昨天，雷鋒網(wǎng)介紹了人工智能（AI）領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的研究鼻祖杰夫·辛頓：《人類(lèi)群星閃耀時(shí) | 深度學(xué)習(xí)鼻祖杰夫·辛頓：沒(méi)有他就沒(méi)有今天的人工智能》。毫無(wú)疑問(wèn)，他是學(xué)界公認(rèn)的大牛，因?yàn)椋錆M他的傳說(shuō)。比如，辛頓的學(xué)生、紐約大學(xué)教授燕樂(lè)存（Yann LeCun）就搜集了一筐關(guān)于辛頓的段子……

Yann LeCun同是人工智能的先驅(qū)，早在20世紀(jì)80年代末，LeCun就作為貝爾實(shí)驗(yàn)室的研究員開(kāi)發(fā)出了卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并展示如何使用它來(lái)大幅度提高手寫(xiě)識(shí)別能力；目前美國(guó)許多手寫(xiě)支票依然是用他的方法在進(jìn)行處理。上世紀(jì)末本世紀(jì)初，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)失寵，LeCun是少數(shù)幾名一直堅(jiān)持研究的科學(xué)家之一。他于2003年成為紐約大學(xué)教授，并從此引領(lǐng)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。如今，LeCun是Facebook人工智能負(fù)責(zé)人。

2012年1月，LeCun發(fā)了一條Google+（Google的社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用），復(fù)制了當(dāng)時(shí)辛頓和機(jī)器學(xué)習(xí)大牛Radford Neal之間的對(duì)話。當(dāng)時(shí)， Radford正在2004年在CIfAR上發(fā)表演講：

Radford Neal：我認(rèn)為貝葉斯統(tǒng)計(jì)法并非所有情況下都是最好的方法……

杰夫·辛頓：很抱歉Radford，我對(duì)你說(shuō)的這番話先驗(yàn)概率為0，所以我聽(tīng)不到你說(shuō)什么。

（看不懂？可以先去了解一下貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的先驗(yàn)概率論）

這么個(gè)性的回答，然而也只是辛頓段子人生的冰山一角：

杰夫·辛頓不需要構(gòu)造隱藏單元 。當(dāng)他開(kāi)始處理時(shí)，它們會(huì)自己隱藏起來(lái)……

杰夫·辛頓不會(huì)不同意你的觀點(diǎn)，他會(huì)對(duì)比性地表示分歧。

深度信念網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上深度信任杰夫·辛頓。

杰夫·辛頓發(fā)現(xiàn)了大腦是如何工作的。是的，過(guò)去的25年里他一年發(fā)現(xiàn)一次。

馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)（無(wú)向圖模型）派的都將杰夫·辛頓視作桀驁不馴的老爺子。

如果你要對(duì)抗杰夫·辛頓，他會(huì)馬上將你的信息熵（熱力學(xué)函數(shù)）最大化，你的自由能（在某一個(gè)熱力學(xué)過(guò)程中，系統(tǒng)減少的內(nèi)能中可以轉(zhuǎn)化為對(duì)外作功的部分）會(huì)在能量達(dá)到平衡之前消失。

杰夫·辛頓可以讓你后悔到?jīng)]有邊界。

杰夫·辛頓不需要支持向量（機(jī)器學(xué)習(xí)在間隔區(qū)邊緣的訓(xùn)練樣本點(diǎn)），他自己的小指頭都可以支持高維空間的超平面（一個(gè)支持向量機(jī)構(gòu)造一個(gè)超平面）。

杰夫?辛頓一個(gè)鮮為人知的事實(shí)：他經(jīng)常使用貝葉斯的先驗(yàn)概念。

遇到杰夫·辛頓后，支持向量都變得邏輯錯(cuò)亂。

杰夫?辛頓的概括是無(wú)窮無(wú)盡的。

唐詩(shī)宋詞今段子，有段子的人生才是偉大的人生。

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