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人工智能泰斗Geoffrey Hinton2024年4月访谈:我的经历和对AI技术上的观点
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主要讲述了 Geoffrey Hinton 对于人工智能领域的工作经历和对未来 AI 发展的看法。 摘要 在视频中,Hinton 回忆了他在剑桥大学尝试理解大脑工作机制的失望,以及他如何转向哲学和人工智能领域。他提到了 Donald Hebb 和 John von Neumann 对他影响最大的两本书,以及他对于大脑学习方式的早期直觉。Hinton 强调了大脑学习的重要性,即通过修改神经网络中的连接权重来实现复杂任务的能力,而不是通过编程逻辑规则。他还提到了与 Terry Sejnowski 合作开发 Boltzmann 机时的激动人心的研究经历,以及与 Peter Brown 合作时学习到的隐马尔可夫模型。 Hinton 讲述了 Ilya Sutskever(Ilia)加入他的实验室的经历,以及 Ilia 对于 AI 的直觉和他们之间的合作。他讨论了 AI 发展的关键时刻,特别是计算能力的增强和数据量的扩大,以及这些进步如何使得复杂的算法如 Transformers 得以实现。Hinton 还解释了大型语言模型如何通过预测下一个符号来理解和生成语言,并讨论了多模态学习如何改善 AI 对空间概念的理解。 在讨论人工智能与人脑的关系时,Hinton 提出了三种不同的语言模型,并讨论了大脑如何利用快速和慢速的时间尺度来学习和记忆。他还谈到了 GPU 在 AI 研究中的作用,以及他对于未来 AI 硬件可能采用类似大脑的模拟计算方式的看法。最后,Hinton 对 AI 的未来表示乐观,同时也对 AI 可能带来的社会影响表示担忧。 观点 Hinton 认为大脑的学习不是通过预先编程的逻辑规则,而是通过调整神经网络连接的权重来实现的。 他提出了对于大脑使用快速和慢速时间尺度进行学习和记忆的理解,这与当前的 AI 模型相去甚远。 Hinton 强调了 AI 发展中的几个关键时刻,包括计算能力的提升、数据量的增加以及算法的创新,如 Transformers 模型。 他认为大型语言模型通过预测下一个符号来理解语言,这是一种比传统自动补全更高级的方式。 Hinton 对于 AI 的未来持乐观态度,认为 AI 将能够进行创造性的推理和解决问题,但同时也提出了对于 AI 可能产生的负面社会影响的担忧。 他讨论了 AI 在健康护理等领域的潜在应用,以及 AI 研究过程中的人才选择和直觉发展的重要性。 Hinton 对于 GPU 在 AI 训练中的作用表示赞赏,并对未来可能出现的更高效的 AI 计算硬件表示期待。
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