12年前在温哥华大都会酒店汇聚了15个由计算机科学家、生物学家和实验工程师组成的团队。一个他们很感兴趣的理念把他们聚集在了一起，这在当时被普遍认为是极端主义。
MelSilverman，加拿大高等研究院（CIFAR）2004年出资的一个项目的主管，这个项目引领了人工智能领域的突破，使得语音和图像识别技术成为可能。
MelSilverman走到了一块白板前，拿起了一个记号笔，列出了所有那些向他要钱的叛逆科学家代表的学科。
12年前在温哥华大都会酒店汇聚了15个由计算机科学家、生物学家和实验工程师组成的团队。一个他们很感兴趣的理念把他们聚集在了一起，这在当时被普遍认为是极端主义。
他们相信通过人工神经网络来模拟人类大脑的功能，教会机器像孩子那样学习是可能的。在训练机器学习的过程中，他们认为很有可能发现人类的学习方式。
当时，大多数计算机科学家的共识是这是块难啃的「硬骨头」。让计算机工作的方式就是给它编程，让它执行任务，而不是让它自主学习如何处理任务。假如Silverman那时是一个计算机科学家，他可能完全不会理会这个想法。
但Silverman是一个受过训练的医生——他表示，这是一个倾向于质疑权威的职业。他当时负责推荐哪些非盈利项目能通过，这些项目主要由加拿大高等研究院资助。他注意到人们十分安静、恭敬地听GeoffreyHinton（他是几十年前被CIFAR吸引到加拿大的一位多伦多大学研究员）的演讲。他热爱他们试图解决问题的雄心视野，以及这群人情愿不顾专业限制去解决它的毅力。
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