GeofferyHinton最新访谈：中美之间存在一场AI比赛，两边都不会怠慢脚步
来历：CSDN
文 | 王启隆
出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）
近来，27 岁天才创始人 Joel Hellermark 同享了自己和“AI 教父” Geoffery Hinton 的最新采访。Hinton 在对话中回想自己的人工智能生计，议论神经网络、Scaling Law、多模态学习、仿照核算和人工智能道德安全等多个论题，并聊了聊他的得意门生 Ilya Sutskever（前段时刻离任的 OpenAI 首席科学家）。
Geoffery Hinton
受访者十分“重量级”，但采访者其实也不容小觑。Joel Hellermark 自幼在东京长大，13 岁开端编码，14 岁创立了一家视频引荐公司。在一家数字广告公司作业后，他于 19 岁兴办了人工智能研讨试验室 Sana（其时还不叫 Sana AI，而是叫 Sana Labs），并在 2023 年的时分筹齐 8000 万美元融资。
Joel Hellermark
Hellermark 深信学习的力气，所以他没有挑选上大学，而是经过斯坦福揭露的课程学习怎样编码。他兴办 Sana 公司的方针便是四个字：“改动教育”。Hellermark 希望经过培育职工学习和拜访信息的才干，来前进职工的作业功率。
话不多说，以下是采访全文：
人工智能生计：从研讨大脑开端
Hellermark：你是怎样开端编程的？
Hinton：我从英国刚到卡内基梅隆大学的时分。
1982 年，Hinton 前往卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）
他在那担任核算机科学系教授，直至 1987 年
我在英国的研讨单位时，每晚六点钟咱们都会去酒吧喝一杯。
但到了卡内基梅隆几周后，我还没交到多少朋友。所以在某个周六晚上，我发现自己不知道该做什么，所以决议去试验室编写一些程序：由于试验室里有一台 Lisp 机器，家里没有。
Lisp 机器
所以，我在那个周六晚上的九点左右前往卡内基梅隆的试验室，里边人声鼎沸，全部学生都在那里研讨未来，他们信任自己接下来要做的作业将会改动核算机科学的进程。这与我在英国看到的状况天壤之别，令我耳目一新。
Hellermark：能不能把咱们带回全部的起点 —— 剑桥时期的 Geoffrey（ ~ 1970 年），企图了解人脑。脑研讨是什么样的体会？
Hinton：十分令人绝望。我为了研讨大脑，先是去学习生理学。在夏日学期，（剑桥的）教师计划教咱们大脑是怎样作业的，但实践上他们只教了咱们神经元怎样传导动作电位……这十分风趣，但不是大脑作业的原理。所以，那堂课真是令人极度绝望。
所以我又转向了哲学，由于我以为他们会告知我心灵是怎样运作的。成果也是十分令人绝望。终究，我挑选到爱丁堡学习人工智能。人工智能却是更风趣一些，至少我能够仿照事物，然后测验理论。
1978 年，在爱丁堡大学（Edinburgh University），
Hinton 取得了人工智能博士学位
Hellermark：你还记住是什么激起了你对人工智能的爱好吗？是一篇论文吗？仍是某位特定的人向你介绍了这些主意？
Hinton：我想是由于唐纳德·赫布（Donald Hebb）的一本书，它对我影响很大。里边介绍了怎样学习神经网络中的衔接强度。
Donald Hebb 曾在《行为的安排》一书中提出了闻名的“突触学习学说”
前期我还读过约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）的一本书（《核算机与人脑》），书里介绍了大脑的核算办法以及大脑核算与一般核算机的差异。
Hellermark：其时你是否坚信书里的这些学说？你的直觉是什么？
Hinton：我其时的主意是，大脑学习必定有其一起的办法。明显，大脑不是经过预设各种程序，再运用逻辑推理规矩 —— 从一开端我就觉得这种办法很荒唐。所以咱们有必要弄清楚大脑是怎样在神经网络中调整衔接以完结杂乱使命的。冯·诺依曼和图灵（Alan Turing）都信任这一点，他们二人在逻辑方面都很超卓，且他们并不认同这种逻辑办法。
Hellermark：你是怎样平衡「研讨神经科学」和「开发 AI 算法」的？你前期从神经科学研讨中取得了多少构思？
Hinton：其实我并没有深化研讨过神经科学，我只是常被大脑作业原理的相关常识所启示。大脑中有许多的神经元，它们履行“相对简略”的操作 —— 经过神经元接纳输入、进行加权处理并产生输出，以及经过调整权重来优化全体功用 —— 在概念上，这些操作听起来很简略，但实践上并非如此，问题在于怎样调整这些权重以使整个别系完结有利的功用。
Ilya：凭直觉考虑的天才
Hellermark：你还记住从前经历过的协作吗？ Hinton：我在卡内基梅隆大学时曾与泰伦斯·塞诺夫斯基（Terry Sinofsky）有过许多沟通，他其时在巴尔的摩（Baltimore）的约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins）。
Terrence Sinofsky
咱们每个月定时联络，要么他开车来匹兹堡，要么我开车去巴尔的摩。两地相距 250 英里（相当于从北京到石家庄的间隔）。咱们会一起度过一个周末，一起研讨玻尔兹曼机（Boltzmann Machines，由玻尔兹曼散布得名）。那是我做过的最令人兴奋的研讨，而且产生了许多十分风趣的技能成果，咱们曾一度以为那便是大脑的作业办法。
1985 年，Hinton 和 Sinofsky 发明晰玻尔兹曼机。
这是随机神经网络和循环神经网络的一种。
我还与彼得·布朗（Peter Brown）有过一次十分好的沟通，他是一位十分优异的核算学家，在 IBM 从事语音辨认作业。后来他作为一个更老练的学生来到卡内基梅隆大学攻读博士学位（编者注：实践上，Hinton 是 Brown 的博导）。
Brown 教会我许多关于语音的常识，乃至还协助我弄懂了隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMMs）。我以为我从他那里学到的比他学到的多，而这便是我想要的那种学生。
其时我正在着手于带有相似结构的网络进行反向传达（backpropagation）研讨，但没有选用“躲藏层”这一明晰命名。Brown 让我受到了隐马尔可夫模型中“躲藏”状况概念的启示，使得咱们后来一起决议选用“躲藏层”（hidden layers）一词来描绘神经网络中那些无法直接观测、却对模型学习和猜测起到要害作用的中心层。
Hellermark：请带咱们回想你的另一位学生 —— Ilya Sutskever。
Hinton：我其时在我的作业室里编程，时刻或许是某一个周日。忽然有人敲门 —— 不是一般的敲门声，而是有点...简直是短促的敲门声。所以我走曩昔开门，门口站着一位年青的学生。他告知我，比起暑期炸薯条的作业，他更巴望能在我的试验室作业。所以我告知他，“那你为什么不预定一下，咱们谈谈呢？”
Ilya 说：“那就现在谈谈吧！” 这正是他的性情。
所以咱们聊了一瞬间，我给了他一篇论文阅览，那是关于反向传达的《天然》（Nature）论文。咱们约好一周后再见面，他回来后说：“我没看懂。”
我感到十分绝望。我想：“他看起来挺聪明的，但这只是链式法则罢了。了解起来并不难。”
他却说：“哦，不，不，那个我懂。我只是不明白 —— 为什么不直接将梯度（即丢失函数相关于模型参数的导数）运用于一个更合理的函数优化器呢？” 后来，这个问题成为了咱们多年研讨讨论的要点。Ilya 便是这样，他对事物的直觉总是十分敏锐。
左一为 Ilya，右一为 Hinton —— 中心便是 Alex Krizhevsky
三人协作规划了 AlexNet，在 ImageNet 比赛取得了冠军
Hellermark：你以为是什么让 Ilya 有着这样的直觉？
Hinton：我不知道。我觉得他总是独立考虑。他从小就对人工智能感爱好，且他明显数学很好，所以...很难切当知道原因。
Hellermark：你们俩是怎样沟通的？你们各自扮演着什么样的人物？
Hinton：十分风趣。
我记住有一次咱们企图用数据制作杂乱的地图，其间用到了混合模型，方针是运用相同的相似性调集生成两张地图。在一张地图上，「bank（银行）」或许挨近「greed（贪婪）」，而在另一张地图上，「bank（银行）」则或许挨近「river（河流）」。
由于在一张地图上，「bank」不能一起挨近「greed」和「river」这两个相距甚远的词语。因而，咱们需求创立地图的混合体。这项作业在 MATLAB 编程环境中进行，需求许多重构代码以完结正确的矩阵乘法操作。
在这个进程中，Ilya 对重复修正代码感到厌烦。有一天他告知我，“我要为 MATLAB 编写一个接口，这样我就能够用另一种言语编程，然后直接将其转换成 MATLAB 代码。”
我告知他：“不可，Ilya，这会花掉你一个月的时刻。咱们得持续推进这个项目。别被那个分神了。”
Ilya 却说：“不要紧，我今日早上现已搞定了。”
Hellermark：哈哈，真是令人难以置信。在这些年里，最大的改动不只仅是算法，还有规划（scale）。你是怎样看待这些年来的数据规划增加？
Hinton：Ilya 很早就有了“增加规划会有更好作用”的直觉。他一向主张“只需模型做得更大，作用就会更好”，而我起先以为这只是躲避杂乱问题的一种办法，告知他“除了扩展规划，还需求有新的构思和主意”。
现实证明，Ilya 的观念基本上是对的，虽然新主意如 Transformer 架构的确带来了很大协助，但实在推进前进的是数据规划的扩展和核算才干的进步。在前期，咱们未曾预料到核算机的速度会前进上亿倍 —— 咱们本来估计最多只能进步百倍。因而，咱们其时一向测验经过奇妙的立异主意来处理问题，而实践上，假设其时就有现在这么大规划的数据和核算才干，许多问题或许早已方便的处理。
大约在 2011 年，我和 Ilya 以及另一位研讨生詹姆斯·马丁（James Martins）协作了一篇论文，运用维基百科（Wikipedia）作为数据源，测验猜测下一个 HTML 字符，成果出奇地好。咱们一向对模型的体现感到惊奇：虽然咱们不敢确认模型是否真的了解了内容，但从体现上看似乎它的确了解了相同，令人难以置信。
Hellermark：你在选拔人才的时分首要依托直觉仍是重复的揣度？当 Ilya 呈现在你面前时，你的第一印象是“这是个聪明人，我想和他协作。” ——仍是对此有更多考虑？
Hinton：有时分便是说不上来为什么。和 Ilya 攀谈不久后，他给我的感觉是“十分聪明”。然后再和他多聊一瞬间，我就发现他明显不只十分聪明，而且直觉很好，数学也很强。所以挑选他底子不需求犹疑。
还有一位相同超卓的人才，那是在某次 NIPS 会议上，咱们贴了一张海报，这时有人走过来开端问询关于海报的问题。他提出的每一个问题都深化洞悉了咱们作业的不足之处。五分钟后，我就向他供给了博士后职位。那个人便是 David Mackay，我很惋惜他逝世了（Mackay 在 2016 年因胃癌逝世）。
David Mackay
优异的学生类型多样，有的人或许在技能立异上不那么杰出，但在技能完结上极为超卓；另一些人或许技能实力一般，但极点赋有创造力。抱负状况下，最好的人才是二者的结合体，但实践中并不总是能找到这样的人。在试验室环境下，我以为需求调集多种类型的学生，这样才干促进团队的多样性和立异才干。但我依然信任直觉，有些人的直觉便是天然生成敏锐的。
Hellermark：所以为什么有些人的直觉更好？咱们能培育这种直觉吗？
Hinton：具有更好直觉的人一般不会承受无用的信息。盲目信任所听到的全部，会导致构成含糊且不具有辨别力的思想结构，这是无益的。相反，那些具有明晰思想结构的人，会在接纳新信息时测验将其与自己的认知结构相匹配，假设新信息不符合结构，则会挑选回绝。
我以为，具有一个坚决的国际观并据此挑选信息，是培育杰出直觉的要害途径。假设你的直觉现已被验证是杰出的，就应该信任它们。而关于直觉欠安的人来说，不管采纳何种战略，作用或许都差不多，因而他们也能够挑选信任自己的直觉。
Scaling Law：GPT-4 的创造力乃至会逾越人类
Hellermark：能够为咱们科普一下这些模型是怎样练习来猜测下一个单词（predict the next word）的吗？为什么说这是一种过错的思想办法？
Hinton：我其实并不以为这是过错的考虑办法。实践上，我制作了第一个运用嵌入和反向传达的神经网络言语模型。数据十分简略，只运用了三元组。它将每个符号转换为嵌入，然后让这些嵌入相互作用以猜测下一个符号的嵌入，并从那里猜测下一个符号。然后经过整个进程的反向传达来学习这些三元组，我的研讨相当于展现了它的泛化才干。
大约 10 年后，约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio，和 Hinton 齐名的 “人工智能三教父”）运用了一个十分相似的网络，并展现了它在实在文本上的作用。然后再 10 年后，言语学家们开端信任嵌入的概念，所以这是一个缓慢的进程。我以为猜测下一个词不只仅是根据核算的简略猜测，比方传统主动补全那样根据词频的匹配。在现代言语模型中，为了精确猜测下一个词，模型有必要了解上下文，这触及到对问题或对话内容的了解。因而，猜测下一个词的行为实践上迫使模型去了解语境，这种了解办法与人类的思想办法有相似之处。
虽然外界有人质疑这些模型缺少像人类相同的推理才干，但跟着模型规划的扩展，即便没有特别规划用于推理的组件，它们也展现出了推理的才干，而且跟着规划持续增加，它们的推理才干也将随之增强。
Hellermark：（半开打趣）你以为我现在除了猜测下一个符号也在做其他作业吗？ Hinton：你现在或许在猜测下一个视频帧、下一个声响……这样的猜测机制实践上是一种学习办法，不只适用于其时的 AI 模型，也或许适用于了解大脑怎样学习和处理信息。
Hellermark：是什么让 AI 模型能够学习如此广泛的范畴？
Hinton：这些大言语模型所做的，是寻觅一起的结构。经过发现一起结构，它们能够运用这种一起结构来编码事物，由于这样更高效。
让我给你举个比方。假设你问 GPT-4，“为什么堆肥堆像原子弹？”
大大都人无法回答这个问题，他们从未考虑过这一点，而是会以为原子弹和堆肥堆是十分不同的东西。但 GPT-4 会告知你：“嗯，它们的能量规划十分不同，时刻规划也十分不同。但相同的是，当堆肥堆变热时，它产生的热量更快。而当原子弹产生更多中子时，它产生的中子更快。”
明显，GPT-4 能从这个问题了解并联想到链式反应的概念。正是运用这种了解，将全部信息压缩到其权重中。假设它正在这样做，那么它也将对数百种咱们没有看出类比的事物进行相同的处理，而这正是创造力产生的当地，源自于在表面上天壤之别的事物之间看到这些类比。
因而，我以为 GPT-4 在规划扩展后，将会变得十分有创造力。我以为那种以为“它只是在重复所学常识的观念，只是在凑集现已学过的文本”的观念是彻底过错的。它的创造力乃至会逾越人类。
Hellermark：“人工智能不会只是重复咱们迄今为止开展的人类常识，而且有或许完结逾越”……我以为这是咱们没有彻底才智到的，咱们基本上仍处于其时科学水平。你以为什么将使人工智能逾越人类？
Hinton：咱们在更有限的情境中现已见过这种状况。比以 AlphaGo 为例，在与李世石（이세돌）的那场闻名比赛中，第 37 手，AlphaGo 下了一步全部专家都以为必定是失误的棋，但实践上后来他们认识到这是一步高手。所以那是在围棋这种有限范畴内的创造性。我以为跟着这些体系变得更大，咱们会看到更多这样的状况。
Hellermark：AlphaGo 的不同之处还在于它运用了强化学习，这使它能够逾越其时的状况。它开端是从仿照学习开端的，调查人类怎样玩游戏，然后经过自我对弈，开展得远超于此。你以为这是否是其时机器学习缺失的要素？
Hinton：我以为这很或许是一个缺失的要素，没错。
AlphaGo 和 AlphaZero 的自我对弈是其能够做出这些创造性走法的重要原因。但我不以为这是彻底必要的。很久从前我做过一个小试验，便是练习一个神经网络来辨认手写数字，即 MNIST 的事例。
我成心在手写数字辨认使命的练习会集参加了 50% 的过错标签，并坚持这种状况。因而它不能经过简略地看到相同的比方，有时是正确答案，有时是过错答案，来均匀消除过错。而即便如此，神经网络经过反向传达练习后，依然能够将过错率下降到 5% 或更低。这意味着网络有才干从过错中学习，区别哪些数据符号或许是过错的，而且从中提取出正确的形式。
这便是聪明的学生有时分能比他们的导师更聪明的原因。当导师告知学生全部的信息时，有一半会被聪明的学生以为是“废话”，左耳朵进右耳朵出；还有另一半常识被学生们汲取，终究导致学生变得比导师更聪明。
所以实践上这些大型神经网络的体现能够远超其练习数据，而大大都人没有认识到这一点。
MNIST 数据集
Hellermark：那么，你希望怎样在人工智能模型中参加推理才干呢？是经过一种思想链的办法让模型自我反应其推理进程，仍是说模型不断增加就能天然进步推理才干？
Hinton：我的直觉是，跟着人工智能模型，尤其是大言语模型的规划扩展，它们在推理才干大将天然地得到进步。
我想将这一进程与人类的认知进程比较较。人类经过直觉进行初步判别，并运用推理来修正和完善这些直觉。相同，AlphaGo 和 AlphaZero 这类体系经过结合直观的评价函数与深化的蒙特卡洛树查找（Monte Carlo rollout）来优化决议计划，这种机制答应模型不只仅仿照人类已有的常识和行为，还能在某种程度上立异。这正是 AlphaGo 能够做出第 37 步那种创造性走法的原因。它具有更多的练习数据，能够运用推理来查看下一步正确的走法应该是什么。
人脑解密：符号与向量的共生
Hellermark：你对多模态有什么观念？多模态是怎样影响人工智能模型了解和生成类比的才干的？—— 我的意思是，当模型不只仅处理言语，还能处理图画、视频和声响等多媒体信息时，这将怎样改动模型的实质和才干？
Hinton：多模态输入会让模型有明显的改善，尤其是在了解空间联系和物体方面。例如，一个能够“看”并“操作”物体的多模态体系比较仅依靠言语的体系，能更深刻地了解物体。虽然言语能够传达许多信息，但多模态学习由于结合了多种感官输入，供给了愈加丰厚的上下文，使得学习进程更为直接和高效。
而且，运用多模态数据（如猜测 YouTube 视频的下一帧）能够让模型取得更多的练习数据，一起削减对言语的依靠。因而，我以为这些多模态模型明显将会占有主导地位。经过这种办法，你能够获取更大都据。它们需求的言语更少。这儿其实有一个哲学观念，即你能够仅经过言语学习到一个十分好的模型，但从多模态体系中学习要简略得多。
Hellermark：你以为这将怎样影响模型的推理才干？
Hinton：我以为它将大大前进模型对空间等事物的推理才干。比方推理当你拿起物体时会产生什么。假设一个机器人真的测验拿起物体，它就能取得各种有助于练习的数据。
Hellermark：你以为人类大脑是为了习惯言语而进化的吗？仍是说，言语为了习惯人类大脑而开展的？
Hinton：这是一个十分好的问题。我以为 - 两者都产生了。我曾以为咱们能够在不依靠言语的状况下进行许多认知活动。现在我的观念有所改动。让我给你介绍三种不同的言语观及其与认知的联系。
首要是传统的符号观，即认知是根据明晰、笼统的逻辑符号及符号操作，暗示言语与逻辑思想严密相连，简直构成认知的中心机制。这一观念倾向于以为人类大脑和言语是协同进化的，各自习惯对方的存在与开展。所以，这是一种极点的观念
与之相反的极点观念是，你的大脑内部全都是向量。这种观念以为，符号进入大脑会转换成大型向量，全部内部处理都是经过大型向量完结的。然后，假设你想生成输出，就再次生成符号。大约在 2014 年，机器翻译范畴有一个阶段，人们运用循环神经网络，单词不断输入时会有一个躲藏状况，而且在这个躲藏状况中不断堆集信息。所以当他们抵达句尾时，他们会得到一个大的躲藏向量，这个向量捕捉了该语句的含义，然后能够用来在另一种言语中生成语句。这被称为思想向量，是对言语的第二种观念。
但还有一种第三种观念，即我现在所信任的，那便是言语和思想进程中的确触及符号，但这些符号经过多层次的嵌入标明（embedding representation）被丰厚化了。可是，这些嵌入依然与符号相关联，意味着每个符号都有一个大的向量，这些向量相互作用，以产生下一个词的符号向量。这便是所谓的“了解”。
“了解”便是知道怎样将符号转换成这些向量，以及知道这些向量的元素应该怎样相互作用来猜测下一个符号的向量。这便是大言语模型和咱们大脑中的了解。这是一个介于两者之间的比方。你依然保留着符号，但你将其解说为这些大型向量，而全部的尽力都会集在这儿。全部的常识都体现在你运用的向量以及这些向量元素之间的相互作用上，而非符号规矩。但这并不是说你能够彻底脱节符号。它的意思是将符号转化为巨大的向量，但依然停留在符号的表层结构上。
这便是这些模型的作业原理。现在在我看来，这也相同是一个更合理的人类思想模型。
算力与核算：电脑纷歧定要像人脑相同考虑
Hellermark：你是第一批认识到运用 GPU 的人之一（2009 年），黄仁勋因而十分赏识你。带咱们回忆一下你的构思来历。
Hinton：实践上，大约在 2006 年，我有一个叫 Rick Zelinsky 的前研讨生，他是一位十分优异的核算机视觉专家。在一次会议上，他告知我：“你知道吗，你应该考虑运用图形处理卡，由于它们在矩阵乘法方面十分超卓。你现在的研讨基本上都是矩阵乘法。”
我对此考虑了一瞬间，试着购买了游戏用的 GPU，发现它们让处理速度进步了 30 倍。接着咱们买了一整套 NVIDIA Tesla GPU，并在上面进行了语音处理，作用十分好。
NVIDIA Tesla GPU
随后到了 2009 年，我在 NIPS 上宣布讲演，对 1,000 名机器学习研讨人员说：“你们都应该去买 NVIDIA 的 GPU。它们代表了未来。你们做机器学习需求它们。”
实践上，我随后给 NVIDIA 发了一封邮件，说：“我告知了 1,000 名机器学习研讨人员购买你们的显卡。你们能因而免费送我一块吗？" 他们说不可 —— 我开打趣的，其实他们只是没有回复。后来，黄仁勋知道了这件事，他免费送了我一块显卡。
Hellermark：那真是太好了，我觉得最有意思的当地在于 GPU 技能是伴跟着 AI 范畴一起开展的。你关于核算技能下一步应该怎样演进有哪些观念？
Hinton：我在谷歌的终究几年里一向考虑怎样完结仿照核算（analog computation）。这样咱们就不用耗费兆瓦级的电力，而是能够像大脑相同只用 30 瓦，然后在仿照硬件上运转这些大言语模型。虽然我没有成功完结这一方针，但这一进程让我加深了对数字核算价值的知道。
仿照核算意味着每块硬件都有其一起性，这要求学习进程需习惯硬件的具体特性，相似于人脑中每个个别的大脑差异性。由于人脑硬件的不同，使得权重无法直接从一个人转移到另一个人，信息传递功率低下，这被称为常识蒸馏（distillation）。
因其权重的可仿制性和同享性，数字体系实践上是“永生”的。一旦某个别系学习到的权重被确认，它能够被保存并在恣意兼容的数字体系上重现，无需考虑硬件的具体差异，然后完结高效的常识同享。数字体系间能够经过细小的学习更新，然后同享这些更新后的权重，完结团体常识的即时同步，这是人类现在无法做到的。因而，我以为数字体系在常识同享方面比人类愈加优胜。
Hellermark：神经科学中其实早已有许多相似的主意，并运用在了现代人工智能体系中。你觉得未来还有哪些神经科学原理尚待融入这些体系中？
Hinton：咱们仍需在时刻尺度上与神经科学同步的一个重要范畴是改动的时刻尺度。在现有的神经网络模型中，一般只要两个时刻尺度：一个是活动（如神经元激活状况）的快速改动，另一个是权重（长时刻学习参数）的缓慢调整。可是，人脑中存在多个时刻尺度的权重改动，这答应了暂时回忆的构成。
例如，我忽然没由头地喊一句“黄瓜！”，五分钟后你戴上耳机，并在周围开释许多噪音，这时分听到的词很弱小，却更简略辨认出“黄瓜”这个词 —— 由于我五分钟前说过。那么，这种常识在大脑中是怎样存储的呢？明显是体现在突触的暂时性改动中，而不是神经元在对你说：“黄瓜，黄瓜，黄瓜。” 这体现在权重的暂时性改动上。经过权重的暂时性改动，你能够做许多作业，我称之为快速权重 —— 但在其时的神经模型中，咱们并不这么做。
部分原因是，这些模型依靠于并行处理许大都据以完结高效的矩阵运算，而这与快速权重所需的根据输入数据动态调整权重的机制相冲突。可是，快速权重关于完结更挨近人脑的暂时回忆功用至关重要。我曾十分等待像 Graphcore 这样的技能假设选用次序处理并仅进行在线学习，就有或许运用快速权重。但现在这一幻想没有完结。我猜测跟着技能前进，特别是当开端运用电导作为权重标明时，这一问题有望得到处理。
思想办法：“我亲眼见到机器人体现出了情感”
Hellermark：了解这些模型的作业原理以及大脑的作业办法，对你的考虑办法有何影响？
Hinton：我以为最大的影响在于对一个笼统概念的认知改动：曩昔，许多人，包含核算学家、言语学家及大都 AI 研讨者，对经过一个大型随机神经网络并辅以许多练习数据来学习履行杂乱使命的主意持怀疑情绪，他们以为这仅是“幻想”。没有内涵常识和严厉架构束缚，不或许学会杂乱事物。
可是，大型神经网络模型的成功验证了这一观念的过错性：经过随机梯度下降不断调整权重，的确能够学习并把握杂乱常识。这一发现关于了解大脑的作业机制具有重要含义，标明大脑不用具有全部先天结构 —— 虽然大脑确有其固有的结构，但关于易于学习的事物，它并不需求特定的先天结构。
Hellermark：终究怎样能让 AI 模型更有用地仿照人类的认识？假设说有一个随同人终身、具有自我反思才干的 AI 帮手，那在得知主人逝世的音讯时，它是否会有所感触？
Hinton：AI 帮手假设想「得知」主人逝世，就需求另一个人告知它，或是让它自己去感知 —— 由于主人现已死了，无法给 AI 传递信息。
Hellermark：是的，你以为 AI 帮手在主人逝世时能感知到什么？
Hinton：我以为 AI 也能有情感。就像咱们有心里剧场模型来解说感知相同，咱们也有相似的模型来解说情感，这些是我能体会到而他人无法体会的。
假设我在心里想：“我真想给加里（Gary Marcus，科学家，深度学习的首要反对者）的鼻子来一拳……” —— 现实上我真的常常这么想 —— 然后我试着将这个主意从心里剧场的概念中笼统出来，此刻若不是由于我的前额叶的抑制作用，我会真的采纳举动（揍加里一拳）。
当咱们议论情感时，实践上是在议论“假设没有外部束缚时咱们或许会采纳的举动”。而这正是情感的实质。它们是咱们假设没有束缚就会采纳的举动。因而，我以为你能够用相同的办法来解说情感，而且没有理由以为这些事物（AI）不能具有情感。
现实上，在 1973 年，我亲眼见到一个机器人体现出了情感。爱丁堡大学有一个这样的机器人，它有两只夹子，假设你将玩具车的零件独自放在一块绿色毛毡上，它就能拼装起来。但假设你将零件堆在一起，它的视觉不足以弄清楚产生了什么。所以它会将夹子合拢，宣布“啪”的一声，把零件击散，然后“拼装”起来。
爱丁堡大学的机器人，「弗莱迪」（Freddy）
假设你在一个人身上看到这一幕，你会说这是由于那个人不了解状况而感到懊丧，由于它们在面临束缚和问题处理时，会采纳相应的举动战略。
Hellermark：这很艰深。
回忆人生挑选：Hinton 其实只想研讨大脑
Hellermark：你从前表达过一个观念，即人类和大言语模型都能够被视为一种“类比的机器”（analogy machines）。那你终身中发现过的最强壮的类比是什么？
Hinton：我的终身中？我觉得对我影响深远的一个类比是将宗教崇奉与对符号处理的崇奉比较较。我来自一个无神论家庭，所以当我在校园接触到宗教崇奉时，觉得它毫无含义且不合理。后来，当我开端遇到符号处理作为解说人类思想办法的概念时，也有相同的感触，以为符号论也是无稽之谈。
但跟着时刻的推移，我的观念也有所改动。我以为人类的确进行着符号处理，这并不像传统观念中那么简略，即符号只是经过彼此之间的同一性或差异性来进行匹配。现代的了解是，咱们经过给符号赋予大型嵌入向量，并运用这些向量的成分间互动来进行考虑，这种办法充分运用了上下文信息。
谷歌有一位十分优异的研讨员名叫费尔南多·佩雷拉（Fernando Pereira），他曾说过，"咱们的确具有符号推理，而咱们具有的仅有符号便是天然言语。天然言语是一种符号言语，咱们用它进行推理。" 现在我对此毫不怀疑。
Fernando Pereira
Hellermark：你完结了核算机科学史上一些最有含义的研讨。能教咱们怎样挑选正确的问题来研讨吗？
Hinton：首要，让我纠正一下你的说法 —— 我是和我的学生们做了许多十分有含义的作业，这首要得益于与学生的杰出协作以及我挑选优异学生的才干。
这得追溯到 70 时代、80 时代、90 时代以及 2000 时代初期，其时从事神经网络研讨的人十分少。因而，从事神经网络研讨的少数人能够挑选到最优异的学生。这能够说是一种走运。至于我挑选问题的办法……当科学家议论他们的作业办法时，他们会有关于自己作业办法的理论，这些理论或许与实践状况并不相符。
但我的理论是，我会寻觅那些咱们都认同但感觉不对劲的作业。便是有一种直觉，觉得这儿边有些问题。然后，我会针对这一点进行研讨，看看是否能具体阐明为什么我以为它是过错的。或许是用一个小型的核算机程序做一个小演示，展现某项事物并不像人们预期的那样作业。
让我举一个比方。大大都人以为，假设你向神经网络增加噪声，它的功能会变差。例如，每次你经过一个练习样本时，假设让一半的神经元坚持沉默，它的功能会变差。实践上，它只会因而更好地泛化。而在核算机上，这能够用一个简略的比方中演示，这便是核算机仿照的优点。然后，我会深化考虑“为什么会这样？”，这便是我的作业办法：找到听起来可疑的东西，对其进行研讨，看看是否能给出简略演示来证明其过错。
Hellermark：假现在日有一群学生来找你，问你人工智能范畴接下来最该处理的问题是什么？你会主张他们接下来应该着手处理和研讨什么问题？
Hinton：这个问题的答案和我曩昔 30 年左右一向持有的问题相同，那便是，大脑是否进行反向传达？
我信任大脑在学习进程中的确运用了梯度信息来优化其内部衔接（权重），由于缺少梯度信息会使学习功率大大下降。可是，我关于大脑怎样实践取得这些梯度、是否经过某种近似反向传达机制或是彻底不同的办法来完结这一点，仍持敞开情绪。我以为这是个严重且没有处理的问题。假设我未来持续进行研讨，这将是我的研讨焦点。
Hellermark：回忆你的职业生计，你在许多作业上都判别正确，可是你是否从前在哪些方面判别失误？是否懊悔在这些过错判别上投入了过多时刻？
Hinton：这其实是两个问题：我从前在哪些方面判别失误？我是否希望自己在那上面花费的时刻少一些？
我以为我在玻尔兹曼机上判别失误了，但我很快乐我在这上面花了很长时刻。与反向传达比较，玻尔兹曼机供给了一种更为精妙和吸引人的梯度核算办法，而反向传达相对而言较为惯例且直接遵从链式法则。
所以，我本来希望并信任玻尔兹曼机的作业原理能更靠近大脑的实践运作机制 —— 但现实并非如此。总归，我对探究玻尔兹曼机的进程并不感到惋惜，由于其自身赋有启示性，而且深化了我对机器学习和神经科学的了解。
Hellermark：你是否也花了许多时刻去幻想这些体系开展之后会产生什么？比方说经过民主化教育，咱们能够使常识愈加易于获取；或许是经过人工智能，处理医学中的一些难题；或许对你来说，这些体系的开展首要是能有助于了解人脑？
Hinton：我总觉得科学家应该致力于对社会有利的研讨，但实践上，驱动高质量科研作业的往往是朴实的好奇心，即对某个问题深化了解的巴望。
虽然近期我开端认识到人工智能技能既可带来巨大好处，也或许引发许多负面影响，但这些并不是我的初衷。我只想了解一个问题：“大脑终究是怎样学会干事的？” 虽然从某种程度上说我未能彻底到达初衷，但这一进程的副产品 —— 人工智能和机器学习范畴的工程技能成果 —— 却是活跃且具有价值的。
Hellermark：是的，这对国际来说是一次有利的失利。
未来：反向传达或许是正确的路途
Hellermark：你以为未来最有远景的运用是什么？
Hinton：我以为医疗保健明显是一个重要的范畴。在医疗保健方面，社会简直能够无限吸收更多的医疗服务。一位白叟一般或许需求五位医师全天候服务。因而，当人工智能在某些方面逾越人类时，咱们希望它在那些咱们能够许多运用这些技能的范畴变得更好。
此外，咱们的确需求更多的医师。假设每个人都有三位专属医师那就太好了。咱们未来将会到达那个阶段，所以医疗保健是一个好的方向。
还有一个运用，便是在新工程范畴开发新资料，例如太阳能电池板或超导资料，或只是是为了了解身体是怎样运作的，那将会产生巨大的影响。这些都是功德。
我所忧虑的是不良分子运用它们做坏事 —— 比方运用 AI 来制作杀人机器人、操作大众言论、进行大规划监督……这些都是十分令人担忧的作业。
Hellermark：你是否忧虑过减缓 AI 开展会相同导致 AI 带来的有利影响变少？
Hinton：我必定忧虑过。但我以为 AI 范畴不太或许减缓开展，部分原因在于，它是国际性的。假设一个国家减缓了开展，其他国家并不会跟着减缓。很明显，中美之间存在一场 AI 比赛，而两边都不会怠慢脚步。
从前有一份请愿书写道咱们应该怠慢脚步六个月。我之所以没有签字，是由于我以为那件事永久不会产生。一般，即便知道无法得到，为了标明态度而提出要求也是有利的……但我不以为咱们会怠慢脚步。
Hellermark：当你审视当今正在进行的各类研讨时，你是否以为咱们正将全部鸡蛋放在一个篮子里？是否应该在 AI 范畴内更多元化咱们的主意？仍是你以为这是最有远景的方向，因而咱们是否应该竭尽全力投入其间？
Hinton：哪怕仅是为了猜测下一个词，在大模型上运用多模态数据练习也是极具远景的，咱们应该在这上面竭尽全力。明显，现在有许多的人正在这样做。也有许多人在做看似张狂的作业，这都很好。由于多模态的作用十分好，所以大大都人跟随这条路途是适宜的。
Hellermark：特定的学习算法真的很重要吗？仍是说到达希望成果首要是规划（如数据量、核算才干等）的问题？人工智能到达人类水平智能的办法是稀有百万种，仍是寥寥几种？
Hinton：关于学习算法的重要性与多样性，我自己也不确认终究的答案，但我觉得反向传达（backpropagation）作为一种学习算法，在某种含义上是“正确”的挑选，由于它经过梯度来优化参数，以进步功能，且已被证明极点成功。
虽然反向传达十分有用，但现在或许也还存在其他算法，这些算法或是获取相同梯度的变体，或是针对其他方针函数的优化，相同能发挥作用。这是一个现在十分风趣且值得讨论的问题。
我估测，大脑或许也是采纳相似机制（虽然或许更简化），由于这种办法更为高效。总归，从某个视点来说，反向传达是合理的做法，且实践标明其作用极佳。
Hellermark：回忆数十年的研讨生计，你最引以为傲的是什么？是你的学生吗？仍是研讨成果？
Hinton：玻尔兹曼机的学习算法。玻尔兹曼机的学习算法十分高雅。虽然在实践运用中或许无望，但这是我与特里协作开发时最享用的部分，也是我最引以为傲的 —— 即便它是过错的。
Hellermark：现在您大部分时刻都在考虑哪些问题？
Hinton：“我应该在 Netflix（网飞，闻名流媒体视频网站）上看什么？”
采访原视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=n4IQOBka8bc
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