实经历了漫长且压抑的低谷期。
郭长征继续说道：“但我一直觉得，我们不需要去解释它。”
这句话引起了夏冬的极大兴趣，这和后来那些科技巨头们的做法不谋而合。
郭长征语气变得有些兴奋：“你想想人类是怎么学习的？”
“一个小孩子认识猫，是因为他父母给他列出了猫的数学方程吗？”
夏冬配合地摇头：“不是，是因为父母指着很多只猫告诉他，这是猫。”
“对！”郭长征拍了一下大腿。
“小孩子看了几百只、几千只猫之后，他的大脑里自动就形成了猫的认知。”
“他不需要知道猫耳朵的几何角度，他只要看一眼就能认出来。”
郭长征做了一个总结：“学习的过程，本来就是一种经验的积累，而不是逻辑的推演。”
夏冬在心里给郭长征默默点了个赞。
在2009年，能有这种认知的人，绝对是具有战略眼光的技术先驱。
郭长征接着抛出了他的核心理念：“所以我信奉一个词：大力出奇迹。”
他看着夏冬，一字一句地说：“不要去搞那些花里胡哨的人工规则。”
“只要我们有足够大的数据量，把成百上千万张图片喂给神经网络。”
“让网络自己去调整权重，自己去寻找特征。”
“只要数据够多，网络层数够深，它最终的效果，绝对会碾压那些人工设计的算法。”
这段话，完全命中了未来深度学习爆发的核心本质。
夏冬知道，再过一段时间，当ImageNet数据集发布，当AlexNet在图像识别大赛上以压倒性优势夺冠时，整个世界都会明白这个道理。
大数据加上深度神经网络，这就是未来十几年人工智能唯一的正解。
而郭长征，在这个时间节点，已经极其精准地看透了这一切。
“老师，你的想法非常超前。”夏冬由衷地说道。
他没有用任何夸张的词汇，只是陈述了一个客观事实。
郭长征听到这句认可，脸上的兴奋却迅速退去，取而代之的是深深的无奈。
他重新靠回椅背上，端起纸杯喝了一大口水。
“超前有什么用？这只是一种理论上的推想。”郭长征语气低落。
夏冬明知故问：“既然方向是对的，为什么不去实践呢？”
郭长征苦笑连连：“实践？拿什么实践？”
他竖起一根手指：“第一，数据。你去哪里找上百万张标注好的
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