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AI之父「辛顿」自曝成长史：放弃过物理，学不会数学，又转到哲学、心理学，都是为了弄懂一个问题
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Geoffrey Hinton1947年出生于伦敦，自少年起便执着于“心智如何运作”这一命题。
1967年进入剑桥大学后，他先学物理却因对高阶数学缺乏兴趣而辗转到哲学、心理学，并于1970年获得实验心理学学士学位。
随后，他在爱丁堡大学攻读人工智能博士，提出用“松弛法”解决视觉中多假设整合问题，为连接主义奠定理论框架。
博士毕业后，Hinton先后在卡内基梅隆大学、宾夕法尼亚大学与多伦多大学深耕神经网络研究。
他与Rumelhart、Williams于1986年发表反向传播算法关键论文，让多层感知机真正走向实用；
2012年指导学生推出AlexNet夺得ImageNet冠军，引爆深度学习浪潮。
2018年，Hinton与Bengio、LeCun共同获得图灵奖，被誉为“深度学习三巨头”，并因开创性贡献被媒体称为“AI教父”。
Hinton常说：
真正重要的问题值得走很远的路。从放弃物理到亲手“造出”可学习的机器。
他几十年如一日聚焦同一核心难题，最终重塑了人工智能领域。今天，他仍呼吁业界关注AI安全，提醒人们在享受技术红利的同时守住人类主导权；
他的经历证明，坚持一个问题、持续深耕，往往正是一生成功的关键。
真正重要的问题，值得你走一条很远的路。有时候，坚持一个问题，就是一生的成功。
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