天才创始人对谈AI教父Hinton：多模态是AI的未来，医疗将发挥AI最大的潜力(11)
我们的神经模型并不会这样做，原因是，对依赖于输入数据的权重进行临时更改，则无法同时处理大量不同的情况。目前，我们采用大量不同的字符串，将它们堆叠在一起，然后并行处理它们，因为这样我们可以进行矩阵乘法，效率要高得多。正是这种效率，阻止了我们使用快速权重。但大脑显然将快速权重用于临时记忆。而且，你可以通过这种方式。做各种我们目前不做的事情。
我认为这是你必须学习的最重要的事情之一。我非常希望像Graphcore（一家英国的AI芯片公司）这样的设备，它们采用顺序方式，并只进行在线学习，那么它们就可以使用快速权重。但这还没有奏效。或许当人们使用电导作为权重时，最终它会奏效。
官网截图：https://www.graphcore.ai/
主持人：了解这些模型如何工作，了解大脑如何工作，对你的思维方式有何影响？
Hinton：多年来，人们非常看不起大型随机神经网络，只要给它大量的训练数据，它就会学会做复杂的事情的想法。你和统计学家或语言学家，或者大多数人工智能领域的人交谈，他们会说，那只是一个白日梦。没有某种先天知识，没有很多架构限制，模型就不可能学会真正复杂的事情。以为随便用一个大型神经网络，就能从数据中学习一大堆东西——但这是完全错误的。
随机梯度下降，即使用梯度反复调整权重，也可以学习非常复杂的东西，这些大型模型已经证实了这一点。这是对大脑理解的一个重要观点。大脑并不需要拥有所有的先天结构。即使大脑确实拥有许多先天结构，但对易于学习的事物，又并不需要这些先天结构。
乔姆斯基的观点是，只有当知识本身无比扎实、成熟，才能学习像语言这样复杂的事物。然而现在看来，这种观点显然很荒谬。
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