行业里程碑：Geoffrey Hinton的学术影响力 - Geoffrey Hinton的Google Scholar引用量突破100万，成为历史上第二位达到此成就的计算机科学家[1] - 其引用量仍在以惊人速度增长，自2021年以来新增引用量达534,241次，总h-index为192[2] - 在此之前，只有另一位“深度学习教父”Yoshua Bengio达成了百万引用成就[2] 核心学术成就与关键论文 - 2012年发表的论文《ImageNet classification with deep convolutional neural networks》引用量最高，已超过188,837次，标志着深度学习时代的正式开启[2][21] - 2015年发表于Nature的综述论文《Deep learning》引用量达107,646次，是Hinton引用量第二高的论文，系统总结了深度学习的发展历程与应用[2][16] - 其他高引著作包括《Visualizing data using t-SNE》(引用63,932次)、《Learning internal representations by error-propagation》(引用61,439次)和《Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting》(引用60,895次)[2] 对人工智能领域的奠基性贡献 - 与David Rumelhart和Ronald Williams共同推广了反向传播算法，解决了多层神经网络的训练难题[10] - 提出了玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等，为无监督学习和特征表示学习奠定了基础[14] - 发明了Dropout正则化技术、t-SNE可视化方法、层归一化、知识蒸馏、胶囊网络、混合专家模型等多种关键技术[14] - 2022年提出了Forward-Forward Algorithm，作为对反向传播生物学合理性的反思与挑战[14] 荣誉与认可 - 2018年与Yoshua Bengio和Yann LeCun共同获得计算机领域最高荣誉图灵奖，三人被称为“深度学习三巨头”[13] - 2024年与John Hopfield共同获得诺贝尔物理学奖，以表彰他们“实现了利用人工神经网络进行机器学习的奠基性发现和发明”[18] 关键合作者与门生：Alex Krizhevsky与Ilya Sutskever - Alex Krizhevsky是AlexNet论文的第一作者和主要构建者，他编写的CUDA代码让神经网络在GPU上高效训练，在2012年ImageNet挑战赛中以10.8%的绝对优势夺冠[25] - Ilya Sutskever是AlexNet论文的第二作者，后作为联合创始人兼首席科学家创办了OpenAI，是ChatGPT和GPT-4诞生的关键人物[28] - 两人均师从Hinton，Alex Krizhevsky目前可能处于半退休状态，而Ilya Sutskever于2024年成立了专注于AI安全的公司Safe Superintelligence Inc. (SSI)，并为其筹集了10亿美元资金[26][28] 行业影响与思想演变 - AlexNet在ImageNet竞赛中的成功被公认为深度学习时代的“大爆炸”时刻，证明了深层卷积神经网络在海量数据和GPU算力下的统治力[14] - Hinton晚年从谷歌离职，以更自由地谈论AI风险，他担忧数字智能可能演变成比人类更优越的智能形式并对人类构成生存威胁[20] - Ilya Sutskever对AI安全的关注日益加深，曾主导OpenAI董事会罢免Sam Altman，其新公司SSI宣称“第一个产品将是安全的超级智能”[28]