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(3)

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2024-05-21 20:45:29 网易

我还与彼得·布朗有很好的合作，他是优秀的统计学家，IBM从事语音识别工作。所以，到卡内基梅隆大学攻读博士学位时，他作为学生已经很成熟，已经知道很多。他教了我很多关于语音的知识。事实上，他教了我关于隐马尔可夫模型的知识。这就是我理想的学生：从他那里学到的，比我教他的还多。他教我隐马尔可夫模型时，我正在使用带有隐藏层的反向传播。那时候还不叫隐藏层，但我决定使用马尔可夫模型中的命名方式，这个叫法能很好地表示究竟在做什么的变量。总之，这就是神经网络中隐藏一词的来源。

主持人：谈谈Ilya出现在你办公室的时候吧。

Hinton：那时候我在办公室，应该是个周日，我在编程，然后有人敲门。敲门声很急促，和一般敲门不太一样。我开门发现是一个年轻的学生。他说整个夏天他都在炸薯条，但他更愿意在我的实验室工作。所以我说，约个时间来聊聊？然后他说，不如就现在？Ilya就是这样的人。于是我们聊了下，我给他一篇文章读，是关于反向传播的Nature期刊论文。

我们约定一周后再次见面，他回来了，他说他不太明白。我挺失望的，本来看起来蛮聪明。这只是链式法则，理解它并不难。他说：不，我理解链式法则，我只是不理解，为什么你不把梯度赋予一个合理的函数优化器。好家伙，他提出的问题让我们思考了好几年。他总是是这样，对问题的直觉非常好，总是能提出好的想法。

主持人：Ilya为什么有这种直觉？

Hinton：我不知道。或许他总是独立思考，很小就对人工智能感兴趣。他也很擅长数学。但我不知道为什么他直觉那么准。

主持人：你和他之间，合作分工是怎样的？

Hinton：真是很有趣。记得有一次，我们试着用数据制作复杂的地图，用的是一种混合模型，所以你可以使用相似性来制作两张地图，使得在一张地图上，河岸可以靠近绿地，而在另一张地图上，河岸可以靠近河流。因为在一张地图上，你不能让它同时靠近两者，河流和绿地相距很远。所以有了混合地图，我们在MATLAB中进行操作，这涉及到对代码进行大量重组，进行正确的矩阵乘法。

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