楔子
有这么一个说法，每多一个数学公式，读者就减少一半。深度学习想来也无法免俗，毕竟技术文章不免艰涩，而要完全绕过公式讲好深度学习与大模型，以臣妾微薄的实力实在是做不到啊。
因此，本文先歪歪楼，讲讲深度学习与大模型的历史与八卦，一方面是让大家稍微了解下技术发展的脉络，另一方面也是尝试挽救一下读者的欢心，毕竟历史八卦，人人都爱。
历史
说到神经网络的起源，一般都会追溯到沃尔特·皮茨（Walter Pitts）与麦卡洛克（McCulloch），其中皮茨起到了更主要的作用，而且更具传奇性。皮茨（见图1）于1923年出生于美国底特律的铁匠家庭，家庭教育以老爸的拳头为主，而在这种家庭环境里，他主要靠自学学会了拉丁文、希腊文、逻辑和数学。在12岁那年，皮茨看完了罗素与怀特海的大厚本《数学原理》，并向罗素写邮件附上了自己发现的一些问题，罗素不免大吃一惊，还回信邀请皮茨到剑桥大学读他的研究生。由于家庭与年龄原因，皮茨当然不可能成行，不过当三年后，罗素到美国芝加哥讲学的消息传到皮茨耳朵里时，他就离家出走，而且终其一生再也没有回去过。其后皮茨遇到了麦卡洛克，两人在数学、逻辑和神经网络上有着共同的看法，并一起努力，于1943年合作完成了知名论文A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity，在这篇论文中，他们用二进制逻辑门来表示神经元，而且证明了此模型可以实现任何经典逻辑，从而表明了神经网络的通用性，奠定了深度学习的基础，同时也建立了神经科学和计算机科学之间的交叉研究。高中未毕业的皮茨受到了数学家与控制论之父维纳的欣赏，破格进入麻省理工学院攻读博士学位，被引荐给了冯·诺依曼，而上述论文也成为了冯·诺依曼关于计算机架构的著名论文First Draft of a Report on the EDVAC所引用的唯一一篇文章。但是在其后，首先是维纳与皮茨等断绝了关系，然后科学家们又发现神经网络并不能解释一切生物感知现象，皮茨深感失望，于是烧掉了自己历经数年写作的博士论文，从此退出了科研界，并死于酗酒相关的病症。
我们要介绍的下一位是弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt），他是感知机（perceptron）的提出者（感知机在我们之前的文章“深度学习入门”里介绍过），并且于1958年在实验了50次之后，让IBM 704自行学会了识别打孔卡上的标记是在左侧还是在右侧。他认为，通过感知机可以不依赖人类的训练与控制，就能感知、识别和辨认周边的环境，其代表作是Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms。但是，当时罗森布拉特设计的感知机实际上是只有一层的神经网络，能力非常有限，相比之下，现代成熟的神经网络则有数十层，因此同样是人工智能专家的明斯基撰文指出了感知机的局限性，并使得相应的研究进入了低潮。直到在2004年，大家重新看到了神经网络的潜力，IEEE协会为此也专门设立了罗森布拉特奖。
在神经网络漫长的寒冬期，研究者相对较少，其中就包括了于1974年在其博士论文中提出了反向传播（backpropagation）的Werbos（并由于此贡献获得了IEEE罗森布拉特奖），还有于上个世纪八十年代提出了Hopfield 神经网络的Hopfield。
下面隆重登场的是深度学习之父，大名鼎鼎的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）。辛顿1986年发表的论文Learning Representations by Back-Propagating Errors，给出了通过反向传播学习表征的算法，于2006年其推出了深度学习（Deep Learning）的概念，为深度学习与大模型的大潮解开了序幕。
另一位深度学习的大佬杨立昆（Yann LeCun）在辛顿麾下求学后就职于贝尔实验室，并在1989～1993年间发明了卷积神经网络（CNN），可以用来解决手写数字识别（如MNIST）的问题。当时可没有GPU，那时CPU的性能也相当低下。
2012年是深度学习重要的一年。在这一年，辛顿和他的两个学生Alex Krizhevsky，以及Ilya Sutskeverz共同发布了AlexNet这个多层神经网络。这个神经网络用到了诸多的新技术，包括使用了ReLU作为激活函数，使用了CUDA利用英伟达的GPU来进行神经网络的计算，使用了dropout作为神经网络的一种优化方法等。AlexNet在知名的图像识别分类比赛ImageNet中一鸣惊人，它不仅获得了比赛的冠军，而且其错误率达到了16.4%，比当年亚军的26.2%低了将近10%，比2011年冠军的25.8%低了超过9%，几乎可以认为是降维打击。自此，深度学习名声大噪，大量研究人员都转向深度学习尝试完成计算机视觉等相关的人工智能任务。
下面深度学习的发展就顺畅了很多，2014年Ian Goodfellow推出了GAN，通过生成式对抗网络能生成逼真的图像甚至视频；2016年 DeepMind 推出了AlphaGo，其水平很快就远远超过了人类围棋冠军；同样在 2016年，何恺明等研究者推出了ResNet，它成为了包括大语言模型在内的各神经网络的通用技术，对应论文引用截止2023年上半年已经超过了17万，成为了深度学习领域引用最高的文章。
2017年是大模型关键技术transformer的诞生年，它是在Attention is All You Need这篇论文中被提出的，其后就成为包括BERT、GPT、T5等大语言模型使用的框架，而且跨界到了计算机视觉领域，形成了ViT等新的研究方向，几乎成了一统江湖的标准模型。
2018年是深度学习三巨头辛顿、杨立昆与约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）的收获之年，他们因为在深度学习方面的诸多成就与影响力获得了ACM图灵奖，这项计算机科学领域的最高奖。在接下来的几年，深度学习的各项研究成果仍然难以大规模落地，诸多深度学习相关的公司持续烧钱，很多人认为这一波人工智能的热潮马上又要过去了。
让我们快进到2022年，上半年以stable diffusion为代表的图像生成模型风靡一时，而到了下半年的十一月底，以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世，其知识广度、推理能力与多轮对话能力使得它成为了历史上最快达到一亿用户的产品，重新点燃了人工智能产业化的火炬，并使得业界的诸多大佬认定它是划时代的产品，其影响深远，延续至今。
顺便说一句，GPT系列大模型的出品者是OpenAI，而OpenAI的首席科学家就是之前提到过的Ilya Sutskeverz。在2012年AlexNet一飞冲天后，多个大厂邀请辛顿等三人加入，于是辛顿团队成立了一个名为DNNResearch的公司，公司仅有他们叁，公司唯一的目的就是被大厂整体收购。竞拍的公司包括谷歌、百度、微软与DeepMind，随着竞拍价格的逐步走高，微软与DeepMind首先被淘汰出局，谷歌与百度均出价到了4400万美元。辛顿当晚暂停了竞拍，第二天早上便决定公司被谷歌收购。Ilya Sutskeverz在其后做出了诸多贡献，包括首创seq2seq（大语言模型的前身），参与深度学习框架Tensorflow与AlphaGo的开发等，最终于2015年加入OpenAI，成为了GPT等系列产品的核心技术人物。
八卦
关于深度学习之父辛顿，还有很多不少八卦，其家族还与中国有着不少联系。
从头说起，George Everest是十九世纪英国的大地测量工作者，其主要的工作地域都在印度，他和其前任测量了从喜马拉雅山到印度次大陆最南端科莫林角11.5度的经向弧，由于这些贡献，珠穆朗玛峰（Mount Everest）以他的名字命名。George Everest有一个侄女婿名为乔治·布尔（George Boole），也就是著名的布尔代数的发明者，现代计算机所使用的逻辑与、或、非等运算均来自于他。
乔治·布尔的小女儿艾捷尔·丽莲·伏尼契（Ethel Lilian Voynich）则是知名的《牛虻》的作者，这本书描写的是19世纪意大利爱国者反对奥地利统治者的斗争，是风靡一时的革命书籍，在苏联和中国都拥有广大读者。
乔治·布尔的大女儿玛丽（Mary）则嫁给了一个姓辛顿的数学家，他们有一个孙子威廉·辛顿（William Hinton），以及孙女琼·辛顿（Joan Hinton），不过在中国，他们一般被称为韩丁与寒春。寒春是芝加哥大学核子物理研究所的研究生，也是曼哈顿计划中少数的女科学家之一，在洛斯阿拉莫斯（Los Alamos）武器试验室做费米的助手，其后反对核战争，并于1948年来到中国，进入延安，投身中国革命，并与阳早（Erwin Engst）结婚，成为了奶牛专家。现在在北京还留有他们的工作成果，那就是北京市昌平区沙河大学城农机院的学农基地，寒春与阳早均为农机院学农基地的创办人，时至今日，每年仍然有大量的北京中学生来到学农基地参加学农实习（笔者的小孩有幸成为其中的一员）。寒春和阳早把大部分生命都奉献给了中国的事业，并最终在中国去世。2004年8月，中国开始实施“绿卡”制度，寒春成为了第一个获得中国“绿卡”的外国人。
玛丽的另一支当然就是深度学习之父杰弗里·辛顿了，他是玛丽的曾孙，因此比寒春、韩丁晚一辈。当然，他们之间并没有直接联系。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-695098.html
深度学习的历史与八卦到此告一段落。下面，我们又将步入正轨，重新来讲讲产品与技术了，咱们下次再见。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-695098.html
到了这里，关于深度学习的历史与八卦的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
