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最近看到一個有趣的思考：為什麼有些人能在整個世界都反對的時候，還能堅持自己的想法？
我想到了Geoffrey Hinton。這位被譽為深度學習之父的科學家，當年說要用人工神經網絡模仿人腦來處理圖像、語音這類複雜數據時，基本上被所有人當成瘋子。1990年代那個時代，算力根本跟不上，存儲也不夠，數據量更是稀缺。人們嘲笑Geoffrey Hinton的想法簡直是天方夜譚。
但有趣的是，他就是沒放棄。被質疑了三十多年，被嘲笑了三十多年，仍然在堅持。這不是什麼勵志雞湯，而是真實發生過的事。
轉折點來了。2012年，計算機硬件終於跟上來了。Geoffrey Hinton帶隊參加ImageNet ILSVRC圖像識別大賽，他們的AlexNet以低於第二名10%的錯誤率贏得了冠軍。這是計算機視覺領域最頂級的賽事之一。一場勝利，整個世界開始認真看待深度學習。
你知道最扎心的是什麼嗎？那些曾經嘲笑他的人，突然開始把Geoffrey Hinton當成神。
回頭看，他之所以能堅持，核心在於兩個洞察。第一個是無監督學習的可能性——深度學習能從海量數據中自主發現隱藏的模式和規律，不需要人工標注。這對處理圖像、語音、文本這類高維複雜數據特別重要。第二個是複雜函數建模的能力——神經網絡能表示具有大量參數的複雜函數，從而捕捉輸入和輸出之間的深層關係。
這兩個想法在當時根本無法驗證，所以才遭人嘲笑。但Geoffrey