人工智能大师人工智能全称英语人工智能电脑配置
这类形式是硅谷的中心，这里的公司常常会在现有理念的根底上开展提拔，推向新的高度
这类形式是硅谷的中心，这里的公司常常会在现有理念的根底上开展提拔，推向新的高度。Facebook并非第一个交际收集，MySpace和Friendster早已存在；谷歌也不是第一个搜刮引擎，AltaVista等早已呈现。Facebook和谷歌的胜利的地方在于他们有才能将这些观点完美并扩大到环球。硅谷的真正气力不在于创造全新手艺，而在于改良和拓展示有手艺。
真实的立异不在于某个设法是怎样发生的，而在于它怎样开展、怎样改良野生智能全称英语、怎样改动全部行业野生智能电脑设置。但我们歌颂的立异者不只该当包罗那些提高思惟的人，还该当包罗那些为这些打破奠基根底的人。只要在更大范畴内认可奉献，我们才气真正了解前进怎样发作。（辰辰）
10月11日动静，近来，“AI教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）因在野生智能范畴所作的奉献得到诺贝尔奖，这一动静激发了不小争议，也提醒了社会在嘉奖立异时存在的更深条理成绩。辛顿因其在野生智能范畴的创始性事情和推行反向传布算法备受赞誉。但是，野生智能专家尤尔根·施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）等攻讦者以为，这一奖项无视了保罗·韦博斯（Paul Werbos）和甘利俊一（Shun-Ichi Amari）等人的根底性奉献。这两位学者几十年前的创始性事情为当代神经收集奠基了根底。韦博斯于1974年完成的博士论文和甘利俊一于1972年开辟的顺应性进修模子是这一范畴的主要基石，但他们的事情在很大水平上被辛顿等出名度更高的人物袒护。
环绕辛顿得到诺贝尔奖的争议，该当激发我们对怎样熟悉立异的深思。韦博斯和甘利俊一的根底性研讨该当获得更多承认，由于他们晚期的勤奋对辛顿所获得的前进相当主要。立异很少是某小我私家的天赋之作，它是成立在持久积聚根底上的协作之旅。
马斯克与特斯拉的干系则是另外一个发人深醒的例子。马斯克于2004年参加特斯拉，其时间隔马丁·埃伯哈德（Martin Eberhard）和马克·塔潘宁（Marc Tarpenning）创建公司曾经有多年工夫。固然马斯克常常被以为引领了电动汽车行业的反动，但电动汽车早在一个多世纪就曾经问世。马斯克的杰出的地方不在于创造电动汽车，而在于将这一观点酿成一种受欢送、范围化野生智能电脑设置、有益可图的产物。特斯拉的胜利并不是源自觉明，而是来自不懈施行和改良，不竭打破电池手艺和主动驾驶的极限。
这也提醒了关于立异的根本真谛：第一个提出设法的人其实不如将这一设法完美、扩大和有用施行的人那末主要。立异不是关于哪一个天赋的单一举措，而是个人的前进。当我们只归功于那些最刺眼的人物时，就无视了那些报酬打破奠基根底所作的奉献。
瞻望将来，野生智能和其他手艺最主要的前进能够不会来自那些提出全新观点的人，而是来自那些可以将现有理念完美并顺应新应战的人。特斯拉的胜利不在于缔造了电动汽车，而在于把它酿成了一种受欢送、范围化的适用产物。苹果的胜利也不在于发清楚明了智妙手机或小我私家电脑，而是在于让这些产物变得便于利用、不成或缺。
作为科学界的最大声誉，诺贝尔奖理应顾及各类奉献的完好性。在辛顿获奖这件事上呈现的疏漏，反应出人们对立异素质的遍及曲解。史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）和埃隆·马斯克（Elon Musk）等人物常常代表着孤单天赋的神话，塑造了公家认知，让我们误觉得严重打破都是在伶仃状况下发生的。究竟上，大大都前进都是持久积聚和协作的成果。固然辛顿所做的事情被承认当之无愧，但这也凸显作声誉分派时遍及存在的缺点：晚期前驱的奉献常常会跟着厥后的担当者崭露锋芒而被忘记。
野生智能的开展也是云云。辛顿的事情相当主要，但也是成立在前人研讨的根底上野生智能电脑设置。韦博斯和甘利俊一的奉献对神经收集手艺的开展相当主要，恰是这些手艺为AlphaGo和OpenAI的GPT等后续打破供给了动力。这些手艺并非平空呈现的，而是几十年来不竭前进的成果野生智能全称英语。手艺前进险些老是多条理的合作历程，过分存眷小我私家成绩会扭曲手艺前进的实在相貌。
这类成绩不单单存在于野生智能范畴野生智能全称英语，科技史上相似的故事其实不鲜见。乔布斯并非单独觉明iPhone的。iPhone是智妙手机不竭立异的功效，就像苹果麦金塔电脑大批鉴戒了施乐帕洛阿尔托研讨中间的立异一样。乔布斯的过人的地方在于改良了这些手艺，使它们变得更直观，便于群众利用。正如乔布斯本人所说那样，“优良的艺术家剽窃，巨大的艺术家抄袭”，这表示出立异常常是改良现有设法，而非平空缔造。
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