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知识分享 丨生活感悟

学习思考，寻找自我。

大家好，我是满肚子鸡汤的吴大爷，一个天天在键盘上敲打心灵，喜欢给人讲知识讲故事的男人。

在人工智能的江湖里，有这么三位老哥，人送外号“深度学习三巨头”：杰弗里·辛顿、杨立昆、约书亚·本吉奥。

（2019年这三个哥们最后共同获得了图灵奖，计算机的诺贝尔奖，辛顿后面还获得过物理学诺贝尔奖。）

别看现在AI炙手可热，GPT4o，deekseek一个接一个地刷屏，什么Sora视频生成、ChatGPT助手到处都是，当年他们搞神经网络的时候，可是连饭都快吃不上。

这条路，一开始是真的冷清到怀疑人生。

一条被“判死刑”的老路

时间拨回2004年，那时候神经网络被整个学术界打上了“没救了”的标签，成了“第三优选择”，翻译成人话就是：“你写个for循环都比它靠谱。”

可偏偏就在这条已经被众人遗弃的老路上，辛顿他们还在默默坚持。

他们像极了那些坚信直流电终有一天会翻身的工程师。

是啊，当年特斯拉（不是马斯克那个，是原版尼古拉·特斯拉）也并没有否认直流电。

直流电虽然一度被交流电按在地上摩擦，但随着超远距离高压输电技术的发展，人们发现直流电、交流电都有自己各自擅长的领域。

就像很早之前就有电车，然后油车，现在又回到了电车。

所以你看，好点子的生命周期可能是几十年，被遗忘、被嘲笑、被证明、被膜拜。

深度学习正是这么一路翻山越岭走来的。

数学不好的“人工智能教父”

辛顿，一个你以为是数理天才的存在，其实数学并不好。

线性代数都不感兴趣，写代码也不怎么行。

听起来是不是有点像那种“民科”？

但就是这个“数学不行”的人，成为了神经网络复兴的灵魂人物。

很多颠覆行业的人，往往不是行业内的人。

因为“不专业”，反而不会被传统思维束缚，才有机会看到不同的风景。

辛顿从不相信“放弃一个理论只因为它失败过一次”。

他常说：“旧的想法也是新的”，这个信仰让他在所有人都看衰的年代，仍然坚持着那几行代码，那几页论文，那几个学生。

一块“打游戏”的芯片，改变了AI的命运

2000年代后期，辛顿突然发现，一种被用来打《光环》和《侠盗猎车手》的芯片，居然可以跑神经网络！

这块芯片叫GPU（图形处理器），原本是为渲染游戏画面而生的，但因为它能同时进行大量并行计算，居然非常适合神经网络那种“你算我也算大家一起算”的风格。

英伟达也没想到，他们卖的是显卡，造福的却是AI圈。

GPU+神经网络，像是天作之合——一个是被边缘化的技术，一个是被误解的硬件，联手打出了一手王炸。

你看，这年头连搞科技都得讲“玄学缘分”。

比特币、智械危机与祖母悖论：一场科幻式算力争夺战

现在回头看，人类发展AI的最大瓶颈之一，就是算力。

有趣的是，比特币挖矿也要算力。

于是有人提出了一个“赛博悬疑”：中本聪是不是从未来穿越回来的人？

他看到AI的终极威胁，为了减缓AI的发展，发明了比特币，诱导全球算力都去挖矿，分散了能被AI用来进化的资源。

这就像一盘宏大的策略棋局：我先点歪科技树，再用祖母悖论抹除自己的存在，留下一串神秘代码与一个无法删除的信仰：“去中心化”。

如果这是小说，那确实挺好看的。

只是，现实也未必比小说逊色太多。

深度学习的“复活术”：给老酒贴上新标签

在科学发展史上，有个惯用套路叫“换个名字再来一遍”。

辛顿他们干的正是这个事儿。他们没有发明什么新技术，而是把连接主义这个“老掉牙”的方法重新包装成了“深度学习”。

听起来是不是就有点炫酷？

就像你小时候吃的“方便面”，改个包装叫“速食拉面”，立马身价翻倍。名字虽然俗气点，但深度学习的核心依旧是神经网络。

不同的是，它搭上了GPU、海量数据和互联网这辆东风快递的快车。

于是，“冷饭热炒”也能香得让人流口水。

为什么突破不是发生在实验室，而是在车库？

从图像识别到语音识别，再到自动驾驶，深度学习的每一次进化，背后往往不是巨头公司主导的结果，而是一些“小作坊”的奇袭。

比如，一位名叫波默洛的博士生，丢掉了传统代码，重建了一个叫ALVINN的系统，用神经网络来模仿人类驾驶。

他没有天价设备，没有明星团队，但他有一颗不信“旧技术无用”的心。

再比如微软搞语音识别搞了十几年，效果一直不好。

结果辛顿和他那俩学生一出手，几个月就搞定。

后来，这三人就像开挂了一样，谷歌、百度、Facebook、微软全来抢人。

这告诉我们：如果你有点子，别担心设备不够、平台不大。

信仰和坚持，才是通往“弯道超车”的燃料。

旧知识也是新知识，信仰比效率更重要

连接主义、神经网络这些东西，从来不是“一夜之间成功”的。

它们沉默过、被嫌弃过、甚至被主流视为“迷信”。

但仍然有人坚持认为：“它只是时机不对，不是理论有错。”

科学的发展，不是效率优先，而是信仰优先。

你愿不愿意熬十年，只为了一个点子被验证？

科技改变世界从来不是靠快，而是靠韧性。

说不定哪天证明现在的技术走歪？也不一定的。

结语：属于“信徒”的胜利时刻

辛顿曾说：“如果一个理论不能被普通人理解，那它就不配得诺贝尔奖。”

你以为他说的是谦虚，其实说的是责任。他要的不是荣耀，而是那颗对抗时代质疑的信仰之光。

如今，ChatGPT、deepseek在你我手机上聊得飞起，背后是几十年被误解、被抛弃、被坚持的深度学习。

所以，下次再遇到一个被嘲笑的点子，一项“看起来没人用”的技术，不妨再等等。

或许它不是没用，只是还没轮到它的时代。

因为：旧的想法，也是新的。

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我是吴大爷，夜风同学

愿一路陪你共同成长！