杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）教授是全世界屈指可数的既获得图灵奖，又获得诺贝尔奖的杰出科学家。上一个这样的传奇人物，我记得好像是赫伯特·亚历山大·西蒙（Herbert Alexander Simon），中文简称司马贺，他获得了图灵奖和诺贝尔经济学奖。不过，辛顿获得的是诺贝尔物理学奖，对一个曾经在物理学专业辍学的学生而言，这或许就叫逃不掉的缘分。

辛顿在获奖感言中，既没有感谢国家，也没有感谢学校，而是实实在在感谢了自己的研究生们，称活都是他们干的，他很幸运招到一些特别聪明的研究生。他有好的想法，但是如果没有研究生的编程实现，也不过是空想。深度神经网络的结构和算法都很复杂，除了需要GPU的算力加持，更需要超强的编程能力才能实现。

辛顿是一个杰出的导师，他远见卓识，思维超前，相信神经网络能模拟人类智能；他意志坚定，目光如炬，相信神经网络一定行，并设计出巧妙的学习算法；他百战不殆，从不因为拿不到基金项目这类小的失败和挫折而轻言放弃。他从1972年读博士开始研究神经网络，一研究就是半个多世纪。他从读博士开始，坚持了14年，冷板凳终于有了一点温度，到1986年，终于提出了BP算法；又坚持20年，冷板凳坐了30多年终于焐热了，到2006年在Science上发表论文，提出了DBN算法，给神经网络带来了曙光；再坚持6年，AlexNET横空出世，赢得图像识别挑战赛冠军，一举成名天下知；又坚持12年，直到他的研究成果广泛应用，影响了很多学科和产业。辛顿教授研究神经网络，累积坚持了52年，终于感动了诺奖评审委员会，非要给他一个诺贝尔物理学奖，尽管他从未想过被提名。

在他的感召下，一大批杰出学生来到他的身边。辛顿早期杰出的学生有博士后杨立坤（Yann LeCun）和约书亚·班吉欧（Yoshua Bengio）。在这两人的协助下，他们的理论和算法研究进展顺利，开创了深度学习理论，并共同获得2018年的图灵奖。

辛顿后勤杰出的学生有伊利亚·苏茨克维（(Ilya Sutskever)）和亚历克斯·克里兹夫斯基（Alex Krizhevsky），以他们的编程天才和坚持不懈，终于实现了复杂的AlexNET的编程工作，取得了很好的效果，在图像挑战赛中独占鳌头，遥遥领先，吹响了神经网络复兴的号角。