AI科学家故事| 从“弃子”到“王者”:辛顿与深度学习的逆袭传奇

文摘   2024-10-13 21:31   浙江  
2024年,诺贝尔物理学奖的颁发,将全球目光聚焦到一个看似与物理学关系不大的领域——人工智能,更确切地说,是人工智能的核心引擎——深度学习

在人工智能发展史上,如果要评选最具戏剧性的技术逆袭,那么“深度学习”当之无愧。它曾被视为“异想天开”,被打入冷宫数十年,却在21世纪强势崛起,成为引领人工智能发展的核心引擎。而在这场技术革命的背后,一位科学家的名字熠熠生辉,他就是2024年诺贝尔物理学奖得主——杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton),一位用一生书写深度学习传奇的“布道者”。
辛顿,这位被誉为“人工智能教父”的科学家,用他一生的探索,将“模拟人脑”的梦想,从边缘拉至舞台中央,谱写了一段关于坚持、创新和梦想的传奇。

一、物理学的“灵感”:霍普菲尔德网络与玻尔兹曼机
辛顿与深度学习的故事,并非始于繁花似锦的硅谷,而是在充满公式和理论的物理学世界。早在20世纪80年代,辛顿和另一位诺奖得主约翰·霍普费尔德(John J. Hopfield),就将物理学的概念引入到神经网络的研究中,为深度学习的诞生埋下了重要的种子。

1982年,霍普费尔德提出了以他名字命名的“霍普费尔德神经网络”。这一模型巧妙地借鉴了物理学中的“能量函数”概念,将神经网络的学习过程,类比为物理系统从高能状态向低能状态的演化。这一开创性的工作,为神经网络的研究开辟了新的方向。

1985年,辛顿与同事们提出了一种更强大的神经网络模型——“玻尔兹曼机”,这一模型的名字,直接取自物理学家路德维希·玻尔兹曼。玻尔兹曼机引入了统计物理学的思想,通过模拟大量粒子的相互作用,来实现对复杂数据的学习。

“当时的我们深信,物理学能够为理解和模拟大脑提供深刻的洞察力,”辛顿在一次采访中说道,“霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机,就是最好的证明。”

二、逆风而行:坚守信念的“边缘人物”
辛顿与深度学习的故事,始于他对人脑的强烈好奇。

虽然早期的神经网络模型在理论上取得了重要进展,但在实际应用中却面临着诸多挑战。当时计算机的计算能力有限,数据资源也十分匮乏,导致神经网络的训练极其困难,效果也不尽如人意。

辛顿的研究,就像在一片荒芜的土地上耕耘,看不到收获,也看不到希望。主流的人工智能学界,更倾向于基于逻辑和规则的符号主义方法,而对神经网络这种“模拟人脑”的路径,普遍持怀疑态度。然而辛顿深信,模仿人脑神经网络的运行机制,是通往人工智能的必经之路。

“当时,很少有人相信神经网络能取得成功,”辛顿回忆道,“我参加学术会议,会被安排在最偏远的角落,甚至有人建议我换个研究方向。”

面对质疑,辛顿没有动摇,他坚信自己的选择。他常常鼓励自己的学生:“不要害怕与众不同,如果你的直觉告诉你,这条路是对的,那就坚持走下去。”

三、柳暗花明:ImageNet竞赛引发的“地震”

时间来到21世纪,互联网的快速发展,为深度学习的突破带来了新的希望。海量数据的出现,以及GPU(图形处理器)等硬件技术的进步,为训练更大、更复杂的神经网络模型提供了可能性。

2012年,斯坦福大学的李飞飞教授发起了ImageNet图像识别比赛,旨在让计算机像人一样识别图像中的物体。这场比赛,成为了深度学习的“试金石”。


辛顿的两位学生,Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever,带着他们用深度学习算法训练的神经网络模型——AlexNet,参加了这场比赛。结果,AlexNet以压倒性的优势战胜了所有对手,将图像识别错误率降低了一半以上!标志着深度学习在计算机视觉领域的突破。

这场胜利,犹如一颗重磅炸弹,在人工智能领域引发了一场“大地震”。人们惊讶地发现,曾经被“嫌弃”的深度学习,竟然拥有如此强大的力量!
四、群雄逐鹿:科技巨头的“抢人大战”

ImageNet比赛的胜利,让辛顿和深度学习一夜之间成为全球科技巨头的“香饽饽”。谷歌、微软、百度等公司,纷纷向辛顿抛出橄榄枝,希望将他招揽麾下。

据传,为了争夺辛顿,谷歌甚至不惜重金,拍下了他的初创公司DNN research,而这家公司,当时只有三名员工,甚至连一个具体的产品都没有。

最终,辛顿选择了加入谷歌,但他并没有放弃学术研究,而是选择在工业界和学术界之间搭建桥梁,推动深度学习技术在更广泛的领域落地生根。

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五、深度学习的“猫”:GPU与大数据的“神助攻”

深度学习的“逆袭”,除了辛顿等先驱的不懈努力,还要归功于两个重要的“神助攻”——GPU(图形处理器)和大数据。

深度学习模型的训练,需要进行大量的矩阵运算,而GPU作为一种专门用于图形处理的芯片,拥有强大的并行计算能力,恰好适用于深度学习模型的训练。辛顿的学生发现,利用GPU训练神经网络,可以将训练速度提升数十倍,甚至上百倍!这使得深度学习模型的训练,从“天方夜谭”变成了触手可及的现实。

黄仁勋领导的英伟达公司,正是看到了GPU在深度学习领域的巨大潜力,将公司战略重点转向人工智能,并最终成为全球AI芯片领域的霸主。

与此同时,互联网的快速发展,为深度学习提供了海量的数据“养料”。2012年,谷歌使用1000万张从YouTube上抓取的图片,训练了一个能够识别“猫”的神经网络模型。这个模型,被认为是深度学习发展史上的一个里程碑,它证明了大数据对深度学习的重要性,也开启了人工智能的“视觉时代”。

六、ChatGPT的“灵魂”:Transformer架构的诞生

辛顿加入谷歌后,继续带领团队探索深度学习的边界。2017年,他的团队提出了一种名为“Transformer”的全新神经网络架构,这一架构的诞生,为自然语言处理领域带来了革命性的突破。

与传统的循环神经网络(RNN)不同,Transformer架构能够并行处理序列数据,极大地提升了训练效率。更重要的是,Transformer架构引入了一种名为“注意力机制”的技术,使得模型能够更好地理解文本中的语义关系。

2022年,OpenAI公司基于Transformer架构,推出了现象级应用——ChatGPT。ChatGPT的横空出世,再次将深度学习推向了新的高峰,也让辛顿的名字,传遍了世界的每一个角落。

七、诺奖的肯定:深度学习的黄金时代

2024年,诺贝尔物理学奖授予了辛顿和霍普费尔德,以表彰他们在“神经网络”领域的奠基性贡献。辛顿早期的研究,如玻尔兹曼机,虽然没有直接应用于如今的AI模型,但它们为理解神经网络的学习机制奠定了重要基础,也启发了后来的深度学习算法。

“深度学习的黄金时代才刚刚开始,”辛顿在获奖感言中说道,“我相信,未来我们将看到更多令人惊叹的技术突破,这些突破将深刻地改变我们的世界。”

辛顿与深度学习的故事,是一段关于坚持、创新和梦想的传奇。他用一生书写了人工智能的“诗篇”,也为人类社会带来了无限可能。

作为信息科技教育工作者,我们有责任将这段传奇故事,传递给每一个对未来充满好奇的学生,激发他们的求知欲和探索精神,让他们成为未来科技的创造者和领航者!

火马碎碎念:


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