2024年的诺贝尔物理学奖颁给了两位计算机科学家，约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton）。其中杰夫·辛顿更为人所知的称号是“AI教父”，他创造了“深度学习（Deep Learning）”这个名词，是最早使用英伟达GPU训练算法的学者之一。2012年，辛顿和两个学生参加了ImageNet图像识别比赛，以84%识别准确率夺得冠军 。这是今天人工智能技术革命的起点，他们的AlexNet算法论文也是计算机科学史上最有影响力的论文之一。在去年的一篇长文章中，我们

主要观点总结

本文介绍了杰夫·辛顿在人工智能领域的贡献和影响。他是“AI教父”，创造了深度学习这个名词，使用英伟达GPU训练算法做出了重要贡献。他在职业生涯中经历了许多挫折和质疑，但坚持探索使他在人工智能领域留下了深刻的影响。此外，文章还提到了他在ImageNet图像识别比赛中的表现和深度学习发展的历史背景。

关键观点总结

关键观点1: 杰夫·辛顿被称为“AI教父”，是深度学习的创始人之一。

杰夫·辛顿创造了“深度学习”这个名词，并在人工智能领域做出了杰出的贡献。

关键观点2: 杰夫·辛顿在ImageNet图像识别比赛中表现出色。

2012年，杰夫·辛顿和两个学生以84%的识别准确率在ImageNet图像识别比赛中夺冠，这推动了人工智能技术的革命。

关键观点3: 杰夫·辛顿的职业生涯经历了许多挫折和质疑。

在深度学习发展的早期阶段，学术界对神经网络存在许多怀疑和否定。但杰夫·辛顿坚持探索，最终为人工智能领域留下了深刻的影响。

关键观点4: 文章提供了对深度学习发展历史背景的概述。

文章提到了从杰夫·辛顿获得博士学位开始，深度学习的历史发展，以及在2012年之前深度学习经历的挫折和黑暗时期。

正文

'2024年的诺贝尔物理学奖颁给了两位计算机科学家，约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton）。 其中杰夫·辛顿更为人所知的称号是“AI教父”，他创造了“深度学习（Deep Learning）”这个名词，是最早使用英伟达GPU训练算法的学者之一。 2012年，辛顿和两个学生参加了ImageNet图像识别比赛，以84%识别准确率夺得冠军 。这是今天人工智能技术革命的起点，他们的AlexNet算法论文也是计算机科学史上最有影响力的论文之一。 在去年的一篇长文章中，我们记录了辛顿和其他先驱学者如何用数据、代码和晶体管塑造了今天的人工智能时代： 从1978年获得博士学位开始，辛顿一直深处人工智能的前线，他的职业生涯就是深度学习的历史。 但这段历史超过3/4的章节并非鲜花与掌声，而是挫折、质疑与密不透风的黑暗。 在2012年之前，深度学习经历了数十年的万马齐喑，学术界对它的主流看法是：脑子正常的学者不会研究神经网络。 长达34年的时间里，有无数的怀疑、否定和变故足以让他放弃自己的研究。但辛顿持之以恒的探索让我们在今天得以顺着历史的标尺，寻觅当时的璀璨群星。 能让我们义无反顾的事业，都是我们发自内心相信的事业。 感兴趣的读者可以点击下方链接，阅读这篇文章： 2012，改变人类命运的180天'