从一行行代码、注释中感受 的诞生，或许老代码中还藏着启发未来的「新」知识。
想知道 2012 年的原始代码长什么样吗？现在，机会来了！刚刚，谷歌首席科学家 Jeff Dean 宣布，他们与计算机历史博物馆（CHM）合作，共同发布了 的源代码，并将长期保存这些代码。
开放后的代码库如下：
链接：
是一个人工神经网络，用于识别照片内容。它由当时的多伦多大学研究生 Alex 和 Ilya 以及他们的导师 于 2012 年开发。
在计算机历史上， 的出现有着划时代的意义。在它出现之前，很少有机器学习研究人员使用神经网络。但在 出现之后，几乎所有研究人员都会使用神经网络。从 2012 年到 2022 年，神经网络不断取得进步，包括合成可信的人类声音、击败围棋冠军选手、模拟人类语言并生成艺术作品…… 最终， 于 2022 年发布 …… 它是这一系列故事的重要起点。
「谷歌很高兴将具有开创性意义的 项目的源代码贡献给计算机历史博物馆，」Jeff Dean 说，「这段代码是 Alex 、Ilya 和 撰写的标志性论文《 with Deep 》的基础，该论文革新了计算机视觉领域，是有史以来被引用次数最多的论文之一。」
数据显示， 相关论文被引量已经超过 17 万。
除了代码本身的价值， 联合创始人 Wolf 还发现，代码中的注释也非常有启发性。他说，「也许真正的历史记录是 代码中每个实验配置文件末尾的实验记录注释。一个开创性的神经网络正在诞生……」
还有人说，「 代码的发布对于 AI 爱好者来说是一个宝库，这是一个向深度学习先驱学习的绝佳机会」。
，人工智能历史的转折点
在人工智能领域， 可谓爆发的起点。就在本周的英伟达 GTC 大会上，黄仁勋介绍起 AI 的发展历程，未来的一头是智能体、物理世界的 AI，过去的一头就是 。
AI、机器学习、深度学习的概念可以追溯到几十年前，然而它们在过去的十几年里才真正流行起来，这可能的确要归功于 。
在 2012 年，来自多伦多大学的 Alex 、Ilya 、 等人提出了一个名为「」的深度神经网络，赢得了 2012 年大规模视觉识别挑战赛 的冠军。
三位都是 AI 领域里响当当的人物。 被誉为「深度学习之父」，后来获得了 2018 年的图灵奖、2024 年的诺贝尔物理学奖；Ilya 是 的联合创始人及前首席科学家，也是 论文的众多作者之一。冠名该模型的 Alex 也是 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集的创建者，不过他却逐渐对研究失去了兴趣，于 2017 年 9 月离开了谷歌。
在描述当年的 项目时， 总结道：「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。」
当年用于训练 的家用计算机和 GPU。
在 竞赛中，参赛者需要完成一个名叫「 」的任务，即给定一张包含某目标的图像和一串目标类别（如飞机、瓶子、猫），每个团队的实现都需要识别出图像中的目标属于哪个类。
在当年的比赛中， 的表现颇具颠覆性，团队首次使用一种名为卷积神经网络（CNN）的深度学习架构，并充分利用了英伟达 GPU 的能力。由于表现过于惊艳，之后几年的 挑战赛冠军都沿用了 CNN。
的论文被 2012 年的 大会接收并发表，起初也受到了一些计算机视觉研究者的质疑，但出席会议的 Yann LeCun 宣布这是人工智能发展的转折点。后来发生的事情我们也都知道了：在 之前，几乎没有一篇领先的计算机视觉论文使用神经网络。在它之后，几乎所有论文都会使用神经网络。
这是计算机视觉史上的一个关键时刻，也激发了人们将深度学习应用于其他领域（如自然语言处理、机器人、推荐系统）的兴趣。
开放源代码，历时五年
源代码顺利发布的故事，还要从五年前说起。
2020 年，CHM 软件历史中心馆长 Hsu 联系了 Alex ，希望获得发布授权。不过，Alex 并没有直接回应，而是将 Hsu 介绍给了当时还在谷歌工作的 。因为源码，在谷歌收购了 、 和 创办的公司 之后，的知识产权就归了谷歌。
之后源码， 在 CHM 和谷歌的团队之间斡旋，推动整件事的进程。双方花了五年的时间，协商发布事宜，以及具体的发布版本。
事实上，自 2012 年论文发布后， 的源码已经有了多个版本， 上也有不少名为「」的代码库，但其中许多并不是原始代码，而是根据那篇论文重新创建的。此前， 开发的 前身 ——cuda- 也曾作为开源代码发布，但它是在较小的 CIFAR-10 数据集上训练的。
CHM 发布的代码库包含了 2012 年赢得 竞赛时的原始 源代码，还包括在 数据集上训练的参数文件。
感兴趣的同学可以前去翻看。
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