【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

大飞说科技

22 May 202414:32

Summary

TLDR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。

Outlines

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😀 杰佛里辛顿与乔尔·海勒马克的对话

在这段对话中，杰佛里辛顿和乔尔·海勒马克展开了深入的交流。辛顿回忆了自己的人工智能生涯，从早期的启蒙书籍到在剑桥大学的研究，再到爱丁堡大学获得博士学位。他提到了与泰伦斯·塞诺夫斯基共同研究玻尔兹曼机的经历，以及与统计学家彼得·布朗的交流，这些经历对他的研究有着深远的影响。辛顿还回忆了与伊利亚苏茨克维尔的相识，伊利亚的直觉和创新精神给辛顿留下了深刻印象。此外，辛顿分享了他对大模型技术路线、多模态学习重要性、数字计算与共享知识、智能系统的意识与情感等方面的看法。

05:03

😉 大语言模型的理解与直觉

辛顿在对话中表达了对大语言模型的理解，他认为这些模型的工作原理与人类思维方式相似，并且随着模型规模的增长，其推理能力也将得到增强。他通过GPT-4的例子说明了模型如何通过寻找共同结构来高效编码事物，并展现出创造力。辛顿还讨论了模型如何在训练数据中学习并超越错误标签的限制，以及如何通过多模态输入来提高模型的空间推理能力。他还探讨了语言与认知的关系，提出了三种不同的语言观，并分享了自己对这些观点的看法。

10:04

🤖 神经网络与人工智能的未来

辛顿在这部分讨论了他对神经网络和人工智能未来的看法。他提出了模拟计算的概念，以减少能源消耗并模仿大脑的工作方式。辛顿还提到了数字系统的“永生”特性，以及如何通过共享权重来实现集体知识的即时同步。他强调了快速权重在神经网络中的重要性，并提出了用电导作为权重表示的解决方案。辛顿对大型神经网络模型的成功表示肯定，并认为这改变了人们对复杂任务学习的看法。他还探讨了AI的情感问题，并分享了自己对符号处理和自然语言的看法。最后，辛顿提出了他认为AI领域接下来应该解决的问题，并对AI在医疗保健和新材料领域的应用前景表示乐观。

Mindmap

Keywords

💡杰佛里辛顿Geoffrey Hinton

杰佛里辛顿是人工智能领域的先驱之一，也是图灵奖得主。在视频中，他分享了自己的人工智能生涯，包括早期的启蒙书籍、学术研究以及与学生的合作。辛顿的研究和见解对理解人工智能的发展至关重要，特别是他对神经网络和反向传播算法的贡献。

💡乔尔·海勒马克Joel Hellermark

乔尔·海勒马克是一位年轻的创业者，他在东京长大，13岁开始编程，并在14岁时创立了自己的视频推荐公司。19岁时，他创办了人工智能公司Sana AI，并在2023年筹集到了8000万美元的融资。在视频中，他作为采访者与辛顿进行了深入的对话。

💡人工智能

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应、学习、推理和决策的智能机器。视频中，辛顿和海勒马克讨论了人工智能的多个方面，包括技术路线、多模态学习、智能系统的意识与情感等。

💡神经网络

神经网络是一种受人脑结构启发的计算模型，由大量的节点（或称为“神经元”）相互连接构成。在视频中，辛顿提到了他早期对神经网络的研究，包括如何通过调整连接来完成复杂任务，以及他与泰伦斯·塞诺夫斯基共同研究玻尔兹曼机的经历。

💡反向传播

反向传播是一种在神经网络中用于训练模型的算法，通过计算损失函数对网络参数的梯度来更新网络权重。视频中提到，辛顿给伊利亚布置了阅读关于反向传播的论文的作业，这表明了反向传播在神经网络学习过程中的重要性。

💡缩放法则Scaling Law

缩放法则是指在机器学习中，随着模型规模的增加，其性能也会相应提高。视频中，伊利亚苏茨克维尔主张只要模型做得更大，效果就会更好，这一观点最终被证明是正确的，说明了模型规模对于提升AI性能的重要性。

💡多模态学习

多模态学习是指机器学习模型能够处理和理解多种类型的数据输入，如文本、图像、声音等。辛顿在视频中提到，多模态输入将显著提高模型的推理能力，并且能够为模型提供更多的训练数据。

💡数字计算与共享知识

数字计算是指使用数字系统进行的计算过程，而共享知识则涉及到在多个系统之间传递和同步信息。辛顿在视频中提出了一个设想，即通过模拟计算来减少能耗，并实现数字系统之间的权重共享，从而实现知识的即时同步。

💡智能系统的意识与情感

智能系统的意识与情感是指机器是否能够拥有类似人类的意识状态和情感反应。视频中，辛顿讨论了AI的情感本质，并提出AI可以表现出情感，例如他提到的弗莱迪机器人在面对约束和问题解决时的行为。

💡模拟计算

模拟计算是一种计算方式，它不依赖于数字表示，而是使用连续的物理量进行计算。辛顿在视频中提到，他一直在思考如何实现模拟计算，以便像人脑一样高效地运行大语言模型，同时减少能耗。

💡向量嵌入

向量嵌入是一种将符号或概念转换为向量空间中的点的技术，使得语义上相似的符号在向量空间中彼此接近。视频中，辛顿讨论了语言和思维过程中的符号如何通过多层次的嵌入表示被丰富化，并与符号相关联。

Highlights

图灵奖得主杰佛里辛顿Geoffrey Hinton与创业者乔尔·海勒马克Joel Hellermark的对话被评价为每一秒都是精华。

乔尔·海勒马克13岁开始编程，19岁创办人工智能公司Sana AI，2023年筹齐8000万美元融资。

辛顿的人工智能生涯启蒙于唐纳德·赫布和约翰·冯·诺伊曼的书籍。

辛顿在剑桥大学学习生理学和哲学，最终转向爱丁堡大学学习人工智能。

辛顿与泰伦斯·塞诺夫斯基共同研究玻尔兹曼机，产生了许多技术成果。

彼得·布朗帮助辛顿理解语音知识和隐马尔可夫模型，启发了隐藏层的概念。

辛顿与伊利亚·苏茨克维尔的相识，伊利亚的直觉和能力对研究有重要影响。

伊利亚提出增加模型规模会有更好效果的直觉，即缩放法则Scaling Law。

辛顿、伊利亚和詹姆斯·马丁合作的论文利用维基百科数据源，预测HTML字符效果出奇地好。

辛顿认为拥有清晰思维框架的人会在接收新信息时尝试与其认知框架相匹配。

辛顿坚信大语言模型的理解方式与人类思维方式相似，规模增长将增强推理能力。

辛顿认为GPT-4在规模扩大后将会变得非常有创造力，甚至会超过人类。

辛顿通过在MNIST数据集中故意加入错误标签，展示了神经网络能从错误中学习。

辛顿认为多模态输入会让模型有显著的改进，提高对空间等事物的推理能力。

辛顿列举了三种不同的语言观以及它们与认知的关系，包括符号观、向量观和嵌入表示。

辛顿提出模拟计算的概念，以减少电力消耗，模拟大脑的低能耗运行。

辛顿认为数字系统通过权重的共享可以实现集体知识的即时同步。

辛顿提出人脑中存在多个时间尺度的权重变化，这对于实现临时记忆功能至关重要。

辛顿认为大型神经网络模型的成功证明了通过随机梯度下降调整权重可以学习复杂知识。

辛顿认为AI也能有情感，情感的本质是如果没有外部约束时我们可能会采取的行动。

辛顿认为人工智能领域接下来最该解决的问题是大脑是否进行反向传播。

辛顿认为未来AI最有前景的应用应该是在医疗保健和新材料的领域。

辛顿没有在暂停AI研究6个月的请愿书上签字，因为他认为那件事永远不会发生。