杰弗里·辛顿：“图灵诺奖双得主”、“AI教父”，至高荣誉加身，果然没人比他更合适

杰弗里·辛顿：“图灵诺奖双得主”、“AI教父”，至高荣誉加身，果然没人比他更合适

2024年诺贝尔物理学奖授予了约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。其中，辛顿作为深度学习的奠基人，其研究彻底改变了人类对神经网络和人工智能的理解。

杰弗里·辛顿是谁？

他是英国皇家学会院士，加拿大皇家学会院士，美国国家科学院外籍院士，多伦多大学名誉教授。辛顿不仅是深度学习的奠基人，还带领人类进入了一个智能机器的时代。他的研究改变了人类对神经网络和人工智能的理解。他的故事也堪称传奇，从小木匠到“图灵奖”得主，再到诺贝尔奖得主；从学术困境到AI传奇，最初被视为“逆潮流”的先驱，如今他是AI领域无可争议的巨擘。

最初的梦想：小木匠

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），1947年12月6日出生于英国温布尔登，祖父乔治·布尔（George Boole）是布尔代数的创立者，这个数学系统是现代计算机科学的基础之一。可以说，科学基因早已在辛顿的血脉中流淌。然而，辛顿并非一开始就注定要在计算机领域大展拳脚。

杰弗里·辛顿自幼对人类大脑的运作机制充满了浓厚的兴趣，希望揭开其中的奥秘。出于种种原因，18岁的Hinton进入剑桥大学国王学院攻读物理和化学，但只读了一个月就退学了。一年之后，他又重新申请了国王学院的建筑学，结果又退学了，这次他只坚持了一天。之后又转向了物理和生理学，后来又转到了哲学，花1年修完了2年的课程，结果和自己的导师吵了起来。

最后，他转向了心理学，并于1970年，从剑桥大学获得了实验心理学的学士学位。然而，对本科阶段学习的种种不满和失望，使得他做出了一个令人意想不到的决定——成为一名木匠。在木匠工作中，辛顿一边制作书架、木门，一边思考着大脑运行的奥秘。他认为这种生活方式能让他更好地探索自己的兴趣。然而，经过一年多的木工生涯，他逐渐意识到，这段经历并不能真正帮助他理解大脑的运作。他渴望更深入的研究，遂下定决心重返学术殿堂，投身于科研领域。

开启学术探究之路

出于一直对大脑运作方式及如何产生智慧充满兴趣，同时他也觉得人工智能领域很有发展前景，辛顿就跑去研究人工神经网络了。当时 AI 正处于理论阶段，学术届分为统计学派和辛顿研究的神经网络派。绝大多数科研者都支持统计学派，认为神经网络学派没有前途。神经网络这个科研方向并没有多少人关注，也得不到其他人的认可，那时候并没有现在强大的 GPU 等算力资源，也没有充足的科研经费，只有辛顿的满腔热血。

1978年他在爱丁堡大学获得了人工智能方向的博士学位，开始了他与神经网络的不懈探索。这时他已经 31 岁了。为了找到一个支持他研究神经网络的栖身之处，也避免研究被用于军事项目，辛顿来到了加拿大高级研究所(CIFAR)，就是CIFAR10/CIFAR100数据集中的那个CIFAR，最后落脚在加拿大的多伦多大学。

逆流而行的信仰

在20世纪70至80年代，神经网络几乎被学术界抛弃。当时，更多的科学家和工程师关注的是基于规则的专家系统，而神经网络被认为过于复杂且不实用。即便如此，辛顿对自己的想法却始终坚定不移。

1970年代末，辛顿曾在加州大学圣迭戈分校工作，但他逐渐意识到美国的研究气氛并不适合自己。他移居加拿大，加入了多伦多大学，并在这里一待就是数十年。多伦多成为了他的创新实验室，远离学术界的主流观点，辛顿得以安心深入研究神经网络。

真正的转折点出现在1986年，当时辛顿与大卫·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）和罗纳德·威廉姆斯（Ronald J. Williams）共同提出了反向传播算法。这项算法解决了神经网络的关键问题——如何有效训练多层网络，使其能够自动调整权重来优化性能。反向传播的提出重新燃起了对神经网络的兴趣，并为后来的深度学习打下了基础。然而，即使在这项突破性发明之后，神经网络在学术界仍未彻底回归主流。

甚至在21世纪初期，辛顿还被一些学术机构、AI与计算机科学领域的圈子拒之门外。参加学术会议时，辛顿常坐在房间的最角落里，在大牛云集的会议上完全被忽视。好在辛顿在加拿大多伦多大学，有稳定的职位和还算充裕的支持神经网络的研究经费，使他能在这个冷门领域里坚持耕耘。更为重要的是，随着时间的推移，一些深度学习的信徒们被辛顿所吸引。

他培养了不少学生，学生又有学生，加上博士后及合作者，研究神经网络深度学习的人才济济群星闪烁，尽管寒冬期间工作机会少，资金仍然稀缺。但研究者们兴趣盎然，他们凭借自身的信念，排除嘈杂的干扰而自得其乐。

深度学习的复兴

辛顿是个充满理想主义的人，哪怕在最孤独的时刻，他也从未放弃自己对“让机器像人一样学习”的信念。随着计算能力的提升和数据量的增加，他终于等到了一个可以验证其理论的机会。

进入21世纪后计算机硬件的能力发展迅速，数据以惊人的速度开始积累，神经网络的训练开始变得可行。

2006年辛顿在Science上发表文章揭开了深度学习的序幕。他率先将反向传播用于多层神经网络，发明了玻尔兹曼机，提出逐层初始化预训练方法和胶囊神经网络。这一工作被认为是深度学习时代的开端。辛顿利用他的网络模型在手写数字识别等任务上取得了优异的表现，这让学术界重新审视神经网络的潜力。

2009年辛顿的2位学生使用神经网络赢下了一个语音识别比赛。2012年，是辛顿职业生涯中的一个转折点。他与学生亚历克斯·克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）共同开发的AlexNet参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛。

在比赛中，他们以惊人的准确率赢得了冠军，准确率高出第二名十多个百分点。这一成就让全世界都为之震惊，深度学习技术迅速成为各大科技公司的研究重点。

在领奖台上，辛顿激动地发表演讲，他说：“这不仅是我们团队的胜利，更是整个神经网络研究领域的一次复兴。”这一刻，他不仅收获了荣誉，更让全世界看到了人工智能的无限可能。全球的科技巨头都开始争相投资深度学习。谷歌、Facebook、微软等公司纷纷投入巨资进行神经网络和深度学习的研究。

创造工业界的奇迹

随着深度学习技术的发展，辛顿逐渐成为全球人工智能领域的重要人物。2013年，他创办的公司DNNresearch被谷歌收购，辛顿也随之加入谷歌。在这里，他继续进行深度学习研究，并带领团队开发了一系列突破性的技术。辛顿常常在会议上分享他的研究成果，与来自不同领域的科学家进行深入讨论。

在谷歌工作期间，辛顿提出了“胶囊网络”（Capsule Networks）的概念，旨在解决卷积神经网络的不足。卷积网络擅长处理二维图像，但对于更复杂的三维物体理解力不足，尤其在处理不同角度或视角的物体时，往往容易混淆。辛顿的胶囊网络模型试图通过模拟人类大脑的方式，提升神经网络在空间层次理解上的能力，进一步推动了机器视觉的发展。

2018年，辛顿与杨立昆（Yann LeCun）和约书亚·本希奥（Geoffrey Hinton）共同获得图灵奖，这一荣誉被誉为计算机科学界的“诺贝尔奖”。在领奖时，他谦逊地说：“这份荣誉属于所有为人工智能奋斗的人们。”他的言辞展现了他对团队合作和科学精神的重视，也让更多人关注到人工智能的发展。

直到2023年，为了更自由地探讨这些问题，辛顿选择从谷歌离职。他希望能够引发更多关于AI伦理与社会责任的讨论，并推动相关政策的制定。在一次采访中，他坦言：“我希望未来的人们能以负责任的方式使用AI，而不是让它成为我们生活中的威胁。”

AI世界的传火者

辛顿长久地坚持在这个冷门的领域耕耘，让他最终迎来了AI的春天，不但为人工智能领域带来了革命性的突破，辛顿（Hinton)的研究不仅带来了技术上的飞跃，也培养了一大批优秀的AI人才。包括：

1. 同获2018年图灵奖的Yann LeCun是辛顿的博士后，担任Facebook人工智能研究院总监。
2. Brendan Frey是辛顿的博士，DeepGenomics公司创始人和CEO。
3. Radford Neal是辛顿的博士，R语言的pqR解释器作者。
4. Ilya Sutskever是辛顿的博士，DNNresearch的联合创始人，目前任OpenAI 的研究总监。
5. Alex Krizhevsky是辛顿的博士，AlexNet网络模型的第一作者。

在多伦多大学，辛顿培养了一代又一代的AI研究人员，他的实验室成为全球顶尖AI人才的摇篮。这些学生不仅继承了辛顿的学术精神，还带着他的理念走向世界，在不同的领域推动着人工智能的进步。

荣誉加身不忘疾呼

2024年，辛顿因其在神经网络和人工智能领域的开创性贡献，获得了诺贝尔物理学奖。这一殊荣是对他一生工作的肯定，也是对神经网络与人工智能研究领域的历史性认可。

辛顿通过物理学的方式理解人工智能，他运用物理的理论和工具来分析人工神经网络的结构和行为，找到了训练这些网络的方法，彻底改变了机器学习的未来。

尽管辛顿已经在人工智能领域取得了巨大成功，但他对未来仍充满警惕。他反复提醒人们，AI的崛起带来的不仅是技术进步，还有诸多潜在风险。他曾公开表达过对超级智能失控的担忧，强调AI的发展必须伴随着伦理和法律框架的构建，以防止技术滥用。

辛顿认为，未来的AI不仅要追求更高的效率，还要更加“可解释”，即AI的决策过程需要透明，能够被人类理解和审查。这种观点也引发了全球科技界和学术界对AI“黑箱问题”的广泛讨论。

杰弗里·辛顿的10大语录

1. “深度学习的潜力是无限的，只要我们愿意去挖掘。”
   ——Hinton在谈及深度学习的未来时，强调了这项技术的广泛应用潜力。

2. “人工智能就像电一样，将渗透到每个角落。”
   ——他常将AI的影响比作历史上重大技术革新，尤其是工业革命。

3. “深度学习是让机器从数据中学习的方式，而不是手动编码它们的行为。”
   ——解释了深度学习的本质及其区别于传统编程的方式。

4. “我从未预料到人工智能的发展会如此迅速。”
   ——他在谈论AI技术的飞速进步时曾表达过这种惊叹。

5. “在某些领域，机器已经超越了人类能力。”
   ——探讨AI技术在特定任务上超过人类的能力，尤其是图像和语音识别领域。

6. “我们必须对AI的潜力保持警惕，尤其是它的负面影响。”
   ——近年来，Hinton对AI发展速度及其潜在威胁提出了警告。

7. “人工智能可能在智力上超过人类，而不仅仅是在体力上。”
   ——他强调AI在智能领域可能带来的变革，而非像工业革命那样仅是物理层面的突破。

8. “我希望AI能帮助我们解决重大社会问题，而不是创造新的问题。”
   ——表达了对AI积极应用的期待，同时警惕其潜在的社会风险。

9. “我坚信，学习的本质就是从数据中发现模式，而这正是深度学习的核心。”
   ——他对深度学习的基本原理进行了简洁而有力的描述。

10. “AI的未来充满希望，但我们也需要承担起它带来的责任。”
    ——强调了在AI飞速发展过程中，责任伦理和道德的重要性。

结语

杰弗里·辛顿的故事是一段充满坚持、创新与突破的历程。他从一个不被看好的领域起步，逆流而行，最终改变了整个科技世界。他不仅是一个科学家，更是一个梦想家，一个从未放弃信仰的人。他用毕生的精力证明了一个简单的信念：机器可以像人类一样学习，甚至在某些方面超越人类。

辛顿的传奇故事不仅属于过去，它还在继续书写。他对人工智能的愿景和信仰，将继续影响未来几代科学家、工程师和决策者，推动我们走向一个更加智能化的世界。