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(10)
我们可以很低效地将信息从一个人传递给另一个人。我写句子，你想办法改变你思维里的权重，你就会说同样的话。这其实叫做提炼，但这种知识交流非常低效。
数字系统却不同，它们不会死去。一旦有了一些权重，计算机这个壳就不重要了。只需将权重存储在某个磁带或者什么上，就可以把同样的权重转移进另一台计算机。如果是数字的，它就可以与其他系统一样计算。所以，数字系统能够以极高效率共享权重，甚至还能迭代。假设你有一大把数字系统，从相同的权重开始，各自进行微量的学习，还能再次共享权重，这样它们都能知道其他系统学到了什么，甚至完成了迭代。人类无法做到这一点，在知识共享上，数字系统比我们做得好太多。
主持人：许多已经在该领域实施的想法，其实都是非常传统的，因为这些想法在神经科学中一直存在。那么，你认为还有哪些想法可以应用于我们正在开发的系统呢？
Hinton：因此，我们仍需追赶神经科学的发展。
在几乎所有的神经网络中，都存在一个快速的活动变化时间尺度。因此，当输入进来后，活动和嵌入向量都会发生变化，然后有一个缓慢的时间尺度会改变权重。这就是长期学习。
你只有这两个时间尺度。然而在大脑中，权重会改变的时间尺度很多。例如，我说一个意想不到的词，比如“黄瓜”，五分钟后，你戴上耳机，会听到很多噪音，而且单词非常模糊，但你会更好地识别“黄瓜”这个词，因为我五分钟前说过这个词。大脑中的这些知识是如何存储的呢？这些知识，显然是突触的暂时变化，而不是神经元在重复“黄瓜”这个词。你没有足够的神经元来做这件事。这是权重的暂时变化。你可以用暂时的权重变化做很多事情，我称之为快速权重。
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