引发AI热潮的CNN模型AlexNet源代码发布

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在2025年3月21日，谷歌与计算机历史博物馆（CHM）联合宣布，他们已经发布了2012年革命性卷积神经网络（CNN）模型AlexNet的源代码。这款由多伦多大学的研究人员开发的模型，通过其在图像识别上的突破性表现，证明了“深度学习”的巨大潜力，从而改变了AI领域的发展轨迹。（来源）

GitHub：https://github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code

深度学习的突破

AlexNet的成功在于它使用了深度神经网络来自动从数据中学习特征，这与传统的人工智能方法形成鲜明对比，后者依赖于手工制定规则和特征。AlexNet在2012年的ImageNet竞赛中以其卓越的表现引起了轰动，它能够以前所未有的准确率识别照片中的物体，将错误率显著降低至前所未有的水平。

获取代码

现在，任何对人工智能感兴趣的人都可以通过CHM的GitHub页面获取这份具有历史意义的Python代码。这不仅为研究人员提供了宝贵的学习资源，也让公众有机会了解这一关键的技术突破如何引发了一场技术革命，并重塑了我们周围的世界。

技术细节

AlexNet结合了三个先前独立发展的组件：深度神经网络、庞大的图像数据集（如ImageNet），以及图形处理单元（GPU）。这些元素共同作用，使AlexNet能够在图像识别任务上取得突破性的进展。该模型利用了Nvidia显卡的强大计算能力，通过CUDA软件进行非图形任务的编程。

后续影响

自2012年以来，AlexNet的影响深远且广泛，推动了包括语音合成、游戏系统、语言模型在内的多个领域的进步。同时，随着技术的进步，也带来了一些挑战，例如深度伪造、自动化监控等问题。尽管如此，AlexNet及其背后的技术无疑开启了现代AI的新纪元。

创始团队的后续发展

AlexNet的创始人——Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever及Geoffrey Hinton，在项目成功后分别走向了不同的道路。Sutskever参与创办了OpenAI，Krizhevsky则致力于Dessa的深度学习技术研发，而Hinton教授因对AI潜在风险的关注，于2023年离开了谷歌，并因其早期在机器学习领域的贡献获得了2024年诺贝尔物理学奖的认可。