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　　这是计算机视觉史上的一个关键时刻，也激发了人们将深度学习应用于其他领域（如自然语言处理、机器人★、推荐系统）的兴趣。

　　除了代码本身的价值★，HuggingFace 联合创始人 Thomas Wolf 还发现，代码中的注释也非常有启发性。他说，「也许真正的历史记录是 AlexNet 代码中每个实验配置文件末尾的实验记录注释。一个开创性的神经网络正在诞生……」

　　还有人说★，「AlexNet 代码的发布对于 AI 爱好者来说是一个宝库★，这是一个向深度学习先驱学习的绝佳机会」。

　　AlexNet 的论文被 2012 年的 NeurIPS 大会接收并发表，起初也受到了一些计算机视觉研究者的质疑★，但出席会议的 Yann LeCun 宣布这是人工智能发展的转折点。后来发生的事情我们也都知道了：在 AlexNet 之前，几乎没有一篇领先的计算机视觉论文使用神经网络。在它之后，几乎所有论文都会使用神经网络。

　　AI、机器学习、深度学习的概念可以追溯到几十年前，然而它们在过去的十几年里才真正流行起来★，这可能的确要归功于 AlexNet。

　　在人工智能领域★，AlexNet 可谓爆发的起点★。就在本周的英伟达 GTC 大会上，黄仁勋介绍起 AI 的发展历程★，未来的一头是智能体、物理世界的 AI★，过去的一头就是 AlexNet。

　　想知道 AlexNet 2012 年的原始代码长什么样吗★？现在，机会来了★！刚刚，谷歌首席科学家 Jeff Dean 宣布，他们与计算机历史博物馆（CHM）合作，共同发布了 AlexNet 的源代码，并将长期保存这些代码★。

　　之后★，Hinton 在 CHM 和谷歌的团队之间斡旋★，推动整件事的进程。双方花了五年的时间，协商发布事宜，以及具体的发布版本★。

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　　在当年的比赛中，AlexNet 的表现颇具颠覆性，团队首次使用一种名为卷积神经网络（CNN）的深度学习架构★，并充分利用了英伟达 GPU 的能力。由于表现过于惊艳，之后几年的 ImageNet 挑战赛冠军都沿用了 CNN。

　　在计算机历史上，AlexNet 的出现有着划时代的意义。在它出现之前，很少有机器学习研究人员使用神经网络。但在 AlexNet 出现之后★，几乎所有研究人员都会使用神经网络★。从 2012 年到 2022 年，神经网络不断取得进步★，包括合成可信的人类声音、击败围棋冠军选手、模拟人类语言并生成艺术作品…… 最终，OpenAI 于 2022 年发布 ChatGPT…… 它是这一系列故事的重要起点。

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　　在描述当年的 AlexNet 项目时，Geoffrey Hinton 总结道★：「Ilya 认为我们应该做这件事，Alex 让它成功了★，而我获得了诺贝尔奖★。」

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　　三位都是 AI 领域里响当当的人物。Geoffrey Hinton 被誉为「深度学习之父」，后来获得了 2018 年的图灵奖★、2024 年的诺贝尔物理学奖；Ilya Sutskever 是 OpenAI 的联合创始人及前首席科学家，也是 AlphaGo 论文的众多作者之一。冠名该模型的 Alex Krizhevsky 也是 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集的创建者，不过他却逐渐对研究失去了兴趣★，于 2017 年 9 月离开了谷歌。

　　从一行行代码、注释中感受 AlexNet 的诞生，或许老代码中还藏着启发未来的「新」知识。

　　事实上，自 2012 年论文发布后，AlexNet 的源码已经有了多个版本★，GitHub 上也有不少名为「AlexNet」的代码库★，但其中许多并不是原始代码，而是根据那篇论文重新创建的★。此前★，Krizhevsky 开发的 AlexNet 前身 ——cuda-convnet 也曾作为开源代码发布★，但它是在较小的 CIFAR-10 数据集上训练的。

　　在 ImageNet 竞赛中，参赛者需要完成一个名叫「object region」的任务★，即给定一张包含某目标的图像和一串目标类别（如飞机★、瓶子★、猫）★，每个团队的实现都需要识别出图像中的目标属于哪个类。