世界数学第一人（世界第一名数学家是谁）

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大家好，第人第名我是世界数学世界数学满肚子鸡汤的吴大爷，一个天天在键盘上敲打心灵，第人第名喜欢给人讲知识讲故事的世界数学世界数学男人。

你有没有过这种经历：在所有人都坚定认为你错的第人第名时候，你却偏偏不信邪，世界数学世界数学非要咬着牙往下走？第人第名

这是杰弗里·辛顿的真实写照。

一位被誉为“深度学习之父”的世界数学世界数学人，却在计算机科学几乎是第人第名小白、数学也不精通的世界数学世界数学情况下，硬生生地闯出了人工智能的第人第名新世界。

这条路，世界数学世界数学甚至连他自己都说，是所有人都觉得走不通的。

【一】数学不好，还敢搞AI？

你可能不敢相信，辛顿那个让深度神经网络重回AI主舞台的人，居然对数学没什么兴趣，尤其是线性代数这种神经网络的基本功，对他来说只是个工具而已，没啥浪漫。

他的数学水平，大概相当于你大学高数翘了大半学期后，糊里糊涂蒙个及格的程度。

这不合理，对吧？

你以为AI大神个个都是戴眼镜、写论文、对公式如数家珍的技术狂人。

可辛顿偏偏像个“民科”——不走寻常路，甚至被圈内人视为异类。

但也正因如此，他没有被旧的知识框架限制住，反而能重新看待被当年弃之如敝履的“神经网络”理论。

（当年辛顿是不被主流认同的，说是民科也不为过。）

【二】被嘲笑的科学，往往才有未来

上世纪七八十年代，符号主义AI当道，搞神经网络的像是非主流小众玩家，连学校项目都申请不到经费。

辛顿在英国那种讲求正统和系统的学术文化中，简直活得像个异乡人。

（英国院校都不愿意要辛顿的项目，可能觉得太民科了。）

他干脆去了美国，在那个“什么都敢试试”的文化土壤里，继续研究“没人看好的玩意儿”，并行分布式处理（PDP）。

（不过1987年之后，辛顿就在加拿大多伦多大学研究人工智能20多年。）

你可能听说过“感知机”、“连接主义”，这都是PDP的兄弟姐妹，它们有个共同的信仰——模仿人脑。

辛顿虽然知道，神经科学家对大脑的工作机制都一知半解，但他坚信：“生物和人工智能可以互相启发。”

这话听起来像哲学，但背后却是他几十年如一日的执拗。

【三】旧思想的新机会

“旧的想法也是新的。”辛顿常说。

这话放在现在看，简直像是给那些“复古风”站台。

但他说这话的时候，是在技术圈人人都在嘲笑神经网络的时候。

在那个时代，连自己的同事都觉得他疯了，怎么还不放弃“这条死路”？

但辛顿知道，很多科学理论之所以被放弃，不是因为错了，而是因为当时缺少验证它们的技术或算力。

而当GPU时代到来，当大数据让“学习”的成本降下来，辛顿的旧想法一下子变得火热起来。

【四】自动驾驶也靠“学”，不是靠“写”

1987年，一个叫波默洛的博士生用辛顿的理论重写了一套软件，叫ALVINN。

这套系统不靠人写规则，而是通过“看人怎么开车”来学习自己开车。

听起来是不是像现在自动驾驶的逻辑？

是的，今天的特斯拉、Waymo、小鹏，很多都站在当年ALVINN的肩膀上。

而这个博士生，扔掉了原本的一大堆代码，只保留辛顿和鲁梅尔哈特的神经网络思想。

那时候，这种做法简直就是“赌命”。

你能想象把一堆写好的程序都删掉，然后靠“看别人怎么开车”来训练AI吗？

可是，他们做到了。

哪怕是最初级的版本，也证明了这个“人人不信”的方向，有跑通的可能。

最初的自动驾驶是如何的呢？

程序很多，并且无法应对新的突发情况。

【五】民科精神：不在于学历，而在于执念

在中文互联网里，“民科”是个贬义词，常和“胡说八道”“逻辑混乱”绑定在一起。

但辛顿某种程度上就是个“精英民科”：他不信主流权威，不爱搞数学建模，一心想做点不一样的事。

但他和键盘侠的区别在于，他真的做出来了。

他不是喷人，他是用几十年时间、一篇篇论文、一代代学生，把自己那点“偏执”，变成了今天深度学习的基础架构。

【六】美国的“自由”容忍了一个疯子

辛顿离开英国学术圈，去美国那年，没有人觉得他会“火”。

但正是美国那个时代对多元研究方向的包容，给了他生存空间。

相比之下，单一文化下的英国学界，很难容忍一个“数学不好”“不务正业”的人来挑战主流理论。

所以很多时候，我们看不起的“自由美利坚”，反而容得下一个天马行空的疯子。

而疯子有时候，正是改变世界的人。

不过后面辛顿都是在加拿大多伦多，也可能书里认为，加拿大是美国后花园，学术圈也算在美国了。

貌似也没有太大问题。

结语：致正在走“错路”的你

如果你现在也在走一条没人看好的路，如果你也不符合“成功人士”的标准模样，如果你也常常在心里打鼓，怀疑自己是不是错了……

那就记住辛顿这句话：“科学家永远不应该放弃一个想法，除非有人证明它行不通。”

真正伟大的创新，往往不是一开始就有方向，而是在无数次被否定中，靠执念一点点踩出来的。

每一个走在偏门上的你，别急着回头。

也许再走一步，就能看到别人看不到的风景。

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辛顿是谁？

杰弗里・辛顿（Geoffrey Everest Hinton）是人工智能领域，尤其是神经网络和深度学习方向的杰出人物，被誉为 “AI 教父”“深度学习鼻祖。

2018 年，他与杨立昆（Yann LeCun）和约书亚・本吉奥（Yoshua Bengio）共同获得图灵奖，以表彰他们在深度学习领域的贡献。

2024 年，杰弗里・辛顿和约翰・霍普菲尔德获得了诺贝尔物理学奖，以表彰他们为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明。

核心学术贡献

l反向传播算法通过误差反向传播优化神经网络权重，成为深度学习基石。

l玻尔兹曼机引入统计力学原理，实现无监督特征学习，影响后续生成模型设计。

l胶囊网络2017年提出新型架构，旨在解决卷积神经网络的局限性。返回搜狐，查看更多

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