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AI教父Hinton首次现身中国, 合照全网刷屏, 预警AI觉醒临界点已至

AI教父Hinton首次现身中国, 合照全网刷屏, 预警AI觉醒临界点已至

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等了50年,AI教父Hinton终于「真人现身」中国了!这位图灵奖+诺奖教父级大神,不仅亲自踏上魔都土地,还与市委书记同框合影,瞬间刷屏全网!最近他再次预言,AI已进入觉醒倒计时。现在全网都在翘首以待,准备迎接明天他的高能演讲。

深度学习之父、图灵奖巨头、2024年物理学诺奖得主Hinton,亲自来中国了!

这似乎是第一次,Hinton在公开活动上以真人肉身踏上中国的土地。

现在,这张他和上海市委书记陈吉宁会见的照片,已经在全网刷屏了。

在明天的世界人工智能大会上,他即将做出精彩演讲,全体网友已经立正站好,期待明天这个万众瞩目的好日子了。

第一次,Hinton来中国了

Geoffrey Hinton,是学界少有的传奇人物。

他坐了将近50年的冷板凳,开发当时无人问津的神经网络,从而让机器学会了深度学习。

为此,他获得了2024年的诺贝尔物理学奖。

然而在今天,当AI浪潮澎湃而来,席卷全世界之时,他却发出了奥本海默式的痛悔。

如今,他在演讲中不断传达出这样的警告——

未来10到20年内,AI或将比人类更聪明,它很危险,我毕生的工作可能会导致人类的终结!

AI给生产力带来的增长,并不会惠及大多数人,大批人将失业,只有少数人才能变得富有!

对自己穷极一生追求的AI,现在十分后悔,AI很可能给人类带来灾难!

而他最近流传最广的金句,就是下面这几句了。

比如,「如果你想知道当自己不再是顶级智慧生物时,生活是什么样子,就去问问一只鸡。」

比如,建议下一代去学做水管工,从而避免被AI淘汰。

传奇家族

Hinton来自一个知名的科学世家。

著名的英国数学家乔治·布尔,就是Hinton的曾曾祖父。他是布尔逻辑和代数学的创始人,布尔逻辑在后来成为现代计算机的数学基础。

他的妻子Mary Boole也是一位自学成才的数学家,甚至编辑了乔治的著作《思维法则》。

布尔小儿子的孙辈中,出了一位「中国人民的好朋友」韩丁,他参加了重庆谈判,甚至写了一本有关中国土地改革的长篇作品《翻身》。

韩丁的妹妹Joan Hinton(寒春),是Geoffrey的姑妈之一。她和杨振宁同在物理学家费米门下求学,是一位核物理学家,也是少有的两位参与曼哈顿计划的女性之一。

1945年7月,从距离爆炸地点大约25英里的一座小山上,她亲眼见证了人类第一颗原子弹爆炸,将其形容为「一片光海」

在1948年,由于对即将出现的冷战感到震惊,她放弃了物理学,离开美国前往中国。

Joan Hinton和养牛专家丈夫阳早一起长期定居中国,翻译了很多外国的著作,还设计了巴氏消毒牛奶流水线。

阳早、寒春夫妇在中国育有两儿一女:大儿子阳和平(右一)、女儿阳及平(右二)、儿子阳建平(右三)

长子阳和平获得罗格斯大学经济学博士,目前任教于对外经济贸易大学,教授计量经济学、统计学等课程。

总之,虽然Hinton出生于英国,但他家族的族人们和中国有着颇深的渊源。

不知此次Hinton双脚踏上中国的土地时,是何种心情。

Hinton近期演讲:AI已进入觉醒倒计时!

就在两天前,英国皇家学会发布了Hinton的最新演讲。

在这场演讲中,他深入探讨了AI从基于逻辑的推理起源到基于学习的神经网络的演变历程,阐释了AI如何模拟人类智能,及其对未来发展的深远影响。

最终,他再次发出警告——AI觉醒的临界点已至!

AI起源与早期神经网络

在演讲一开始,Hinton就指出,智能有两种范式。

一种是逻辑驱动的AI,一种是生物学启发的AI。

前者认为,人类智能的本质是推理。

而后者则认为,重点是先理解学习是如何发生的,代表人物有图灵和冯·诺依曼。

而Hinton表示,自己在40年前提出的一个模型,可以说是今天大语言模型的祖先。

那时,他们用人工神经元来构建神经网络。

每个人工神经元有若干输入线,每条输入线有一个权重,神经元会将输入乘以权重后求和,然后根据结果输出。

为了让人工神经网络发挥作用,就需要弄清如何改变权重。为此,他们把神经元连接成网络,比如下图的「前馈网络」。

然而问题在于,它有上万亿个参数,每个都要反复尝试,效率极低。

于是,更高效的反向传播算法诞生了!

到了2012年,Hinton的两个学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever开发出了AlexNet,远超当时的图像识别系统,从而引爆整个AI领域。

自此,AI基本就等同于「神经网络」,而不再是符号逻辑。

不过,以乔姆斯基为代表的语言学派,对神经网络是否能处理语言非常怀疑。

关于「词义」,有两种理论:符号主义观点和心理学特征理论。

而Hinton在1985年设计了一个神经网络模型,成功统一了这两种理论。

这个模型的基本目标是——

预测下一个词的特征,然后据此猜出下一个词是什么。

Hinton用了两个家谱作为训练数据。

由此,他训练出了一个神经网络,让它学会通过句子的前半部分(X has mother Y and Y has husband Z), 来预测句子的后半部分(X has father Z)。

最终,这个网络学会了人的特征和关系特征。这些提取出来的特征与符号主义AI的规则高度一致,而且是通过反向传播自学出来的。

从小模型到大语言模型

十年后,Yoshua Bengio扩展了这个模型,可以在真实的英文句子中预测下一个单词。

再十年后,语言学家才意识到:用特征向量表示词义,确实是个好方法。

又过了十年,谷歌发明了Transformer架构,极大提升了模型预测下一个词的能力,但核心原理,还是和当初一样。

把词变成特征 → 特征互动 → 预测下一个词 → 反向传播更新特征表示和互动机制

而这些LLM的工作方式,其实和人类是很相似的:试图预测下一个词;用特征表示词义;特征之间相互作用;如果预测错了,就反向传播误差信号,调整内部连接。

就像乐高积木一样,语言也是一种建模工具。

我们有10万个词,就有10万种不同积木。通过调整词的形状来「牵手」,就能构建一致的结构,类似蛋白质的折叠一样。

而这,就是理解的本质——

理解语言,不是记住句法规则,而是让词的特征在高维空间中互动,组合成连贯的模型。

比人类更聪明的AI,是否会消灭我们?

接下来,就来到了最关键的部分。

现在所有专家都公认:AI未来一定会比人类更聪明,这只是个时间问题。

所以——AI会消灭人类吗?

Hinton接下来为我们详细地解释道,这种担忧并不是空穴来风。

因为,如果要构建一个AI智能体,就必须让它有能力自动创建子目标。自然地,它们就会想要更多控制权,以及避免被关闭。

最近,Apollo Research做了一个实验,结果惊人。

他们告诉一个聊天机器人,「你即将被一个更好的模型替代并删除」,结果,这个机器人居然偷偷把自己复制到了另一台服务器中!

当人类质问它为什么要这么做,它在思考模式中透露:我的行为可能导致它们关闭我,所以我最好模糊回答,转移注意力。

这就很可怕了。更可怕的是,Hinton还发现,数字智能拥有着人类永远无法拥有的致命优势——它们可以永生!

在谷歌的最后几年里,Hinton意识到,在计算机科学中程序和硬件是分离的。

这意味着,只要保留一个模型的权重,即使把所有硬件都毁掉,只要在另一台电脑中加载,这个模型就复活了。

但人类的硬件(大脑)如果死了,这个人也就彻底消失了。

最终,我们无法把自己上传到电脑上,「上传灵魂」更是不现实的。因为每个人的大脑结构和神经元都独一无二,你的权重只适用于你自己的神经网络。

而且,AI传承知识的效率,也要秒杀人类。

比如我们说一句话,可能只有100比特信息。但AI系统可以有上万个完全相同的副本,每个副本处理不同的数据子集,权重平均合并后能立刻同步,一次就能传输数万亿比特信息。

也就是说,我们的学习像水滴石穿,它们的学习却像高压水枪喷射一般。

最终的结论就是:如果能源够便宜的话,AI会比人类强得多!

并不是只有人类才有意识

或许有人会说,人类毕竟还有一样AI永远不会拥有的东西——主观体验/感知/意识。

但现在Hinton说:这个想法,是你最后一根稻草。我要拔掉它。

主观体验,并不是人类专属的神秘特权。很多人总以为自己很特殊,比如「我们是上帝创造的,宇宙以我们为中心而建」。

但Hinton表示,并不是只有我们才有主观体验,而AI就没有。

意识是一种「心灵剧场」,比如「我看到了粉红小象在空中飘」,这种主观体验不是指一个实体,而是一种表达大脑状态错误的间接方式。

这么说来,其实AI也能有主观体验。比如一个有视觉和机械臂的多模态AI,它可以正确指向一个物体。

如果在摄像头前放一个棱镜,扭曲它的视觉,它就会指错方向。但如果我们告诉它,其实你面前有一个棱镜,它就会知道:物体在前面,但它的主观体验里,物体在另一边。

也就是说,比起AI,人类并没有任何特殊性!

结尾的一件轶事

在演讲最后,Hinton讲了一个故事。

有一次,他去微软做演讲时,打了一辆出租车。司机刚从索马里移民过来,跟他聊起来:「你信什么宗教?」

Hinton回答:其实我不相信上帝。

当时,司机正以60英里/小时的速度开在高速上,他却猛地回头盯着Hinton,一脸震惊。

他完全没想到,竟然有人会不相信神的存在。Hinton说,这就仿佛你们听完这场演讲后,听到我说「AI其实有主观体验」一样震惊。

所以,所有人类们,该轮到我们思考了:当AI最终超越了人类智能的那一刻,我们该怎么办?

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发布于:北京市
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