聽著話筒裡傳來的嘟嘟盲音，皮特羅放下了手。
此時，在他的辦公室裡，正坐著另外兩個人。
一位是頭髮花白辛頓，而在辛頓身旁，則是他的得意門生亞歷克斯。
兩人原本正興致勃勃地看著手裡的幾頁草稿，那是他們設計出來，準備在輝達GTX顯示卡上嘗試執行的深度卷積網路設計初稿，他們今天特意來找皮特羅，就是為了商討借用ImageNet的資料集的事。
看著打完電話後出神的皮特羅，辛頓疑惑道：“皮特羅？怎麼了？是李那邊不同意授權嗎？沒關係，如果她有顧慮，我可以親自去跟她解釋，這個實驗對神經網路的未來至關重要……”
“不，辛頓，李沒有不同意，而是……你們好像不用再做這個實驗了。”
亞歷克斯愣了一下，著急地說道：“教授，我們的程式碼已經基本調通了，只要能拿到ImageNet的資料，我們有信心將分類錯誤率降低到23%甚至更低！這會是神經網路史無前例的突破！”
“23%？”
“亞歷克斯，把你的草稿收起來吧，剛剛從巴塞羅那ICCV現場傳來的訊息，ImageNet挑戰賽的結果已經出來了。”
辛頓眉頭一皺，心中升起一股不祥的預感：“今年是誰拿了第一？還是XRCE嗎？他們的錯誤率是多少？”
“第一名是QInet的模型，他的開發者來自於華國，叫漆昊。”
“QInet也是一個卷積神經網路，它的錯誤率是在15%，超過第二名11%。”
亞歷克斯瞪大了眼睛，甚至懷疑自己的耳朵出了問題：“15%？！我們現在的理論模型極限預測也才20%左右，他們怎麼可能做到15%？！”
而坐在一旁的辛頓，腦子突然一片空白。
這位在深層神經網路的泥潭裡苦苦掙扎了數十年，被主流學術界冷落，嘲諷甚至一度拉不到研究經費的教授，此時迷茫了起來。
他原以為，自己和亞歷克斯正在進行的這項基於GPU加速的CNN研究，將會是他們實驗室可以在明年驚豔全世界的耀眼成果。
可他萬萬沒有想到，他們的成果還沒出來，就已經有人拿出了比他們更好的模型出來！
“QInet，漆昊……”辛頓乾癟的嘴反覆唸叨著這兩個名字。
“成功了，竟然真的成功了！哈哈哈哈！”辛頓突然毫無預兆地大笑起來，他站起身來，像個小孩子一樣在辦公室裡興奮踱步。
又瘋了一個？
“辛頓，你沒事吧？”皮特羅有些擔憂地看著他，“你的研究被人搶先了，而且差距拉得這麼大……”
“不，你不懂，皮特羅！”
辛頓回答：“我高興不是因為別的，而是因為這個華國青年用無可辯駁的事實，向全世界證明了，我是對的！神經網路不是垃圾！它才是通往真正人工智慧的唯一道路！”
“我們都被困住太久了！”
“自上世紀八十年代反向傳播演算法被冷落以來，學術界就陷入了對傳統統計學習和支援向量機的迷信中。”
“他們嘲笑神經網路無用，認為它絕無可能解決複雜的認知問題，而QInet的出現，將會打破這些偏見，這不單單是漆昊團隊的成功，更是聯結主義學派在沉寂了數十年後的復興。”
“看著吧，皮特羅，計算資源的瓶頸終將被打破，演算法的正規化已經改變，從今往後，那些曾經唱衰神經網路的人，都不得不重新審視神經網路這個領域。”
他快步走到亞歷克斯身邊，一把按住學生的肩膀，說道：“亞歷克斯！快！立刻就去查這個漆昊的聯絡方式，哪怕是發郵件，打電話，我們也必須立刻聯絡上他！”
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