在得知自己获得诺贝尔奖后不久，辛顿接受了《纽约时报》的采访，谈到了获奖感受并回答了记者的一些提问。

辛顿：我很震惊、惊讶和目瞪口呆。我从来没有想到会获得诺贝尔奖。

辛顿：霍普菲尔德网络以及它的延伸玻尔兹曼机都是基于物理学的。霍普菲尔德网络使用了一种能量函数，而玻尔兹曼机则借鉴了统计物理的理念。因此，当时的神经网络发展确实很大程度上依赖于物理学的理念。

但是，构建当今人工智能模型的是一种被称为“反向传播”的不同技术，它与物理学的关系较小。反向传播指的是对多层人工神经网络进行梯度下降的算法。

辛顿：目前，它们之间没有太大联系。它们是两种关于如何让神经网络运行的替代理论。

在早期研究时，我曾设法将它们结合起来，使用玻尔兹曼机对反向传播网络进行“预训练”。但现在人们不再这样做了。

记者：你说的预训练是什么意思？你能用通俗易懂的语言给读者解释一下吗？

辛顿：这让我想起了物理学家理查德·费曼(Richard Feynman)在获得诺贝尔奖时曾说过的话。

一位记者问他：“费曼教授，你能在几分钟内解释一下你为什么获得诺贝尔奖吗？”费曼回答说：“听着，朋友，如果我能在几分钟内解释清楚，那这项技术就不值得获得诺贝尔奖了。”

记者：对于人工智能来说，玻尔兹曼机可以说是一个死胡同。研究方向已经转向其他地方了吗？

辛顿：我把它看作是一种酶。酶能够帮助你跨越一个障碍，即使它不是最终解决方案的一部分。

玻尔兹曼机就像一种酶。它帮助我们克服了“如何训练深度神经网络？”这个障碍。它使训练变得更容易。一旦我们学会了如何做到这一点，我们就不再需要玻尔兹曼机了。

辛顿：没有。我读过他的论文。但我的一位主要合作者特里·塞若斯基(Terry Sejnowski)与霍普菲尔德合作过，并在霍普菲尔德的指导下完成了他的博士学位。

辛顿：如果有诺贝尔计算机科学奖，我们的工作显然更适合得这个奖项，但目前并没有这样的奖项。

记者：是的，也许我们需要一个诺贝尔计算机科学奖。无论如何，你因为协助创造了一项你现在担心会给人类带来严重危险的技术，而获得了诺贝尔奖。你对此有何感想？

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