OpenAI首席科学家称ChatGPT或有意识 AI将万世不朽(3)
“AI将万世不朽、震撼整个世界。它的诞生如同开天辟地。”
越来越好，越来越好
在一个没有OpenAI的世界里，Sutskever仍将载入人工智能史册。作为一名以色列裔加拿大人，他出生在前苏联，但从五岁起就在耶路撒冷长大（他至今仍能说俄语、希伯来语和英语）。之后，他移居加拿大，在多伦多大学师从人工智能先驱杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）。(Sutskever不想对辛顿的言论发表评论，但他对超级智能灾难的关注表明他们是同道中人）。
辛顿后来与杨立昆（Yann LeCun）和约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）分享了图灵奖，以表彰他们在神经网络方面的研究成果。但当Sutskever在2000年代初加入他的团队时，大多数人工智能研究人员都认为神经网络是一条死胡同。辛顿是个例外。
Sutskever说：
“这就是生成式人工智能的开端。真的很酷，只是还不够好。”
Sutskever对大脑非常着迷：它们是如何学习的？以及如何在机器中重新创建或至少模仿这一过程？和辛顿一样，他看到了神经网络的潜力，以及辛顿用来训练神经网络的试错技术，即深度学习。Sutskever说：“它变得越来越好，越来越棒。”
2012年，Sutskever、Hinton和Hinton的另一名研究生Alex Krizhevsky建立了一个名为AlexNet的神经网络，经过训练，他们识别照片中物体的能力远远超过了当时的其他软件。这是深度学习的大爆炸时刻。
在经历了多年的失败之后，他们终于证明了神经网络在模式识别方面的惊人功效。你只需要足够多的数据（他们使用的，是普林斯顿大学研究员李飞飞自2006年以来一直在维护的ImageNet数据集中的一百万张图片）和强到爆炸的算力。
算力的提升来自于英伟达公司生产的一种名为图形处理器（GPU）的新型芯片。GPU的设计目的是以闪电般的速度将快速移动的视频游戏视觉效果投射到屏幕上。但GPU擅长的计算——大量数字网格的乘法——却与训练神经网络所需的计算十分相似。
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