导语： 神经网络的崛起并非一蹴而就，AlexNet的出现是关键转折点。时隔13年，其原始代码终于公开，这不仅是对历史的致敬，更是为AI研究者提供了一份宝贵的学习资源，或能从中窥见未来AI发展的灵感。
硅谷，加利福尼亚州 – 在人工智能领域，2012年是一个具有里程碑意义的年份。那一年，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同开发的深度卷积神经网络AlexNet，在ImageNet图像识别挑战赛中一鸣惊人，开启了深度学习的新时代。如今，尘封了13年之久的AlexNet原始源代码，终于在谷歌首席科学家Jeff Dean的推动下，由计算机历史博物馆（CHM）正式对外公开。
这一举动，无疑为AI研究者们打开了一扇通往历史的大门。代码库已在GitHub上开放（https://github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code），供全球开发者学习和研究。
AlexNet：深度学习的引爆点
在AlexNet问世之前，神经网络在机器学习领域并不受重视。然而，AlexNet的出现彻底改变了这一局面。它不仅在ImageNet挑战赛中取得了压倒性的胜利，更重要的是，它证明了深度学习在解决复杂视觉问题上的巨大潜力。
“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。” 这是对AlexNet历史地位的最好概括。
AlexNet的成功，激发了人们对深度学习的浓厚兴趣，并推动了其在自然语言处理、机器人、推荐系统等领域的广泛应用。从合成逼真的人类声音，到击败围棋世界冠军的AlphaGo，再到如今风靡全球的ChatGPT，AlexNet都可被视为这些成就的重要起点。
注释背后的智慧
更令人兴奋的是，此次公开的AlexNet源代码不仅包含了完整的代码逻辑，还附带了详尽的注释。HuggingFace联合创始人Thomas Wolf指出，这些注释记录了AlexNet开发过程中的实验细节和思考过程，堪称“真正的历史记录”。
通过阅读这些注释，研究者们可以深入了解Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton等AI先驱的探索历程，学习他们解决问题的方法，甚至从中获得新的启发。
历时五年的开放之路
AlexNet源代码的公开并非一蹴而就。早在2020年，计算机历史博物馆软件历史中心馆长Hansen Hsu就联系了Alex Krizhevsky，希望获得发布授权。Krizhevsky将Hsu引荐给了当时还在谷歌工作的Hinton。经过多方努力和协调，最终促成了这一历史性时刻。
结语
AlexNet源代码的公开，不仅仅是一次技术资源的共享，更是一次对人工智能历史的致敬。它为我们提供了一个难得的机会，去了解深度学习的起源，学习先驱者的智慧，并从中汲取力量，推动人工智能技术的不断发展。
正如一位评论者所说：“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”。 相信这份珍贵的历史遗产，将在未来的AI研究中继续发挥重要作用。
参考文献：
- 机器之心. (2024). 13年后，AlexNet源代码终于公开：带注释的原版. Retrieved from https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-03-21-6
- GitHub. (n.d.). AlexNet-Source-Code. Retrieved from https://github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code
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