時間過得飛快。
一眨眼，時間來到了2012年。
這一年，在全球的科技圈裡，有一件不大不小的事情正在發生。
那就是IgeNet影像識別大賽。
這比賽聽著名字挺高階，其實規則特別簡單。
就是大賽官方拿出一百多萬張各種各樣的圖片。
裡面有貓、有狗、有汽車、有輪船，總共分了一千個類別。
然後讓全世界搞人工智慧的團隊，拿著自己的軟體程式來認這些圖片。
誰認得準，誰認錯的機率低，誰就是冠軍。
這比賽就相當於是AI界裡的奧運會。
可是。
現在的全球AI學術界，氣氛其實挺奇怪的。
那些頂尖名校裡的老教授、大專家，現在全都在搞一個叫“支援向量機”的東西。
英文縮寫叫SV
這玩意兒說白了，就是靠人腦子去總結規律，然後寫成程式碼教給電腦。
比如你要認一輛汽車。
程式設計師就得手敲程式碼，告訴電腦：“你先找四個圓圈，那叫輪子；再找幾塊玻璃，那叫車窗。”
就這麼一條規則一條規則地硬寫！
大家管這叫提取特徵。
名校裡的教授們，特別喜歡搞這個。
為什麼？
因為這東西能寫出滿黑板的複雜數學公式啊！
看著多優雅！多有學問！
拿著這些公式去寫論文，多容易混到終身教授的頭銜！
那有沒有別的方法？
有。
就是神經網路，也就是後來說的深度學習。
但是，在2012年這個時間點。
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