神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教父杰夫·辛頓:AI發(fā)展的下一步在這
2023-02-28 19:38:05 來源:
(原標(biāo)題:對話“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教父”杰夫·辛頓:人工智能發(fā)展的下一步在這)
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日前,被譽為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教父”的杰夫·辛頓接受了外國媒體Gigamo的采訪,談到了他對人工智能、深度學(xué)習(xí)的看法。他認(rèn)為,人工智能要實現(xiàn)飛躍,下一步須能真正理解文檔內(nèi)容。
問:你被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教父”。你認(rèn)為你能在有生之年看到真正的人工智能嗎?
杰夫·辛頓:這取決于你說的“真正的人工智能”是什么了。如果你說的是擁有跟人類水平相當(dāng)?shù)母兄芰Α⒄Z言能力、推理能力以及運動能力的機器人,那可能不行。不過要預(yù)測超過五年之后的事情很難,所以我不會說得那么絕對。十年之前,沒人會相信必須從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲得語言知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠用來進行機器翻譯。然而這卻是機器翻譯現(xiàn)在最好的解決方案,它拉近了機器翻譯和人工翻譯的差距。
問:對于真正的人工智能,有什么需要擔(dān)憂的?
杰夫·辛頓:我不太擔(dān)心邪惡的機器人會接管世界這套爛大街的幻想。我反倒更擔(dān)心像希特勒或者墨索里尼的人如果手中握有智能機器人軍隊,他們會做些什么。我認(rèn)為迫切需要有關(guān)這項技術(shù)的軍事化的國際協(xié)定。
問:你對人工智能影響勞動力和經(jīng)濟有什么預(yù)測?它的影響會是正面的還是負(fù)面的?
杰夫·辛頓:挖掘機和自動柜員機通過消除大量繁瑣重復(fù)性勞動提高了生產(chǎn)率,也很少有人覺得不該引進它們。在公平的政治制度中,提高生產(chǎn)力的技術(shù)會受到每個人的歡迎,因為它能讓大家都過得更好。技術(shù)不是問題,問題是能不能有一個適當(dāng)?shù)恼沃贫龋瑏肀WC每個人都受益。
問:深度學(xué)習(xí)的下一個突破會是什么?
杰夫·辛頓:目前,我們在解決一些阻礙了我們半個世紀(jì)的困難問題上,取得了前所未有的進步。語音識別現(xiàn)在發(fā)展得很好,且進步神速。圖像識別也有巨大的進展,我認(rèn)為計算機很快就能夠理解視頻中發(fā)生了什么。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近還接管了機器翻譯。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每周都在新的重大商業(yè)領(lǐng)域取得成功。20年來我們見證了基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)令人驚異的繁榮。這種繁榮包括了更好的神經(jīng)元、更好的結(jié)構(gòu)體系,以及能夠在更深層次的網(wǎng)絡(luò)中生效的學(xué)習(xí)方式,和讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地處理輸入內(nèi)容的解決方法。深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在吸引了大量的人才和巨額的資源,沒有理由不繼續(xù)繁榮下去。
我認(rèn)為更多的努力將集中在使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真正理解文檔內(nèi)容這個問題上。這可能涉及到開發(fā)新的緩存,這是當(dāng)前的熱門話題。
還有一個我們沒解決的問題是,如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從小規(guī)模的數(shù)據(jù)推廣開,我懷疑這可能需要我們現(xiàn)今采用的神經(jīng)元類型發(fā)生根本性的變化。最后,我認(rèn)為通過應(yīng)用深度學(xué)習(xí)學(xué)到的經(jīng)驗,將使我們更好地理解人類自身的神經(jīng)元如何工作,而這種理解反過來又會對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生巨大影響。
杰夫·辛頓(Geoffrey Hinton)于1970年在劍橋獲得實驗心理學(xué)學(xué)士學(xué)位,1978年在愛丁堡獲得人工智能博士學(xué)位。他在加州大學(xué)圣地亞哥分校做過博士后,又在卡內(nèi)基·梅隆計算機科學(xué)學(xué)院工作了五年。然后他成為了加拿大高等研究院的研究員,并搬到了多倫多大學(xué)的計算機系。從1998到2001年,他花了三年時間在倫敦大學(xué)學(xué)院建立了蓋茨比計算神經(jīng)科學(xué),隨后又回到了多倫多大學(xué)任職教授。在2013年,他成為了谷歌的著名研究員,現(xiàn)在同時在多倫多大學(xué)與谷歌工作。
杰夫·辛頓從事機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計。他是引入反向傳播算法的研究者之一,而這種算法現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用。在2005年他發(fā)表了第一篇關(guān)于DBN(deep belief nets)的文章,引發(fā)了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興趣。他的學(xué)生在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用如語音識別、物體識別和藥物開發(fā)方面取得了開創(chuàng)性的進展。
文章編譯自Gigaom
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