深度学习: 智能时代的核心驱动力量

神经网络学习的重大突破每30年就会发生一次，从20世纪50年代引入感知器开始，到20世纪80年代学习多层感知器算法，再到2010年开始兴起深度学习。其中每个阶段都经历了一段繁荣期，在短时间内取得了飞跃性的进展，随后便是较长时期的缓慢发展。但是其中一个不同点在于，随着每次复兴，兴盛时期的影响一直有增无减。最新的增长动力来源于大数据的普及，而NIPS的故事早就为这一天的到来做好了准备。

1. NIPS会议中的所有文章都可以在网络上获取：https://nips.cc.。
2. 为了体验生物学家的行话，请参考从最近的一篇科学综述中随机抽取的这句话：“少突胶质细胞包含多种抑制轴突再生的蛋白质，包括髓磷脂相关糖蛋白，神经突生长抑制剂‘Nogo’，少突胶质细胞髓鞘糖蛋白和信号素”。（“Oligodendrocytes present a variety of proteins inhibitory to axon regrowth,including myelin-associated glycoprotein, the neurite-outgrowth inhibitor‘Nogo,’oligodendrocyte-myelin glycoprotein, and semaphorins.”）B. Laha, B. K. Stafford,and A. D. Huberman, “Regenerating Optic Pathways from the Eye to the Brain,”Science 356, no. 6342 (2017):1032.
3. 这位神经学家是霍华德·瓦克特尔（Howard Wachtel），他当时正在科罗拉多大学波尔德分校研究海兔的神经系统。
4. Engaged一词既有“订婚”之意，也有“致力于做……”之意。——译者注
5. Krizhevsky, Sutskever, and Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.”
6. George Orwell, Nineteen Eighty-Four (London: Secker & Warburg, 1949). 这本书最近有了新的含义。
7. “机器学习中的女性”（Women in Machine Learning）这一组织成立于2006年，为机器学习领域的女性创造了机会，并推动了她们的研究。请参阅http://wimlworkshop.or.。