今年的諾貝爾物理獎頒給研究AI神經網路的辛頓，其實在21世紀初期，AI的研究一度停滯，特別是神經網路的技術發展陷入瓶頸。
當時學術界普遍認為支持向量機（Support Vector Machines, SVM）等數學理論更為優秀。2009年由李飛飛教授領導的ImageNet專案，讓AI的發展迎來了翻天覆地的變化。
AI模型的訓練方式
ImageNet 的數百萬張標註的圖像資料庫，徹底改變了AI模型的訓練方式，並為神經網路的復興鋪平了道路。隨後在2012年，辛頓和他的團隊基於ImageNet數據集訓練出來的模型「AlexNet」的成功引爆了深度學習的熱潮。
AI的成功絕非偶然，而是依賴於數據、計算資源與不拘泥於傳統的創新精神的協同作用。首先，ImageNet的成功顯示了大數據的重要性。傳統的AI模型在小數據集上表現欠佳，但隨著ImageNet的數據量擴充到1400萬張的標註圖像，AI模型的表現得到了顯著提升。李飛飛的執著與遠見讓人們看到了「數據驅動」的重要性，即數據的量和質可以決定模型的成敗。
GPU的進步
其次，計算資源的提升也是AI進步的重要推手。2012年，Nvidia的GPU透過CUDA平台成為神經網路訓練的理想工具，允許大型模型的高效運算。過去訓練像AlexNet這樣的深層神經網路是不可想象的，然而GPU的進步讓這些複雜的模型變得可行。
最後，AI的進步也源於那些不屈服於傳統智慧的科學家。他們憑藉著對新技術的信仰，推動了神經網路的復興。辛頓、李飛飛和Nvidia的黃仁勳都展現了在質疑中堅持自我，不斷探索未知的勇氣。這種創新精神激勵了一代又一代的研究者，使AI技術得以迅速發展。
AI技術的迅速發展在許多領域引發了廣泛應用，從自動駕駛、醫療影像到智慧城市的建設，AI的影響無所不在。當我們回顧AlexNet成功的過程，也應當警惕技術發展中的「傳統智慧」是否會再度限制我們的視野。
過度依賴大數據
現在AI研究普遍聚焦於「擴展法則」，即不斷擴大數據集與模型規模，但過度依賴大數據和超大型模型可能會限制技術創新的多樣性。我們或許應當思考，是否有其他的創新路徑，能在不依賴大規模數據與計算資源的情況下取得突破。未來的AI發展可能不僅僅依賴於擴大規模，而是需要更多新的演算法設計和技術架構。
未來的AI發展應當更關注於解決人類面臨的真實問題，而非單純的技術突破。例如AI如何解決資源有限的問題？在能源消耗巨大且環境問題日益嚴峻的今天，AI應致力於開發更為環保、高效率的解決方案。此外倫理與隱私問題也是未來AI發展中亟待解決的問題，我們需要在技術發展和社會責任之間找到平衡，以實現真正有益於人類的科技進步。
探索新技術方向
李飛飛、辛頓和黃仁勳的成就展示了不隨波逐流、迎難而上的精神。但技術的進步不僅依賴於個人英雄的努力，還需要一個開放、包容的研究環境。政府、學術界和產業界應當加強合作，鼓勵年輕一代探索新的技術方向，支持那些挑戰現狀的創新者，讓AI的未來更加多元與豐富。