身处20世纪70年代的AI寒冬期,尽管导师希金斯教授在明斯基的影响下转而支持AI的符号主义,并断言联结主义的神经网络没有前途,杰弗里·E·辛顿(Geoffrey E. Hinton)却始终坚信自己的研究。1986年,他与大卫·鲁梅尔哈特(David Rumelhart)和罗纳德·威廉姆斯(Ronald J. Williams)共同提出反向传播算法,为深度学习奠定基础。2012年,辛顿及其学生开发的AlexNet模型在当年的ImageNet竞赛中取得了历史性的突破,这一成就促使了深度学习技术的广泛采纳。辛顿凭借在神经网络和人工智能领域的贡献获得了多项荣誉,其中包括2018年的图灵奖和2024年的诺贝尔物理学奖。