就在昨天，机器学习的先锋之作，AlexNet的源代码终于公开了！谷歌首席科学家Jeff Dean联合计算机历史博物馆（CHM）共同宣布了这一激动人心的消息，并在GitHub上分享了这段史诗般的代码。这是一个关于发现、实验与创造的故事，纵使已经经历了13年的时光，如今的我们依然可以从中汲取灵感，去探索人工智能的无穷可能。

　　对于还不熟悉这段人工智能历史的朋友们，AlexNet是由多伦多大学的研究生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever及其导师Geoffrey Hinton于2012年开发的深度神经网络。这个网络在ImageNet比赛中以其超凡的表现横扫所有竞争对手，成为计算机视觉革命的引导者。从那时起，几乎每一位机器学习研究者都明白了神经网络的潜力。

　　可以说，AlexNet的发布如同引爆了一场AI变革，之后我们目睹了深度学习取得的一个个里程碑——从生成艺术作品到击败围棋冠军，甚至创建像ChatGPT这样的对话式智能体。Jeff Dean兴奋地表示：“我们非常高兴能把这一开创性的项目源代码贡献给计算机历史博物馆。这段代码背后储存着深刻的创新和实验精神，它正在重塑我们对AI的理解。”

　　HuggingFace的联合创始人Thomas Wolf认为，这段代码的注释部分同样宝贵，他提到：“或许真正的历史就在这些实验记录的最后一行，它们为我们传递了一个开创性神经网络诞生的青春记忆。”

　　回顾历史，AlexNet标志着一个新的起点，其重要性无与伦比。Hinton、Sutskever和Krizhevsky这三位AI大咖为当今的人工智能格局铺就了道路。正如Hinton所说：“Ilya认为我们应该做这件事，Alex让它成功了，而我获得了诺贝尔奖。”这种团队协作的精神，连同五年前的代码发布进程，都是这场技术革命背后不懈努力的缩影。

　　至今，Hinton和他的团队与CHM进行了长达五年的协商，终于得到了将原始代码公开的机会。原始的AlexNet代码及其在ImageNet数据集上训练的参数文件现已可以在GitHub上轻松获取shadowrocket免费下载，这对于每一个AI爱好者而言无疑是一座宝库。

　　作为AI历史的变革者，AlexNet不仅影响了计算机视觉领域，还激励了其他领域的深度学习应用，包括自然语言处理和机器人技术。对于现在的我们而言，回顾这段过去，不仅是一个追溯历史的机会，更是一个未来探索的启示。感兴趣的朋友可以通过以下链接直接前往GitHub获取这份珍贵的代码资源： AlexNet源代码 GitHub链接。在这段历史中，我们不仅见证了过去的辉煌，更可以期待未来的无限可能。返回搜狐，查看更多