提出深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs），将人工智能带入了“深度学习”时代，解决了当时困扰AI已久的学习效率问题。这个创举可以说是给AI领域雪中送炭。
2012年，杰弗里·辛顿和他的学生伊利亚·苏茨克沃（Ilya Sutskever）和亚历克斯·克里切夫斯基（Alex Krizhevsky）参加了ImageNet每年举行的大规模视觉识别挑战赛（由李飞飞发起），利用深度学习模型大获全胜，再次震惊学界。
后来师徒三人获得了很多荣誉和财富，成立的公司还被谷歌高价收购了。
去年年末那场受到全球瞩目的OpenAI“政变风云”中，试图解雇公司CEO萨姆·奥特曼的那个OpenAI前首席科学家，就是他徒弟之一的伊尔亚·苏茨克韦。
总而言之，辛顿绝对是AI领域的顶级大佬，两次重大贡献彻底改写了AI的发展走向，拿奖也是名至实归。等有机会，我会写篇详细的辛顿个人传记，给大家看看。
现在唯一的疑问其实是——
辛顿之前拿了图灵奖（2018年），为啥这次拿的是诺贝尔物理学奖？这是把AI也当作物理学了？隔壁物理学的圈子，都已经炸锅啦！
