​​神经网络之父与人工智能教父是杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）​​，这位英裔加拿大科学家因在深度学习领域的奠基性贡献被公认为现代AI发展的核心人物。​​他改进了反向传播算法、发明玻尔兹曼机，并推动卷积神经网络的实用化​​，其成果成为ChatGPT等大模型的技术基石。2024年，他因“人工神经网络的基础性发现”与约翰·霍普菲尔德共同获得诺贝尔物理学奖，进一步巩固了其学术地位。

辛顿的学术生涯始于20世纪70年代，当时神经网络研究备受冷落。他坚持探索人脑模拟路径，提出反向传播算法的改进方案，使多层神经网络的训练成为可能。这一突破让机器能够自动识别数据特征，为图像分类、语音识别等应用铺平道路。1985年，他受物理学启发开发的玻尔兹曼机，成为早期无监督学习的关键工具。

2012年，辛顿团队通过深度学习模型在ImageNet竞赛中大幅提升图像识别准确率，直接引爆了AI技术革命。此后，他加入谷歌并培养了大批顶尖AI人才，包括OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克韦尔。2018年，他与约书亚·本吉奥、杨立昆共同获得图灵奖，三人被称为“深度学习三巨头”。

近年来，辛顿对AI风险发出强烈警告。他认为超级智能可能威胁人类生存，并呼吁加强监管。这种对技术伦理的深刻反思，体现了他作为科学家的社会责任感。

从木匠到诺贝尔奖得主，辛顿用50年坚守证明：真正的创新往往诞生于冷门领域。他的故事提醒我们，AI既是工具也是挑战，人类需要智慧与远见来驾驭这场变革。