而83岁的谢诺夫斯基，依然在实验室里追问那个问题。 也许没有人比他更适合回答今天AI缺失的那些碎片。他见证了神经网络从"异端"到"改变世界"的全过 程；他既懂物理学的简洁优雅，也懂生物学的复杂混沌；他和辛顿一起打开了AI的大门，又眼看着这 扇门后的世界变得越来越陌生。 1984年的一天，物理学家特伦斯·谢诺夫斯基和心理学家杰弗里·辛顿坐在实验室里，盯着黑板上的方程 发呆。那是AI的第二个寒冬，神经网络陷入僵局。人们都知道多层网络更强大，但没人知道怎么训练 它。 "如果我们把神经网络想象成一团气体呢？"谢诺夫斯基突然说。 这个疯狂的想法最终变成了玻尔兹曼机，这是一个用统计物理学重新定义"学习"的数学模型。它证明了 只要找到合适的能量函数，神经网络就能像气体从高温降到低温一样，自发地调整到最优状态。 这成为现代深度学习的理论基石之一。 但两人后续的志趣却互相有所偏离。辛顿发现了更实用的反向传播算法，带领深度学习走出寒冬，最终 迎来ChatGPT主导的AI时代。而谢诺夫斯基选择了回到神经科学实验室，用几十年时间解剖大脑的每一 个回路，试图回答那个最初的问题：大脑究竟是如何工作的？ 40年后，辛顿因玻尔兹曼机获得20 ...