谷歌豪掷1亿贺寿！Hinton预言OpenAI要输，CS学位最香

新智元报道

编辑：KingHZ 好困

【新智元导读】获谷歌千万级致敬后，Hinton 78岁生日谏言：现在绝不是放弃CS学位的时候。

AI教父、诺奖与图灵奖双料得主——Geoffrey Hinton，78岁生日快乐！

当天，在官方贺词中，ACM特意引用了Hinton那句关于科学探索的经典名言：

如果你觉得这是个绝妙的点子，但别人都跟你说是纯属胡扯，那你就要知道：你这回是真的找对路子了。

谷歌首席科学家Jeff Dean除了送上口头祝福，更代表谷歌宣布了一份极具分量的「生日贺礼」：

向多伦多大学提供资金支持，正式设立「Geoffrey Hinton人工智能讲席教授」职位。

从早年在学术界的潜心治学，到后来在谷歌度过的十年光阴，Hinton在神经网络领域的开创性工作，为现代人工智能发展打下了最坚实的地基。

这一教席的设立，正是为了表彰Hinton卓越的科学遗产，以及他本人、他的学生和博士后们对世界产生的深远影响。

据谷歌介绍，这一席位不仅是对大师的致敬，更将助力多伦多大学招募更多像Hinton那样富有远见的学者——

那些愿意投身于他毕生推崇的、「由好奇心驱动」的基础研究的人才。

10年谷歌路

Hinton 78岁寿辰的次日，谷歌DeepMind高级研究员Shane Gu有幸与这位泰斗级人物会面。

沿着蜿蜒的海岸线，两人漫步良久，从前沿技术聊到育儿哲学，对话真诚而充满启发。

临别之际，Hinton留下了一串极具预见性的「Token」：

这一次，Hinton的预言可能又要成真了。

随着Gemini 3的强势发布，以及Nano Banana Pro图像模型的大受欢迎，再加上自研芯片TPU这一「杀手锏」。

谷歌正在AI领域强势复出。

「我认为谷歌现在已经开始实现反超，」Hinton直言不讳。

紧接着，他又补充了一个耐人寻味的观点：「事实上，更令人惊讶的是，谷歌竟然花了这么长时间才赶上并超越OpenAI。」

曾在谷歌大脑工作多年的Hinton，见证了这家搜索巨头的AI辉煌。

毕竟，是谷歌发明了Transformer架构，并早于所有人拥有了大型聊天机器人。

之所以谷歌会压着迟迟不发，是为了维护自己的「声誉」。

2016年的微软，就是前车之鉴——

他们当时发布的AI聊天机器人「Tay」，仅一天后就因发表歧视等偏激言论而被紧急下线。

Tay模仿的是美国19岁女性的说话方式，再借由和Twitter上用户的互动继续学习

「显然，谷歌声誉极佳，他们担心像（微软）那样砸了自己的招牌，」Hinton解释道。

值得注意的是，Hinton的这番表态，发表于谷歌宣布1千万加元教席资助声明之前。

在他看来，这家曾经谨小慎微的巨头，如今终于醒了。

多伦多大学将按1:1比例配合谷歌的捐赠，把「Hinton人工智能教席」计划的资金提到2000万加元，一举成为该校资金支持最雄厚的顶级研究职位之一

回望来路，Hinton与这所学府的渊源始于1987年，当时他作为加拿大高级研究所（CIFAR）的研究员首次踏入多伦多大学。

虽然在1998年，他曾远赴伦敦大学学院，耗时三年心血建立了盖茨比计算神经科学中心（Gatsby Unit），但最终他还是回到了多伦多大学，并在此担任名誉杰出教授至今。

2013年，Hinton开启了他在谷歌长达十年的职业生涯，出任副总裁兼工程研究员，亲手将深度学习推向了产业应用的高峰。

然而，故事在2023年迎来了戏剧性的转折。

出于对AI野蛮生长的深切担忧，Hinton选择离开他效力十年的谷歌。

这位亲手开启了潘多拉魔盒的「教父」，转身成为了最响亮的「吹哨人」。

从AI可能超越人类智慧的生存威胁，到技术引发大规模失业的社会动荡，他开始在各个公开场合，为人类的未来敲响警钟。

而在宏大的忧虑之外，这位加冕诺奖的「老教授」并没有忘记迷茫的年轻人。

面对AI引发的失业恐慌，Hinton最近给所有计算机专业（CS）的学生打了一剂强心针：

现在绝不是放弃CS学位的时候，哪怕AI正在彻底改变编程行业！

CS学位依然「真香」

在Hinton看来，CS学位的含金量远不止于写代码，正因如此，他认为「CS学位在很长一段时间内都将保持其价值。」

但很显然，如果只是想当个合格的中级程序员，这碗饭恐怕吃不了太久了，因为AI完全能胜任。

Hinton的这一观点与AI和科技圈其他大佬的看法不谋而合。

尽管AI智能体正在冲击就业市场，让这个曾经炙手可热的学位面临挑战，但大佬们普遍认为，现在就断言CS学位将成为AI繁荣下的「炮灰」还为时过早。

在斯坦福大学获得CS学士和硕士学位的OpenAI董事长Bret Taylor，就曾表示CS学位「极具价值」：

编程可不仅仅是写代码那么简单，计算机科学是培养系统性思维的绝佳专业。

当然，CS课程也需要与时俱进。

其中一个方向便是，围绕「解决问题的科学」来进行重构。

对此，加州大学伯克利分校教授Hany Farid深表认同：

目前，CS毕业生最好的去处并不是那些硅谷的科技大厂，而是在计算与其他领域的交叉地带。

比如，计算药物发现、医学成像、计算神经科学、计算金融、包括艺术和音乐在内的数字人文、计算社会科学以及政策研究等等。

给中学生的建议

尽管AI模型在「氛围编程」方面变得越来越溜，但Hinton依然坚信，年轻学生能从学习编程中获益。

以前，编程既是一种很好的智力训练，又利于找工作。

现在，它依然是一种很好的智力训练。

在Hinton看来，学编程非常有用，哪怕最后并不是由他们自己写代码，而是让AI代劳。

这有点像在通识教育中的拉丁语课程，虽然你这辈子可能永远不会去讲拉丁语，但学拉丁语的过程本身是有益的。

总的来说，对于那些立志成为高水平AI研究人员或工程师的学生，Hinton的建议是：

专注于提升批判性思维，而不是死磕某一项特定的、可能会被AI取代的技能。

像是数学，统计学，还有概率论这类的知识，永远不会过时，永远是有价值的。

参考资料：

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