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而是拓展到“總結一切同類曾經犯過的錯誤”。那麼，人類就有可能提前幾十年，在硬體還不是特別強大的時候，就提前享受人工智慧帶來的好處。
這種設想中提到的網路拓撲模型，最初被稱為“卷積神經網路”，為了實現“卷積神經網路”的不斷最佳化學習，需要一系列對處理結果的網際反饋演算法，那一系列演算法集合，被稱為“深度學習演算法”。
傑夫辛頓就是一個在“卷積神經網路”研究領域處於全人類學術地位前五名的超級大牛，而具體到“深度學習演算法”的研究方向上，他是不折不扣的世界第一。
如此描述，或許有些枯燥。但是後世之人，如果從結果逆推往回看，就可以發現這一指導思想有多麼偉大：
自從傑夫辛頓總結歸納出了完整的“深度學習演算法”理論之後，僅僅一年之內，谷歌公司成功研發出了“圖片搜尋引擎”，讓搜尋引擎從此不再僅限於搜尋連結當中的文字，而是可以搜尋一張圖片——因為谷歌的搜尋引擎使用了深度學習演算法的思想，讓電腦也學會了“如何讀懂一張圖片的意思”。
同樣，當時還在成長期的facebook公司，透過借鑑傑夫辛頓的思想，發明了人臉識別技術。從此以後，在facebook空間上上傳的照片，一旦被閱讀者點選臉部部位，就可以跳出人的名字來。而且只要使用者在某一張照片上定義了某一張臉的名字，那麼在同一使用者上傳的其他照片中，只要出現了同一個人，哪怕化妝和表情略有不同，facebook也能識別出來。
這個技術在兩三年後，傳入了中國，只不過國人沒法使用facebook，所以大多數人最初見到這項神奇的技術時，是在qq空間或者校內網、人人網之類的地方看到的。
搜狗公司，因為藉助這個演算法的指導思想。發明出了能夠自我進化的“搜狗輸入法”……不過本時空，顯然沒有搜狗什麼事兒了，因為顧莫傑已經捷足先登。
一切在“模糊處理”、“機器深度理解”領域的科技創新，最初的火種，都來源於傑夫辛頓的學術理論。
而這些東西，後世又經過數年的醞釀生長。最終形成了一個時髦的概念，叫做雲端計算。
……
那些後世的具體例子，顧莫傑自然已經不記得了，可是被提煉出來的思想神髓，從來沒有那麼清晰明澈過。
把這一切徹底貫通之後，顧莫傑也終於大徹大悟，為什麼傑夫辛頓要不惜代價派自己的得力助手和門生來中國，求著自己聯署未來的那一串論文組合拳了。
原本時空的歷史上，傑夫辛頓的這些綜述、展望。要到2004年10月份才提出來，因為傑夫辛頓自己原本也沒能想太明白，很多理念也缺乏實踐的支援。
而傑夫辛頓徹底學術大成、贏得永垂不朽的江湖地位，則要等到2006年——正是在那一年，傑夫辛頓學術大成之後，谷歌和facebook幾乎以秒殺的速度，成了這個理論的第一批應用者和受益人。
現在，顧莫傑的“初音輸入法”和“初音翻譯”。卻成了啟發傑夫辛頓的點金石。讓傑夫辛頓提前大半年提出了理論，更是提前兩年蒐集夠了證明其論點的主要素材。
“初音輸入法”雖然只是一個微不足道的軟體。但是“能夠使用卷積神經網路、借鑑其他神經節點的犯錯資訊，並且高效自我修正”等一系列“深度學習演算法”所需強調的關鍵節點，初音輸入法都已經具備了。
如果僅僅是一個“初音輸入法”，那麼還可以解釋為巧合。
但是顧莫傑偏偏同時上線了一個“初音翻譯”，同樣具備體現那些思想的關鍵節點。那就不僅僅是巧合了，只能解釋為顧莫傑也是懂行的。
所以。除非傑夫辛頓從此不再從事深度學習算
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