杰弗里·辛顿：坚守寒冬的“深度学习教父”

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），1947年12月6日出生于英国温布尔登，2018年图灵奖得主，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。
杰弗里·辛顿于1970年获得剑桥大学实验心理学学士学位；1976年受聘为苏塞克斯大学认知科学研究项目研究员；1978年获得爱丁堡大学人工智能学博士学位。1978年至1980年担任加州大学圣地亚哥分校认知科学系访问学者；1980年至1982年担任英国剑桥MRC应用心理学部科学管理人员；1982年至1987年历任卡内基梅隆大学计算机科学系助理教授、副教授；1987年受聘为多伦多大学计算机科学系教授；1996年当选为加拿大皇家学会院士；1998年当选为英国皇家学会院士；1998年至2001年担任伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部创始主任；2001年至2014年担任多伦多大学计算机科学系教授；2016年至2023年担任谷歌副总裁兼工程研究员；2023年从谷歌辞职。 2024年10月8日，获得诺贝尔物理学奖。2025年11月，获得伊丽莎白女王工程奖。
杰弗里·辛顿致力于神经网络、机器学习、分类监督学习、机器学习理论、细胞神经网络、信息系统应用、马尔可夫决策过程、神经网络、认知科学等方面的研究。
在人工智能的历史长卷中，杰弗里·辛顿 的名字与“深度学习”紧密相连，不可分割。他曾是学术界的“异类”，在长达三十多年的时间里，坚守着一个被主流抛弃的研究方向。最终，他以一己之力（实为一个学派）的坚持，等来了算力的东风，引爆了21世纪的人工智能革命。他不仅是技术的奠基人，更是一种科学精神的象征——对真理的纯粹信念与不计得失的长期主义。

辛顿的贡献不是单一的突破，而是一个系统性、持续数十年的理论与实践工程。
反向传播算法：深度学习的引擎
尽管反向传播的思想并非辛顿首创，但他在1986年与同事大卫·鲁姆哈特等人发表的论文《通过反向传播错误进行学习表征》，是这一算法得以普及和应用的关键。该论文清晰地展示了如何利用链式法则，高效地计算神经网络中每个连接权重的梯度，从而通过误差反向传播来调整网络参数。
意义：反向传播算法解决了训练多层神经网络的核心难题，为深度学习的可行性提供了最关键的优化工具。它是当今所有深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）的核心。
坚信深度网络：挑战“感知器”的局限
自1970年代起，由于马文·明斯基等人指出单层感知机的局限，神经网络研究陷入“寒冬”。但辛顿始终坚信，拥有多个隐藏层的“深度”网络具有强大的表示能力，能够学习数据中复杂的层次化特征。
意义：这种对“深度”的执着，是区别于当时其他浅层学习模型（如支持向量机）的根本所在。他证明了深度是模型获得强大能力的关键。
提出“深度学习”概念：为革命正名
2006年，辛顿及其团队发表了关于“深度信念网络”的开创性论文，首次提出了“深度学习”这一术语，并展示了如何通过“逐层预训练”的方法有效训练深度网络，缓解了梯度消失等问题。
意义：这篇论文正式宣告了神经网络研究的复兴，为后续的爆发奠定了理论和实践基础，可以看作是“深度学习革命”的宣言书。

理论的美好需要现实的证明。2012年，辛顿带领他的两名学生（亚历克斯·克里热夫斯基和伊利亚·苏茨克维），以一场压倒性的胜利，向世界展示了深度学习的巨大威力。
事件：在著名的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中，辛顿团队设计的AlexNet（一个8层的卷积神经网络）横空出世，将Top-5错误率从上一年的26%骤降至15.3%，性能提升幅度远超以往。
胜败：AlexNet不仅赢得了比赛，更彻底改变了计算机视觉乃至整个AI领域的科研范式。它向世界证明了两件事：
大数据+深度网络+强大算力（GPU） 是可行的、强大的技术路径。
深度学习模型能够从原始像素中“端到端”地自动学习特征，无需复杂的人工特征工程。
影响：这场胜利像一颗投入湖面的巨石，瞬间激起了千层浪。此后，所有顶尖的ImageNet参赛者都转向了深度学习，并迅速蔓延到语音识别、自然语言处理等几乎所有AI子领域。

最高荣誉：因其在深度学习方面的奠基性贡献，杰弗里·辛顿与他在深度学习领域的两位挚友和战友——杨立昆 和约书亚·本希奥——共同获得了2018年的图灵奖，这是计算机科学界的最高荣誉。
桃李满天下：辛顿在多伦多大学培养了一大批深度学习领域的中流砥柱，包括AlexNet的两位作者、OpenAI联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维等。他的学术血脉渗透到了谷歌、Meta、OpenAI等所有顶尖AI实验室，真正做到了“门生遍天下”。
杰弗里·辛顿的故事是一个关于信念、耐心与智慧最终获得胜利的经典科学传奇。在漫长的学术寒冬中，他像一位固执的园丁，精心培育着一颗被众人视为“杂草”的种子。当计算资源的阳光和数据的雨露终于充足时，这颗种子破土而出，长成了参天大树，最终改变了整个世界。
在AI名人堂中，辛顿代表着科学的远见与坚守的勇气。他的成就告诉我们，真正的颠覆性创新往往源于对简单而强大思想的长期坚持。他不是追逐热点的投机者，而是开辟热点的引路人。正是他的“顽固”，为我们推开了通向现代人工智能时代的大门。