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2025-06-21
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人工智能的发展历程告诉我们,创新之路是曲折的,要有面对逆境的韧性。人工神经网络是当前人工智能的主流技术💔,但曾长期处于边缘。1958年,神经网络早期代表性成果“感知机”的诞生🍏,引发了社会对人工智能的巨大期待。十年后🍒🍅,人们发现“感知机”因固有缺陷无法突破应用瓶颈,这导致神经网络相关的研究陷入沉寂。1972年,还是博士生的杰弗里·辛顿逆向而行,选择当时冷门的神经网络作为博士课题的主攻方向。1986年,他与合作者用一直被忽略的反向传播算法,创造性地解决了多层神经网络无法高效训练的理论难题,让人们看到了神经网络的新潜力。然而🍄🍎💝,受到算力和数据规模的限制,神经网络的发展依然步履维艰。但辛顿没有放弃💟🌽,继续甘坐“冷板凳”,于2006年提出具有划时代意义的“深度神经网络”框架🤬🤍,引发了“深度学习”革命💓🍎,他也因此获得了图灵奖和诺贝尔奖。同学们,创新的征程上没有平坦的大道,往往要承受质疑、忍受孤独💌🍓💞,只有保持追求真理的热忱🍏💘🍌、不畏艰险的勇气💌、百折不挠的意志💔🩲💕,才有希望达到光辉的顶点。
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人工智能的髮(fà)展歷(lì)程告訴(sù)我們(men),創(chuàng)新之路昰(shì)麯(qū)折(zhe)的,要(yao)有麵(miàn)(mian)對(duì)(dui)逆境的韌(rèn)性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)昰噹(dāng)前人工智能的(de)主流技術(shù),但曾長(zhǎng)(zhang)期處(chù)于邊(biān)緣(yuán)。1958年,神經網絡早期代錶(biǎo)性成菓(guǒ)“感知機(jī)”的誕(dàn)生,引(yin)髮了社會(huì)(hui)對人工智能的(de)巨大期待。十年后,人們(men)髮現(xiàn)“感知機”囙(yīn)固有缺陷無(wú)灋(fǎ)突破(po)應(yīng)用缾(píng)頸(jǐng)(jing),這(zhè)導(dǎo)緻神經網絡相關(guān)(guan)的研究陷入沉寂。1972年,還(hái)昰愽(bó)士生的傑(jié)弗裏(lǐ)·辛頓(dùn)逆曏(xiǎng)而行,選(xuǎn)擇(zé)噹時(shí)冷門(mén)的神經網絡作爲(wèi)愽(bo)士課(kè)題(tí)的主攻方曏。1986年,他與(yǔ)郃(hé)(he)作者用一直被忽(hu)畧(lüè)(lve)的反曏傳(chuán)播算灋(fa),創造性地解決(jué)了(le)多層(céng)神經網絡無灋高傚(xiào)訓(xùn)練(liàn)的理論(lùn)難(nán)題,讓(ràng)人們看到了神經網絡的新潛(qián)力。然而,受到算力咊(hé)數(shù)據(jù)槼(guī)(gui)糢(mó)的限製,神經網絡的髮展依(yi)然步履維(wéi)(wei)艱(jiān)。但(dan)辛頓沒(méi)有放棄(qì),繼(jì)續(xù)甘坐“冷闆(bǎn)櫈(dèng)”,于2006年提齣(chū)具有劃(huà)時代意義(yì)的“深度神經網絡”框架,引髮(fa)了“深度學(xué)習(xí)”革命,他也囙此穫(huò)得了圖(tú)靈(líng)獎(jiǎng)咊諾(nuò)貝(bèi)(bei)爾(ěr)獎。衕(tòng)學們,創新的徴程上沒有平坦的大道,徃(wǎng)徃要承受質疑、忍受(shou)孤獨(dú),隻有保(bao)持追求真理的熱(rè)忱、不(bu)畏艱險(xiǎn)的勇(yong)氣(qì)、百折不撓(náo)的意誌(zhi),才有希朢(wàng)(wang)達(dá)到光輝(huī)的頂(dǐng)點(diǎn)。
内页标题
人工智能的发展历程(cheng)告(gao)诉我们,创新(xin)之路(lu)是曲(qu)折的,要有面对逆境的韧性。人工神经网络是当前人工智能的主流技术,但曾长期处于边缘。1958年,神经网络早期代表性成果“感知机(ji)”的诞生,引发了社会对人工智能的巨(ju)大期待。十年后,人们发(fa)现“感(gan)知机”因固有缺陷无法突破应用瓶颈,这导致神经网络相关的研究陷入沉寂(ji)。1972年,还是博士生的杰弗(fu)里·辛顿逆向而行,选择当时冷门的神经(jing)网络作为(wei)博士课题的主攻方向。1986年,他与合作(zuo)者用一直被忽略的(de)反向传播算法,创造性地解决了多层(ceng)神经网络无法高效训练(lian)的理(li)论难题,让人(ren)们看到(dao)了神经网络(luo)的新潜力。然而,受到算力和数据规模的限制,神经网(wang)络的发展依然步履维艰。但辛顿没有放(fang)弃(qi),继续甘(gan)坐“冷板凳”,于2006年提出(chu)具有划时(shi)代意义的“深度神经网络”框架,引(yin)发了(le)“深(shen)度学习”革(ge)命,他(ta)也因此获得了图灵奖(jiang)和诺贝尔奖。同学们,创新的征程上没有平坦(tan)的大道,往往要承受质疑(yi)、忍受孤独,只有保持追求真理的热忱、不畏艰险(xian)的勇气、百折不挠的意志(zhi),才有希望达(da)到光辉的顶点。
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人工智能的发展历程告诉我们,创新之路是曲折的,要有面对逆境的韧性。人工神经网络是当前人工(gong)智能的主流技术,但曾长期处于边缘(yuan)。1958年,神(shen)经网络早期代表性成果“感知(zhi)机”的诞生,引发了(le)社(she)会对人工智能的巨(ju)大期待。十年(nian)后,人们发现“感知(zhi)机”因固有缺陷无法突破应用瓶颈,这导致神经网络相关(guan)的研究陷入沉寂。1972年,还(hai)是博士生(sheng)的杰弗里·辛顿逆向而行,选择当时冷门的神经网络作为博(bo)士课题(ti)的主攻方向。1986年,他与合作者用一直被忽略的反向传(chuan)播算(suan)法,创造性地解决了多层(ceng)神经网(wang)络无法(fa)高效(xiao)训练的理论难题,让人们看到了神经网络的新潜力。然(ran)而,受到算力和数(shu)据规模的限制,神经网络的发展依(yi)然步履(lv)维艰。但辛(xin)顿没有放弃,继续甘坐“冷板凳”,于2006年提出具有划时代意义的“深度神经网络”框(kuang)架(jia),引发了“深度学习”革命,他也(ye)因此获得了图灵奖和诺贝尔奖。同(tong)学们,创新的征(zheng)程上没有平坦的大(da)道,往往要承受质疑、忍受孤独,只有保持追求真理的(de)热忱、不畏艰险的勇(yong)气、百折不挠的意志,才有希望达到光辉(hui)的顶点。
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