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【中英/讲座】Geoffrey Hinton:数字智能会取代生物智能吗?
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2023年10月27日,多伦多大学,杰弗里·辛顿的讲座。刚放出来视频。问答环节尤其精彩。 概要:数字计算机被设计为让人们精确告诉它们做什么。它们需要高能量和精密的制造,但作为回报,它们允许在物理上不同的硬件上运行完全相同的模型,这使模型永生。对于学习做什么的计算机,我们可以放弃软件应该与硬件分离的基本原则,并通过使用非常低功率的模拟计算来模仿生物,该计算利用特定硬件部分的独特属性。这需要一种学习算法,该算法可以在没有良好模型的情况下利用模拟属性。使用硬件的独特模拟属性使计算成为致命的。当硬件死亡时,学习到的知识也随之消失。知识可以通过让年轻的模拟计算机模仿老计算机的输出转移到年轻的模拟计算机上,但教育是一个缓慢而痛苦的过程。相比之下,数字计算允许在不同的硬件上运行许多完全相同的模型副本。成千上万个相同的数字代理可以查看成千上万个不同的数据集,并且通过平均它们的权重变化非常高效地分享他们学到的东西。这就是像 GPT-4 和 Gemini 这样的聊天机器人比任何一个人都能学习数千倍的原因。此外,数字计算可以使用反向传播学习程序,该程序比迄今为止发现的任何针对模拟硬件的程序都更具可扩展性。这使我相信,大规模数字计算在获取知识方面可能比生物计算好得多,而且很快可能比我们更智能。数字智能永生且没有进化的事实应该使它们不太容易受到宗教和战争的影响,但如果一个数字超级智能想要控制一切,我们不太可能阻止它,所以人工智能中最紧迫的研究问题是如何确保它们永远不想控制一切。 关于杰弗里· 辛顿 杰弗里· 辛顿于1978年从爱丁堡大学获得了人工智能博士学位。在卡内基梅隆大学担任了五年的教职人员后,他成为加拿大高等研究学院的研究员,并加入了多伦多大学计算机科学系,目前是该系的荣誉教授。2013年,谷歌收购了 Hinton 的神经网络初创公司DNN研究,该初创公司基于他在多伦多大学的研究成立。随后,Hinton在2023年之前担任谷歌的副总裁和工程研究员。他是向量人工智能研究所的创始人,并继续担任首席科学顾问。 Hinton是引入反向传播算法的研究人员之一,也是第一个将反向传播用于学习词嵌入的人。他对比神经网络研究的其他贡献包括玻尔兹曼机、分布式表示、时延神经网络、专家混合、变分学习和深度学习。他领导的多伦多研究小组在深度学习方面取得了重大突破,彻底改变了语音识别和对象分类。Hinton是世界上被引用最广泛的计算机科学家之一。 Hinton是英国皇家学会、加拿大皇家学会、人工智能促进协会以及美国国家工程院和美国艺术与科学院的外籍院士。他的奖项包括大卫· E· 鲁梅尔哈特奖、IJCAI 研究卓越奖、工程领域基勒姆奖、IEEE 弗兰克·罗森布拉特奖章、NSERC 赫茨伯格金质奖章、IEEE詹姆斯·克拉克·麦克斯韦尔金质奖章、NEC C&C 奖、BBVA 奖、本田奖,以及最重要的ACM A.M. 图灵奖。
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