ImageNet可不僅僅只是給ALEXNET提供了數據集而已，在這個巨大的圖像數據庫的基礎上，李飛飛等人組織了著名的ImageNet圖像識別挑戰賽，邀請世界範圍內很多著名計算機視覺團隊參加比賽。
別以為科研人員不好勝，其實他們也特別喜歡參加各種比賽，那種用智商和方法碾壓對手的感覺，其實遠比體育運動中擊敗對手的成就感更強，因為體育運動員的強大是一個人的強大，而他們的強大有可能帶來人類整體文明的進步！
ImageNet的比賽數據龐大，物體類別多，其中包含10000個類別和1000萬個圖像，而且有統一的評判基準，很快就吸引了眾多計算機視覺團隊的加入。
今年ImageNet的冠軍正是辛頓團隊，阿萊克斯編程出了一個計算速度非常快的卷積核函數，然後用ImageNet數據集去訓練神經網絡，這個方法讓他們將圖像分類錯誤率降低了20％，而一般來說，類似的圖像分類錯誤率每年只能降低不到1％。
相當於把這一技術的改進加速了20年！
正如牛頓當年和胡克的爭論，激發了自然科學、物理學和數學的大進步，而上世紀三四十年代科學家圍繞著相對論、光、量子理論的各種不同見解和互相幫助奠定了量子力學的基礎一樣，李飛飛的ImageNet數據集催生了辛頓的卷積神經網絡算法，他們共同打開了這個裝滿了人工智能的潘多拉魔盒！
阿萊克斯介紹完ALEXNET，這個神經網絡正是以他的名字來命名的，他可能也沒想到，這將會讓他的名字永遠保留在人類科技史之中，未來很可能會出現在教科書上，甚至成為某道填空題的答案，或者成為某個人工智能相關的計量單位……
做完ALEXNET的介紹，辛頓道：“於，你們有什麼問題嗎？”
於凱攤攤手道：“如果我們還抱有疑惑，不會跨越太平洋從鏵國來到這裡。事實上，無論是千度還是星瑞，又或者是我們兩個公司共同投資創立的瑞度，對你們的研究都非常感興趣，也有很大的信心。”
“哦，你們真的確定，這會是一個很有發展的方向嗎？”辛頓問道。
“不然呢？你在1971年提出了神經網絡這個概念，然後就一直為之而努力，你是我所知道的，對於某一個事業和信念最為堅持的人！我敬佩你的決心和堅持，現在看到你的堅持終於開花結果，我不但為你高興，也非常興奮它會改變全世界。”於凱道。
辛頓露出一絲微笑。
當全世界都覺得這個事情不行，只有你覺得可以的時候，你會怎麼做？
是隨波逐流，聽從其他人的建議，去做一些更有“意義”的事情，還是堅持自己的想法？
如果堅持的話，當沒有任何人相信你，也沒有人願意給你幫助的話，你能堅持多久？
辛頓堅持了四十年。
這時，李睿緩緩開口了：“我還有個問題，可以嗎？”