一场秘密拍卖，扣动AI霸权之争的发令枪引言：太浩湖畔哈拉斯赌场7

引言：太浩湖畔哈拉斯赌场731号房间的一桩交易，如何改写了深度学习乃至整个科技产业的命运。

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一场秘密拍卖，扣响AI霸权之争的发令枪
文|CadeMetz
翻译|谢幺
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2012年12月，美国多伦多市，杰佛里·辛顿（GeoffreyHinton）踏上一辆前往太浩湖的巴士，可他并没有找个座坐下来。他已经七年没坐下来过。 “我最后一次坐下是在2005年”他说， “当时就不该坐。 ”
十几岁那年，辛顿帮母亲搬一个取暖器时受了背伤，从此落下病根。等到临近五十岁，他再也不敢坐下，因为腰椎间盘有滑脱的风险，一旦滑脱，能疼得他好几周下不了床。他在多伦多大学办公室工作时用的是站立式办公桌。吃饭时，他就在地上放一块小泡沫垫，跪在桌子旁，像个和尚跪在祭坛前。
坐车时，他平躺在汽车后座上，长途旅行时，他乘火车或坐船，不坐飞机，至少不坐普通的商业航机，因为起飞和降落时，他会被要求坐起来。 “后来我感觉恐怕要瘫痪——我可受不了这个—所以我开始认真对待这件事。 ”他补充道， “如果在生活中时刻注意，倒也没多大问题。 ”
那年秋天，辛顿躺在长途巴士的后座，一路从多伦多市颠簸到纽约市，又转乘火车，沿着内华达山脉的山脊穿越2700英里到加利福尼亚洲的特拉基市，下了火车，再躺在出租车的后座上整整一个小时，长途跋涉到南太浩湖。
出发前不久，辛顿创建了一家新公司。这家公司只有三个人：他和他大学实验室里的两个年轻学生。这家公司没有产品，也没有任何生产计划，公司网站上写着不明所以的字：“DNN研究” ，除此之外啥都没有。
若不是两位学生相劝，辛顿可能不会创办这么一家公司。 64岁的他在学术界一向过得自在，顶着一头蓬乱的灰发，穿着羊毛毛衣，与人谈笑风生。然而，就在辛顿前往南太浩湖时，世界上最大的几家科技公司也在暗中筹备，都想收购他这家刚创立的公司。

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GeoffreyHinton
他终于到达哈拉（Harrah's）和哈维（Harveys），这两家大型赌场依山傍湖，像两块由玻璃、钢铁和石材构成的大板子矗立在山间松树之上，里头有数百个酒店房间，数十个会议中心和各式各样的豪华餐厅。

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那年12月，一群计算机科学家相聚在这里，举办一年一度的NIPS会议， NIPS的全称是NeuralInformationProcessingSystems——神经信息处理系统，这个名字揭示着计算机的未来——这场会议致力于探讨人工智能。
辛顿出生于伦敦，自从20世纪70年以来，他就往返于英国、美国和加拿大的大学之间，探索人工智能的前沿，几乎每年都去NIPS 。但这次不同于往常，对他而言，今年这场会议兴许也是做一场高赌注拍卖的理想场所。
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时间回到两个月前，辛顿和他的学生改变了机器看世界的方式。
他们建立了所谓的“神经网络” ，这是一种以大脑中神经元网络为模型的数学系统，它可以识别花朵、狗和汽车等常见物体，其精确度惊为天人。
正如辛顿和他的学生对外展示的那样，神经网络可以通过分析大量数据来获得上述这些非常人性化的技能，他们把这个过程称之为“DeepLearning”——“深度学习” 。
深度学习蕴含着巨大潜力，一旦释放，不仅将改变计算机视觉，未来还将彻底改变世界的方方面面，从会说话的数字助理，到无人驾驶汽车，再到医药研发……
神经网络的想法最早可以追溯到20世纪50年代，但是早期的先驱者从未成功地让它像人们设想的那样发挥作用。新世纪来临时，大多数研究者已经放弃了这个想法，他们坚信这是技术上的死胡同， “数学系统可以用某种方式模仿人类大脑”的理论完全是50年代人们的妄念。
那些仍在坚持探索神经网络技术的人，在向学术期刊提交研究论文时，经常会把它伪装成一个其他东西，用一个其他的词来替代“神经网络” ，以防止惹到其他科学家。
有朝一日，深度学习会释放其潜力，机器不仅能识别物体，还可以识别口语离家自然语言，进行对话，甚至解决人类无法解决的问题，为探索生物学、医学、地质学和其他科学的奥秘提供新的，更敏锐的方法。辛顿是当时为数不多的坚信这件事的人之一。