“二十世纪上半叶，星光开始汇聚。1943年，麦卡洛克和皮茨提出了‘cp神经元模型’，第一次从数学上证明，一个简化的、由开关逻辑构成的神经元网络，理论上可以执行任何逻辑运算。这是人类第一次，为机器大脑画出了理论上的第一张蓝图。”
“紧接着，1950年，艾伦·图灵，这位计算机科学的先知，发表了划时代的论文《计算机器与智能》。他不仅提出了着名的‘图灵测试’作为衡量机器智能的标尺，更几乎预言了机器学习的所有核心思想。这篇文章，堪称人工智能领域的《独立宣言》。”
“思想的种子已经播下，现实的土壤也开始孕育。一年后，马文·明斯基建造了世界上第一台神经网络计算机SNARc。它用整整三千个笨重的真空管，才模拟了区区四十个神经元。这台蹒跚学步的‘铁皮巨婴’，宣告了AI从纯理论，迈向了工程实践。”
“于是，在1956年的夏天，一场传奇的会议在达特茅斯学院召开。约翰·麦卡锡、明斯基、香农这些群星闪耀的名字聚集一堂。也正是在那里，‘人工智能’这个术语被正式提出，带着黄金时代的无限乐观。他们当时甚至相信，‘只需要两个月，就能在AI上取得重大突破’。当然，历史的进程远比他们想象的要曲折。”
“会议之后，第一个真正意义上的神经网络模型诞生了。1958年，罗森布拉特的‘感知机’。它第一次让机器不再仅仅是被动计算的工具，而是拥有了从数据和错误中‘学习’并调整自身权重的能力。虽然它很原始，但‘学习’的火炬，从那一刻起，被真正点燃了。”
“……在那之后，AI经历了数次繁荣与寒冬，直到近些年年，一位学界的泰斗，杰弗里·辛顿，发表了一篇石破天惊的论文，提出了‘深度学习’的概念。他找到了一种名为‘逐层预训练’的魔法，成功唤醒了那些因为层数太深而无法训练的神经网络。这把钥匙，开启了通往新世界的大门。”
“而真正让这扇大门向全世界敞开的，是最近在Iage图像识别竞赛上，辛顿的学生亚历克斯·克里泽夫斯基所使用的深度卷积神经网络，Alex。它以碾压性的优势击败了所有传统算法，那惊人的识别精度，如同一声惊雷，向整个学术界和工业界宣告……”
陈启明微微加重了语气，目光扫过全场：
“一个由数据驱动、算力支撑的深度学习新纪元，已经降临。”
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