“人工智能之父”怎样铸就人工智能之基

他将自己的一生奉献给了人工智能的开发和应用，他开创性的工作使他荣获了诺贝尔奖。

但如今，76 岁的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）却对自己促成这一成功的成果感到懊悔。

“人工智能之父”于周二与约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）一同荣获 2024 年诺贝尔物理学奖，他们开发的方法为从ChatGPT到苹果智能等强大系统奠定了基础。

出生于伦敦的辛顿博士表示，获得该奖项令他‘大吃一惊’——这使他成为历史上第二位同时获得诺贝尔奖和图灵奖（常被称为计算机界的诺贝尔奖）的人。

在耗费数十年构建这项被许多人视作与 20 世纪 90 年代初网络浏览器的引入同等重要的技术系统之后，辛顿博士在过去几年一直在谈论人工智能给人类带来的“生存风险”。

为了谈论这项技术的危险，辛顿博士于 2022 年从谷歌辞职，他已在该公司工作了十年。

但这位开创性的科学家表示，对于将这项技术引入世界，他仍感到有些后悔。

他对《电讯报》表示：“有一种内疚，是因为你做了自己明知不该做的事；还有一种遗憾，就是在相同的情况下你还会再次做出同样的事，可最终结果或许并不好。

“我有的是第二种遗憾。在相同情况下我仍会那么做，不过我担心这样做的总体后果是比我们更智能的系统最终会掌控一切。”

辛顿先是在布里斯托尔的克利夫顿学院上学，后来又在剑桥大学学习，他作为学者的职业生涯始于 1972 年，那时他是爱丁堡大学的一名博士生。

在苏格兰的时候，他开启了一项名为神经网络的终身工作——这是一种依靠分析数据来学习技能的数学系统，当时鲜少有研究人员相信它。

辛顿博士在 20 世纪 80 年代的工作包含发明了一种能够自主发现数据中的属性，并且能识别图片中特定元素的方法。

同为获奖者的来自普林斯顿大学的霍普菲尔德博士发明了第一种能允许机器学习系统保存和重现模式的方法。

辛顿博士让这些网络具备了寻找特定属性的能力，从而使它们能够完成像识别图片中的元素之类的任务。

他们的发现为如今我们所见到的、为人工智能系统提供动力的人工神经网络铺平了道路。

大多数现代的人工智能都是基于这些模仿大脑中神经元之间连接情况的人工神经网络。

在人工智能里，神经元由节点来表示，这些节点通过能够变弱或变强的连接相互影响——这使得人工智能能够随着时间推移去学习。

要是没有这项技术，从 ChatGPT 到苹果智能等所有运行一切的强大系统都将无法实现。

在那十年期间，辛顿博士辞去了卡内基梅隆大学计算机科学教授一职，原因是他不愿意接受美国政府国防部的资助，并且他一直强烈反对在战场上运用人工智能。

2012 年在多伦多大学，辛顿博士和他的两名学生——伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）和亚历克斯·克里舍夫斯基（Alex Krishevsky）——构建了一个神经网络，它能够分析数千张照片，并自学识别常见物体，如花、狗和汽车。

这个系统让这三人荣获了令人垂涎的图灵奖，还使得谷歌花费 4400 万美元收购这个网络，并借此来打造其日益强大的技术。

在这个阶段，辛顿博士赞同人工智能在社会中的运用，也支持构建能从大量数字文本中学习的神经网络，并称这是机器理解和生成语言的有效途径。

然而，当谷歌和 OpenAI 使用大量他认为有能力超越人类智能的数据构建系统时，他的观点发生了变化。

辛顿博士昨天接受记者采访时说道：‘这会像工业革命那样——不过不是针对我们的身体能力，而是会超过我们的智力能力。

‘但我担心这可能造成的总体后果是，或许会出现比我们更智能的系统，最终也许会掌控一切。’

在与辛顿博士探讨人工智能时，并非全是悲观与沮丧的局面。

他仍然坚信，这项技术将会带来生产力和效率的“巨大提升”，并且在从药物研究到教育等领域实现突破。

他还补充道，自己是 ChatGPT 的粉丝，声称如今在日常生活中的很多事上都会使用它，不过它并非总能把事实搞对。

但这位技术大师也担忧互联网会被虚假的照片、视频和文本所充斥，致使普通人“再也无法知晓何为真实”。

“这种东西实际上有可能比人还聪明的想法——有几个人相信呢，”他去年对《纽约时报》说道。

“但大多数人觉得这还很遥远。我也这么觉得。我认为这得要 30 到 50 年甚至更久。显然，我不再这么认为了。”

虽说他或许对自己的工作存有遗憾，但是辛顿博士和霍普菲尔德博士的发现为近代史上一些最为重要的创新奠定了基础，其重要性无论怎样强调都不为过。

作为这个奖项的一部分，这两人将分享 1100 万（约合 81 万英镑）瑞典克朗的奖金。

91 岁的霍普菲尔德博士是诺贝尔奖获得者中年龄最大的之一，他还未针对该奖项发表评论。