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杰弗里·辛顿：不懂AI的物理学家不是好诺奖得主

楼市 2024-10-09 19:23 北京

作者 | 郑松毅

编辑 | 杨锦

运营编辑 | 李阳

辛顿，这位诺奖得主里最懂AI、AI学者里第一个拿诺贝尔物理学奖的学者，这两天被推到了全世界的聚光灯下。

“如果有计算机科学领域的诺贝尔奖，我的工作显然更适合获奖。”2024年诺贝尔物理学奖获得者杰弗里·辛顿在接受采访时说道。

1947年在英国出生的辛顿，如今已来到“古稀”之年，其在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明，让他将今年的诺贝尔奖摘到囊中。

其实，冠有“神经网络之父”“AI教父”“图灵奖获得者”等诸多响亮头衔的辛顿，早在获得诺贝尔奖之前就已是声名显赫。

尤其在AI圈，他是举足轻重的前辈，是授业解惑的老师，同时也是一众科技大佬的老友。

但鲜为人知的是，辛顿的人生几经波折，充满传奇色彩。

5次转专业

就想弄清人类大脑是如何工作的

读高中时，一位朋友告诉辛顿，“人脑的工作原理和全息图一样，并非将记忆存储在一个特定的地方，而是在整个神经网络里传播。”辛顿对此深深着迷。

自那时起，辛顿开始对人类大脑是如何工作的问题十分感兴趣。

在身边人的出谋划策下，18岁的辛顿入学英国剑桥大学国王学院攻读物理和化学，但不料读了一个月就休学了。后在第二年改修建筑学，但上了一天课后再次放弃。

想了又想，辛顿还是决定要追随兴趣，把大脑工作机理搞清楚。

出于对大脑的好奇，辛顿先后尝试了几门不同学科，包括生理学、哲学、以及心理学。

1970年，几经专业转变的辛顿在剑桥大学最终获得了实验心理学学士学位。

在辛顿回忆这段经历时表示，“这些科目的学习让自己受益良多，但对‘意识’的探索没有帮上忙，更想深入了解思维是如何运转的。”

虽然拿到了心理学学位，但“失望”的辛顿随后搬到了伦敦北部的伊斯灵顿区，当起了木匠。

他一边做书架、木柜，一边思考人类大脑的运作原理，生活还算惬意。

做木匠时间不长，辛顿突然又觉得这不是适合自己的行当。好在有父亲的推荐，让辛顿到布里斯托尔大学做起了心理学助教。

1972年，辛顿凭借过往经历申请到了苏格兰爱丁堡大学的博士，决定尝试一个新的方向——人工智能。

“神经网络”曾被认为是一条走不通的路

在爱丁堡大学，辛顿算是选对了路，遇到了“知音”希金斯教授，正在研究神经网络，辛顿在了解过后，认定这正是可以用机器实现大脑功能的方向。

也是在这个契机下，辛顿正式开启了“神经网络”追寻之路，但这条路走起来并不容易。

在当时，人工智能是个不太受待见的专业，甚至直到辛顿在1978年拿到人工智能博士学位时，人工智能还处在“低谷期”。

更糟糕的是，那个时候人工智能领域的主流理论是符号主义和专家系统，而辛顿研究的偏偏是冷门的“神经网络系统”。

没有强大的GPU支持，也没有海量的互联网数据，辛顿的研究被很多人认为是在走一条看不到希望的路。

在“神经网络”研究领域久坐“冷板凳”的希金斯教授后来也“叛变”到了符号主义阵营，认为“神经网络”无法实现，并多次相劝辛顿也趁早别再浪费时间做研究了。

对此，辛顿坚持要走自己的路，每次被劝说时，他只是回应“再给我六个月的时间”。

在辛顿的潜意识中有一个信念存在，“人需要坚持自己的主张，直到实现它或是否定它，做科学需要这样的精神。”

就这样，辛顿带着自己的坚持熬到了博士毕业，并继续攻克“神经网络”的研究。他坚信，“人类大脑就是这么工作的，机器利用神经网络也一定可以。”

走出低谷

博士毕业后，辛顿前往美国找到了一份博士后的工作，并在加利福尼亚州遇到了不少“神经网络”理论支持者。

在更多人加入到“神经网络”的研究中后，辛顿的研究越发受到社会关注，研究成果也被越来越多人认可。

1986年，辛顿与戴维·鲁梅尔哈特和罗纳德·威廉姆斯共同发表题为“通过反向传播误差来学习”的论文，将反向传播算法应用于多层神经网络，并证明这种方法对机器学习有效。

同期，辛顿与戴维·阿克利和特里·谢泽诺斯基共同发明了玻尔兹曼机。

清华大学心理与认知科学系主任、人工智能学院教授刘嘉向搜狐科技介绍，“玻尔兹曼机是历史上第一个多层神经网络，最大的突破是能扩大模型参数量，让神经网络有更强的思维能力。好比人的大脑比猴子的大脑大了3倍，有更多数量的神经元连接，思维能力也就更强。”

在之后的数十载中，辛顿先后在卡耐基梅隆大学、多伦多大学计算机科学系任教，带领学生做出诸多引领世界AI发展的研究，并培养了一批又一批技术人才，前OpenAI联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维就是其中一位。

2012年9月，辛顿、伊利亚及埃里克斯共创论文“用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类”，让“神经网络”的研究再次升温。

凭借论文中提到的“AlexNet”深度卷积神经网络，辛顿等人在当年李飞飞团队组织的ImageNet比赛中碾压对手，摘得桂冠。

比赛结束后，世人感叹于深度卷积神经网络的强大威力，这篇论文也成为了深度学习发展领域的重要里程碑。

俗话讲“趁热打铁”，辛顿等人没有错过这次从学界跨到产业界的好机会，三人联合共同创立公司DNNResearch，主要研究领域为智能物体识别。

辛顿创办公司的消息很快被传开，微软、谷歌等公司都非常看好该初创企业的发展潜力，争抢收购，公司的市值也是“水涨船高”。

公司成立也就一年的时间，被谷歌于2013年以4400万美元的价格收购，辛顿也随之正式加入谷歌，任职谷歌公司副总裁。后因担心AI再发展给人类社会带来的潜在危险，辛顿在75岁时决定离职谷歌。

2018年，为表彰辛顿在人工智能领域做出的卓越贡献，授予其计算机领域国际最高奖项——图灵奖。

从创造AI到警惕AI

虽然辛顿是AI发展的推动者，但他另一个身份却是“AI保守派”的代表。

辛顿对人工智能的发展一直持有复杂且深思的态度。他既认识到人工智能带来的巨大潜力和积极影响，也对其可能带来的风险和挑战表示担忧。

在最新的采访中，辛顿表示，“获得了诺贝尔奖会让人们更加认真对待我对未来危险的警告。”

从2023年春天开始，辛顿真正开始意识到，正在构建的AI可能会成为比人类更智能的存在。

他说，“人工智能的发展速度比想象中快了许多，未来5-20年，AI有一半概率比人类聪明。当它们比人类更聪明时，我不知道我们被接管的可能性有多大，但在我看来很有可能。”

他担心，“人类终有一死，但机器不会，现在的人工智能运行还依赖于人类制造机器，如果它们可以自己完成这件事时，我们就完蛋了。AI除了会取代人类工作，还有可能对人类文明构成威胁。”

这种潜在的威胁，让辛顿忧心不已。出于对AI快速发展的担忧，拨了二十几通电话邀请辛顿加入xAI的马斯克连续遭到拒绝，并被辛顿指责“胡言乱语”。

谈及应对AI安全风险的方法，辛顿建议，“在AI变得比人类更聪明之前，应该对其进行全面实验，看看AI究竟是否会试图控制别人，并看看AI是否会在我们能够控制它们的时候开始进化。同时，呼吁政府和大公司投入更多资源进行安全研究，以确保AI技术发展尽量避免失控。”

令人感慨的是，年近八寻，头顶白发的辛顿至今没有停止为AI的再发展做出努力。他穿梭于学界与产业界，比起奖项，真正难忘的或许是在黑暗道路上的坚守，还有那一颗希望用技术改善人类生活的初心。

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTcwMTEzMw==&mid=2650271661&idx=2&sn=df1b35792b92c320fedefe8e9062597e

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