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

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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。


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