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Geoffrey Hinton:通往智能的两条路
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转自:https://www.youtube.com/watch?v=rGgGOccMEiY 杰弗里·辛顿:通往智慧的两条路 (2023年5月25日,剑桥大学公开讲座) 数字计算机被设计成允许人们告诉它们确切要做什么。它们需要高能量和精确的制造,但它们允许在物理上不同的硬件上运行完全相同的计算。对于能够学会做什么的计算机,我们可以放弃软件应该与硬件分离的基本原则,而使用非常低功耗的模拟计算,利用特定硬件的特殊属性。这需要一种学习算法,它可以利用模拟属性,而不需要这些属性的良好模型。我将简要描述一个这样的算法。利用硬件特有的模拟特性使计算变得非常繁琐。当硬件消失时,所学的知识也会消失。通过让年轻的模拟计算机模仿老计算机的输出,可以将知识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,数字计算允许我们在不同的硬件上运行完全相同模型的许多副本。所有这些数字代理都可以查看不同的数据,并通过平均体重变化来非常有效地分享他们所学到的知识。此外,数字计算可以使用反向传播学习过程,它的可扩展性比目前在模拟硬件上发现的任何过程都要好。这让我相信,大规模的数字计算在获取知识方面可能比生物计算要好得多,而且可能很快就会比我们聪明得多。
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