分类: AI

  • AI教父Hinton与神童创业家Hellermark的对话:人工智能的未来与挑战

    近日,27岁的天才创始人Joel Hellermark与“AI教父”Geoffery Hinton进行了一次深度对话。Hinton在采访中回忆了自己的人工智能生涯,讨论了神经网络、Scaling Law、多模态学习、模拟计算和人工智能伦理安全等多个话题,并且聊到了他的得意门生Ilya Sutskever(前段时间离职的OpenAI首席科学家)。

    神秘人物:Geoffery Hinton

    受访者Hinton是人工智能领域的传奇人物,而采访者Joel Hellermark也颇有背景。他自幼在东京长大,13岁开始编码,14岁创立了一家视频推荐公司。19岁时,他创办了人工智能研究实验室Sana,并在2023年成功筹集了8000万美元的融资。Hellermark坚信学习的力量,因此他没有选择上大学,而是通过斯坦福公开课程自学编程,创办Sana的目标就是“改变教育”。

    从研究大脑到编程

    开始编程的故事

    Hellermark:你是怎么开始编程的?

    Hinton:我从英国刚到卡内基梅隆大学的时候。1982年,我前往卡内基梅隆大学担任计算机科学系教授,直至1987年。在英国的研究单位时,每晚六点钟大家都会去酒吧喝一杯。但到了卡内基梅隆几周后,我还没交到多少朋友。所以在某个周六晚上,我决定去实验室编写一些程序,因为实验室里有一台Lisp机器,家里没有。

    剑桥时期的回忆

    Hellermark:能不能把我们带回剑桥时期,试图理解人脑的经历?

    Hinton:非常令人失望。我为了研究大脑,先是去学习生理学,但实际上他们只教了我们神经元如何传导动作电位……这非常有趣,但不是大脑工作的原理。于是我又转向了哲学,因为我以为他们会告诉我心灵是如何运作的,结果也是非常令人失望。最终,我选择到爱丁堡学习人工智能。

    影响深远的书籍和导师

    关键的启发

    Hellermark:你还记得是什么激起了你对人工智能的兴趣吗?

    Hinton:是唐纳德·赫布(Donald Hebb)的一本书,里面介绍了如何学习神经网络中的连接强度。早期我还读过约翰·冯·诺伊曼(John von Neumann)的一本书,书里介绍了大脑的计算方式以及大脑计算与普通计算机的区别。

    导师和合作伙伴

    Hellermark:你还记得以前经历过的合作吗?

    Hinton:我在卡内基梅隆大学时曾与泰伦斯·塞诺夫斯基(Terry Sinofsky)有过许多交流,我们共同研究玻尔兹曼机。还有彼得·布朗(Peter Brown),他是一位非常优秀的统计学家,在IBM从事语音识别工作。他启发我采用“隐藏层”这一概念来描述神经网络中的中间层。

    凭直觉思考的天才:Ilya Sutskever

    初次见面

    Hellermark:请带我们回忆你的另一位学生Ilya Sutskever。

    Hinton:我当时在办公室编程,突然有人急促地敲门,是Ilya。他告诉我,比起暑期炸薯条的工作,他更渴望能在我的实验室工作。所以我给了他一篇关于反向传播的论文阅读,约定一周后再见面。他回来后说:“我没看懂。”但他的直觉非常敏锐,对事物有独特的看法。

    合作与交流

    Hellermark:你们俩是如何交流的?你们各自扮演着什么样的角色?

    Hinton:非常有趣。我们曾试图用数据制作复杂的地图,Ilya对反复修改代码感到厌烦。一天早上,他告诉我已经搞定了编写接口的工作,这种高效的工作方式让我印象深刻。

    规模与创造力:GPT-4的未来

    模型的训练与预测

    Hellermark:可以为我们科普一下这些模型是如何训练来预测下一个单词的吗?

    Hinton:我制作了第一个使用嵌入和反向传播的神经网络语言模型。为了准确预测下一个词,模型必须理解上下文。随着模型规模的扩大,即使没有特别设计用于推理的组件,它们也展现出了推理的能力,并且随着规模继续增长,它们的推理能力也将随之增强。

    GPT-4的创造力

    Hellermark:你认为AI模型的创造力会如何发展?

    Hinton:GPT-4在规模扩大后,将会变得非常有创造力。它的创造力甚至会超过人类,因为它能够在表面上截然不同的事物之间看到类比。

    未来的应用与挑战

    医疗保健与新材料领域

    Hellermark:你认为未来最有前景的应用是什么?

    Hinton:我认为医疗保健是一个重要的领域,我们希望AI在这些领域变得更好。还有一个应用是在新工程领域开发新材料,例如太阳能电池板或超导材料。

    道德与安全

    Hellermark:你是否担心AI的发展会带来负面影响?

    Hinton:我确实担心不良分子利用AI做坏事,比如制造杀人机器人、操纵公众舆论、进行大规模监视等。

    总结

    Hinton和Hellermark的对话中,探讨了许多关于人工智能发展的核心问题。从神经网络的基础研究到大规模模型的应用,再到AI的伦理与安全,每一个话题都引发了深刻的思考。Hinton的智慧和远见,不仅推动了人工智能技术的发展,也为我们理解未来的AI世界提供了宝贵的见解。


  •  AI时代,教父Hinton谈创新思维与超越人类的未来

    前言:
    最近,27岁的天才创业家Joel Hellermark与人工智能教父Geoffery Hinton进行了一次深入采访。Hinton在对话中回顾了自己的人工智能研究历程,并就神经网络、算力扩展、多模态学习、模拟计算等前沿话题进行了分享。他还谈及了自己的得意门生Ilya Sutskever在人工智能领域的杰出表现。

    正文:
    一、从研究大脑到投身人工智能
    Hinton从英国来到美国卡内基梅隆大学后,凭借对大脑工作原理的好奇,开始投身人工智能领域的研究。他先后接触过唐纳德·赫布和约翰·冯·诺依曼的著作,深受启发。Hinton认为大脑的学习方式必然与传统的逻辑推理不同,因此必须探寻神经网络中连接权重调整的奥秘。

    二、与合作伙伴的心灵相通
    Hinton回忆与泰伦斯·塞诺夫斯基、彼得·布朗等人的合作经历,他们一起探索了玻尔兹曼机等前沿技术,产生了许多有趣的研究成果。Hinton认为,与聪明的学生合作交流是最令人兴奋的,因为他们往往能提出突破性的想法。

    三、Ilya Sutskever:凭直觉思考的天才
    Hinton特别提到了自己的得意门生Ilya Sutskever。Sutskever对人工智能充满热情,在反向传播算法上提出了独到见解。Hinton认为,Sutskever的直觉非常敏锐,常能发现问题的本质。在两人的合作中,Sutskever总能提出启发式的想法,推动研究不断前进。

    四、数据规模与计算能力推动进步
    Hinton承认,早期他和团队曾低估了数据规模和计算能力的重要性。Ilya Sutskever很早就认识到,扩大模型规模是提升性能的关键。事实也证明,即使没有特殊设计,仅靠海量数据和计算能力,人工智能模型也能展现出推理能力。

    五、多模态学习与创造力提升
    Hinton认为,多模态输入(如图像、视频、音频等)可以丰富模型对世界的理解,提升其创造力。因为这种学习方式更贴近人类的感知方式。他设想,未来的人工智能系统将能够从多角度理解同一事物,从而产生与人类不同的创新。

    结语:
    Hinton的故事生动诠释了人工智能的发展轨迹,以及从单一算法到海量数据驱动的转变。他的经历也启示我们,保持好奇心和开放心态,不断探索,才是推动科技进步的关键所在。当下,人工智能正在重塑人类社会的方方面面,我们应该以积极、理性的态度拥抱这个时代的机遇与挑战。

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