《全球科技通史》一书以时间为主线，以人类科技成就为节点，从远古科技、古代科技、近代科技和现代科技四个部分，详细描述了几万年来农业、工业、天文、地理、生物、数学等各个领域关键性的人物、事件及意义，绘制了一幅科技驱动历史的恢宏画卷。读完这本著作，我宛如经历了一次时空隧道之旅，获益匪浅、感触良多。
热爱是科学研究的源动力。科技是一项崇高的事业，真正有价值的科技成果往往在无功利目标的情况下出现。有“AI教父”之称的杰弗里·辛顿的研究历程，很好地诠释了科技的这一特征。自20世纪中期人工神经网络这一研究领域开启以来，人工智能经历了三个发展阶段。1972年，正处于人工智能发展第一阶段与第二阶段的中间时期，这一时期，人工神经网络的研究在当时的人工智能学界普遍不被看好。然而，出于对科学的浓厚热情和兴趣，辛顿毅然投入到这一领域的研究。幸运的是，导师希金斯虽然并不看好这项研究，但出于对科学的尊重和对学生的爱惜，依然全力支持辛顿一次又一次仿佛看不到前景的试验。在当时的发展阶段，想在人工神经网络的研究上取得实质性突破的确非常困难，经历了三年高强度的研究，辛勤汗水并没有浇灌出预期的成果，而爱丁堡大学以及导师希金斯在此时表现出了对研究工作本身的高度尊重和对研究失败的高度包容，在辛顿的博士论文研究并没有取得突破性成果的情况下，学校依然授予了他人工智能博士学位。可以说，辛顿的研究与名利无关，仅仅是由于科学兴趣的驱使以及对科学探索的执着，否则他不会选择这一个在当时看不到任何前景的研究领域。
科技是一项孤独的事业。依然以辛顿为例，他博士毕业后，对于受尽冷落的人工神经网络这一领域不离不弃，继续埋头深耕。在研究工作既得不到同行的学术支持也难以获得资金支持的情况下，辛顿始终没有放弃。1986年，他的研究取得了重要突破，他提出了被称为“反向传播”的算法，有效解决了第一代人工神经网络的“感知器”技术对非线性问题无能为力的难题。可以说，正是因为辛顿在第一代人工神经网络发展末期的孤独坚持，才终于将第一代人工神经网络推进到第二代人工神经网络，实现了一个领域的里程碑式升级。
然而，即使进入到了一个新的发展阶段，由于应用非常有限，人工神经网络这一领域的关注度依然不高，辛顿以非凡的专注与耐心投入科学研究和教书育人，在孤独的坚持中取得了一系列成果，指导了近70名硕士、博士研究生。2006年，深度学习技术的出现使得人工神经网络进入到发展的第三阶段，辛顿正是这一次质的飞跃的重要贡献者。2012年，辛顿与他的两名学生开发了一个程序，参加了最著名的图像识别竞赛，该程序的性能超过了所有其他参赛者，这一成功促使谷歌收购了辛顿和这两名学生创立的公司，并将他们的成就商业化。一分耕耘，一分收获，2018年，辛顿获得了有计算机领域诺贝尔奖之称的图灵奖，他的孤独坚持终于得到了最高的肯定。
以史为鉴，学史增智。纵观《全球科技通史》，可以看到，在人类科技发展历史的长河里，无数充满科研热情的科学勇者不辞艰辛、不畏孤独，奋力推动科技发展，为人类科技文明作出贡献，历史也将在科技的助力下更加辉煌。
（作者系湖北省政协委员、武汉理工大学机电工程学院教授）
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