在人工智能领域，有一个名字被永远地镌刻在了历史的丰碑上——AlexNet。这个深度卷积神经网络模型在2012年的ImageNet竞赛中一战成名，以惊人的表现将计算机视觉能力提升到了一个全新的高度。而就在最近，一个令无数AI开发者和深度学习爱好者振奋的消息传来：计算机历史博物馆（CHM）与谷歌合作，正式开源了AlexNet的源代码，而且更令人惊喜的是，这次公开的版本是2012年Hinton团队亲手编写的原版代码，甚至还保留了当年的注释。

回顾2012年，ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）已经举办了两年，但业界在提升计算机识别图片能力上一直未能取得重大突破。然而，多伦多大学的三人小队——Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton，带着他们的AlexNet横空出世。这个由5层卷积层和3层全连接层组成的深度神经网络，总共有6000万个参数和65万个神经元，并且采用了GPU来加速训练。最终，AlexNet以Top-5错误率15.3%的惊人成绩一举夺魁，远远甩开了第二名的26.2%，震惊了整个学术界。

AlexNet的成功不仅证明了深度学习的潜力，也彻底改变了计算机视觉领域的研究方向。在AlexNet出现之前，神经网络一度被“打入冷宫”，但AlexNet的成功让人们重新看到了神经网络的希望。这一突破直接引爆了AI领域的深度学习浪潮，推动了计算机视觉研究的飞速发展。

然而，尽管AlexNet在学术界掀起了风暴，并吸引了科技巨头的关注，但其源代码却一直没有开源。直到2017年，计算机历史博物馆的软件历史中心策展人Hansen Hsu开始试图联系Alex Krizhevsky，希望让AlexNet代码开源。经过多方联系和长达五年的谈判与准备工作，CHM与谷歌最终确认了AlexNet 2012版的原始代码，并将其上传到了CHM官方GitHub仓库。

这次开源的代码是Geoffrey Hinton团队在ImageNet竞赛中使用的原始版本，采用了早期的CUDA和C++代码，并带有大量开发者注释。这些注释不仅记录了当时团队的开发思路，更让研究者、开发者甚至AI历史爱好者能够亲自体验当年AlexNet是如何训练和推理的。这对于理解现代深度学习的起点和发展历程具有重要意义。

总的来说，AlexNet原版代码的开源无疑为AI领域注入了一股新的活力。它不仅让人们有机会近距离接触这一历史性的深度学习模型，更为未来的研究和创新提供了宝贵的资源和灵感。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，在不久的将来，会有更多像AlexNet这样的划时代模型涌现出来，推动人工智能走向更加广阔的未来。