1979 年，杰弗里·辛顿和布朗大学心理学家詹姆斯·安德森在加利福尼亚的拉荷亚市组织了联想记忆的并行模型研讨会。6大多数参与者互相之间都是第一次见面。我很惊讶自己能够受邀参加研讨会，我那会儿只是哈佛大学医学院神经生物学的博士后研究员，而且只在一些不太知名的期刊上发表了一些关于神经网络的技术论文。杰弗里后来告诉我，他曾经与大卫·马尔（David Marr）（见图4-2，中间）审核过我的背景。马尔是神经网络建模中的一位顶尖人物，也是MIT AI Lab 的一名有远见的领导者。1976 年，我在怀俄明州杰克逊霍尔市（Jackson Hole）的一个小型研讨会上第一次遇到了马尔。我们有相似的兴趣，他还曾邀请我去MIT 参观，并在那里做一次演讲。

图4-2　（左起）托马索·波吉奥（Tomaso Poggio）、大卫·马尔和弗朗西斯·克里克（Francis Crick）在加利福尼亚远足的途中（照片拍摄于1974 年）。弗朗西斯很享受与来访者在各种科学问题上进行长时间的讨论。图片来源：索尔克生物研究所。

马尔从剑桥大学获得了数学学士学位和生理学博士学位。他的博士生导师是生理学家吉尔斯·布林德利（Giles Brindley），专门研究视网膜和色觉，但在音乐理论和勃起功能障碍治疗领域也有较高的知名度。吉尔斯有一件很出名的逸事——在内华达州拉斯维加斯举行的美国泌尿外科学会（The American Urological Association）会议上发表演讲时，他脱掉了裤子，亲自证明了化学诱导勃起的有效性。马尔的博士论文描述了一个小脑神经网络学习模型，这块区域与快速运动控制有关。他还开发了海马体和大脑皮层的神经网络模型，撰写的大量相关文章也都被证明十分有预见性。7(www.daowen.com)

当我第一次在杰克逊霍尔遇到马尔时，他已经到了麻省理工学院，当时正在从事视觉研究工作，并凭借他的个人魅力吸引到了一批有才华的学生跟他一起工作。他追求一种自下而上的策略，从视网膜开始入手（在那里光被转换成电信号），并探求视网膜中的信号如何编码对象的特征，以及视觉皮层如何表示物体的表面和边界。他和托马索·波吉奥为立体视觉开发了一种带有反馈连接的递归神经网络模型，通过检测双眼看到的随机点立体图中点的图像的轻微横向位移，来测量对象的深度。8 双眼深度感知是三维立体图产生效果的基础。9

马尔于1980 年因白血病去世，年仅35 岁。两年之后，他的遗作《视觉》（Vision）得以发表。10 具有讽刺意味的是，尽管马尔在他的视觉研究中采取了自下而上的策略，即从视网膜开始并对视觉处理的每个后续阶段进行建模，他的著作却以倡导自上而下的策略而闻名——首先对要解决的问题进行计算分析，然后构建算法来解决问题，最后通过硬件来实现算法。然而，尽管这可能是在解决问题后对问题进行解释的一种有效途径，但对于揭开大脑秘密却算不上是个好方法。难点就在第一步——要判断大脑正在解决什么问题。我们的直觉往往具有误导性，特别是在视觉方面；我们擅长观察，但大脑对我们隐藏了所有的细节。因此，纯粹的自上而下策略问题重重，但纯粹自下而上的策略也同样如此（后面的章节将探讨通过学习算法，由内而外理解视觉工作原理的进展）。

弗朗西斯·克里克也参加了辛顿和安德森在拉荷亚的研讨会，他曾在1953 年与同在剑桥大学的詹姆斯·沃森（James Watson）共同发现了DNA 的双螺旋结构。在20 多年后的1977 年，克里克加入了位于拉荷亚的索尔克生物研究所，并将研究重心转移到神经科学领域。他会邀请研究人员来访，并就神经科学的许多课题，特别是视觉方向，进行长时间的讨论，马尔就是其中一位访问者。在马尔著作的末尾，有一段苏格拉底对话式的启发性讨论，我后来得知，这段对话源自马尔与克里克的讨论。1989 年我加入索尔克研究所后，也开始意识到与克里克对话的重要价值。