最近,韩国KBS电视台专访了被誉为“AI教父”的Geoffrey Hinton。作为深度学习领域的先驱,Hinton在人工神经网络领域的开创性研究为当今生成式AI奠定了坚实基础,并因此获得了今年的诺贝尔物理学奖。他也是当下最坚定的AI信徒。
从他笃定的采访语气中,我们仿佛看到了一个既充满希望又暗藏隐忧的未来图景。十年后,我们或将迎来一个连当下最狂野的想象力都无法企及的AI时代;就像十年前我们无法预见GPT-4的存在一样,未来的突破可能会远远超出我们的预期。从工业革命解放体力,到AI革命释放智力,人类正在逐步突破自身的局限。然而,Hinton也提醒我们在为未来欢呼雀跃时,应思考如何在这场AI浪潮中确保人类的主导地位。
Hinton解释说,神经网络之所以能够取得显著效果,主要有三个原因:强大的计算能力(如英伟达的游戏芯片)、来自互联网的大量数据以及技术的进步(例如2017年Google推出的Transformer模型)。他还提到,在医疗领域,如果遇到难以诊断的病例,可以交给医生,他们的诊断正确率约为40%;或者交给一个人工智能系统,其正确率可以达到50%;但如果医生和人工智能系统结合在一起工作,正确率将提高到60%。此外,Hinton指出,AI有时会犯错,但人类也会如此,产生幻觉的现象在人类中也很常见。
Hinton认为,工厂里的所有机器设备都是为人来操作而设计的。所以,与其重新设计所有的机器设备,不如重新设计一个人,这样就可以继续使用现有的机器。现在人们正在尝试这种方法。他还提到,自1950年代人工智能诞生以来,AI发展出了两种方法:一种是基于逻辑的,另一种是基于生物学的。直到最近,基于生物学的神经网络方法才开始比基于逻辑的方法更加有效。
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