【人工智能】直觉的力量 | 杰弗里辛顿最新对话 | Sana AI峰会 | 回忆AI生涯 | Ilya的能力和直觉 | 缩放法则 | 多模态 | 语言与认知 | 神经网络 | AI情感 | 反向传播

Summary

在这段精彩访谈中，图灵奖得主杰佛里辛顿与年轻创业者乔尔·海勒马克就人工智能的多个方面进行了深入探讨。辛顿回忆了自己的学术生涯，从对大脑独特学习方式的好奇，到与伊利亚苏茨克维尔等杰出学生的合作，他们共同推动了神经网络和深度学习的发展。辛顿还分享了对大模型技术路线的看法，多模态学习的重要性，以及他对智能系统意识与情感的见解。他相信，随着模型规模的扩大，AI的推理和创造力将不断增强，未来AI在医疗保健和新材料领域的应用前景广阔。

Takeaways

• 🧠 Geoffrey Hinton是人工智能领域的杰出人物，他的贡献包括对神经网络和反向传播算法的研究。
• 📚 Hinton的人工智能启蒙来自于Donald Hebb和John von Neumann的书籍，这些书籍启发了他探索大脑和神经网络的学习方式。
• 🎓 Hinton在剑桥大学学习生理学和哲学后，最终在爱丁堡大学获得人工智能博士学位，并在卡内基梅隆大学与多位学者合作。
• 🤖 Hinton与Terry Sinofsky共同研究玻尔兹曼机，虽然后来证明玻尔兹曼机并非大脑的工作方式，但这些研究产生了重要成果。
• 🔄 Peter Brown教授帮助Hinton理解语音和隐马尔可夫模型，这些知识对神经网络的发展至关重要。
• 🌟 Ilya Sutskever是Hinton的杰出学生之一，他对反向传播和神经网络的直觉对领域产生了深远影响。
• 📈 Hinton和Sutskever等人的研究表明，通过扩大模型规模可以显著提升性能，这与当前的缩放法则（Scaling Law）相符。
• 🔗 Hinton认为大语言模型的理解方式与人类相似，随着规模的增长，其推理能力也将增强。
• 🎨 多模态学习被Hinton视为提升模型空间推理能力的重要途径，它还能为模型提供更丰富的训练数据。
• 🧘‍♂️ Hinton提出，大脑可能利用梯度信息优化连接，即权重，但他对大脑如何实际获得这些梯度保持开放态度。
• 🚀 Hinton认为AI在医疗保健和新材料领域有巨大应用前景，尽管存在被滥用的风险，但AI的发展不太可能减速。

Q & A

杰佛里辛顿在人工智能领域的启蒙书籍有哪些？

杰佛里辛顿的启蒙书籍包括唐纳德·赫布的《行为的组织》和约翰·冯·诺伊曼的《计算机与人脑》。

乔尔·海勒马克在人工智能领域的成就有哪些？

乔尔·海勒马克在13岁开始编程，14岁创立了一家视频推荐公司，19岁创办了人工智能公司Sana AI，并在2023年筹齐了8000万美元融资。

辛顿在剑桥大学学习生理学时遇到了哪些问题？

辛顿在剑桥大学学习生理学时，老师只教了神经元如何传导动作电位，并没有涉及大脑工作的原理，这令他感到极度失望。

辛顿与泰伦斯·塞诺夫斯基共同研究了什么？

辛顿与泰伦斯·塞诺夫斯基共同研究了玻尔兹曼机，并产生了很多有趣的技术成果。

伊利亚·苏茨克维尔在辛顿的实验室工作时提出了哪些创新想法？

伊利亚·苏茨克维尔提出了为MATLAB编写接口的想法，以便用另一种语言编程后直接转换成MATLAB代码，并主张增加模型规模会有更好效果。

辛顿如何看待大语言模型的推理能力？

辛顿认为大语言模型的推理能力会随着规模的增长而增强，它们在寻找共同结构并用这种结构高效编码事物。

辛顿提到了AlphaGo的哪一步棋被认为是创造性的？

辛顿提到AlphaGo在与李世石的比赛中，第37手下了一步所有专家都认为必定是失误的棋，但后来被认为是一步妙手。

辛顿对多模态学习的看法是什么？

辛顿认为多模态输入会让模型有显著的改进，尤其会大大提高模型对空间等事物的推理能力。

辛顿提到的三种不同的语言观是什么？

辛顿提到的三种语言观包括：传统的符号观、大脑内部全都是向量的观点，以及语言和思维过程中涉及符号但通过多层次嵌入表示被丰富化的观点。

辛顿如何看待人工智能领域未来的应用前景？

辛顿认为未来人工智能最有前景的应用应该是在医疗保健和新材料的领域。