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(14)
让我举一个例子。很多人认为，给神经网络添加噪音会让结果变得更糟。如果训练示例，让一半的神经元保持沉默，效果就会更糟。然而实际上，这样做的话会带来更好的泛化效果。你可以用一个简单的例子来证明这一点。这就是计算机模拟的优点。你可以证明，增加噪音会使情况变得更糟，去掉一半的神经元，会使它工作得更糟。短期内确实如此。但你这样训练它，最终它会工作得更好。你可以用一个小型计算机程序来证明这一点，然后你可以认真思考为什么会这样，以及它如何阻止复杂的协同适应。
这是我的研究方法。找到并研究那些看上去不可靠的事情，看看自己能否给出简单demo，说明为什么错误。
主持人：你觉得现在有什么不可靠的点呢？
Hinton：我们不使用快速权重的做法，貌似不是很可靠，我们只有两个时间尺度，这完全是错误的，一点不像大脑的工作方式。从长远来看，肯定要有更多的时间尺度。这只是一个例子。
主持人：我们谈到了推理、时间尺度。假设一群学生来问你，你的领域中最重要的问题是什么？你又会给他们什么最值得研究的问题？
Hinton：对于我来说，现在的问题和我过去 30 年来一直存在的问题是一样的，那就是大脑会进行反向传播吗？我相信大脑会获得梯度。你得不到梯度，你的学习效果就会比得到梯度时差很多。但是大脑是如何获得梯度的？它是以某种方式实现某种近似版本的反向传播，还是某种完全不同的技术？这是一个悬而未决的大问题。我继续做研究的话，这就是我要研究的内容。
主持人：当你现在回顾你的研究生涯时，你会发现你在很多事情上都是对的。但是你在什么地方做错了，以至于你希望自己花更少的时间？
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