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      機器人先生 Geoffrey Hinton

      本文作者: 叨叨 2018-02-04 18:02
      導語:計算機可以像人類一樣思考, 使用直覺而不是規則。

      機器人先生 Geoffrey Hinton

      雷鋒網按:本文出自 torontolife.com ,用超長的篇幅講述了 AI 大牛 Geoffrey Hinton 的學術成長之路,以及他對人工智能學術界、工業界的非凡影響。雷鋒網在不改變原意的基礎上,做了編譯。

      編譯 |  叨叨 李賡

      30多年來, Geoffrey Hinton一直徘徊在人工智能研究的邊緣, 以一個局外人的角色堅持著一個簡單的命題: 計算機可以像人類一樣思考, 使用直覺而不是規則。當一個朋友描述全息圖是如何工作的時候, 這個想法在Hinton心里生根發芽: 數不清的光束從一個物體上反射出來,被分散在一個巨大的數據庫上。Hinton 出身于一個有點古怪的、一代又一代的科學家家庭, 他立刻意識到人類的大腦也是這樣工作的ーー我們大腦中的信息在一個巨大的細胞網絡中傳播開來, 連接著一張無窮無盡的神經元地圖, 沿著數十億的路徑發射、連接和傳遞。 他想知道: 一臺計算機的行為方式是否也是如此?

      根據學術界主流的觀點, 答案是否定的。他們認為,計算機在規則和邏輯上學得最好。此外, Hinton 的概念——神經網絡——后來成為"深度學習"或"機器學習"的基礎ーー已經被證明是錯誤的。早在50年代后期, 一位名叫Frank Rosenblatt的康奈爾大學科學家發明了世界上第一臺神經網絡機器。 它被稱為感知器, 有一個簡單的目標ーー識別圖像。理論上,當向它展示一個蘋果的圖片,就會吐出"蘋果" 。感知器運行在 IBM 的主機上, 它很丑陋:一連串交叉的銀線, 看起來像是有人把一個爐子過濾器的內臟粘到了冰箱門上。 盡管如此, 這個設備還是引發科幻般的夸張。1958年, 《紐約時報》發表了一項預測, 預測它將成為第一個像人類大腦一樣思考的設備。 "(感知器)將能夠行走, 說話, 看見, 寫作, 再現自己, 并意識到它的存在。"

      感知器最終并沒有走路或說話ーー它幾乎不能分辨出左邊和右邊ーー而變成了一個笑話。 在學術界, 神經網絡被認為是邊緣學科的追求。盡管如此, Hinton 并沒有被嚇倒。 "大腦必須以某種方式工作, 而且肯定不是某個人寫程序并把它們固定在那里的,"辛頓說。 "我們沒有被編程,我們有常識。" 他相信, 神經網絡的想法并沒有錯, 主要的問題是能量。當時的計算機無法通過數以百萬計的圖像進行連接和尋找意義,樣本的尺寸太小了。

      Hinton在1972年獲得博士學位, 并以神經網絡作為他的研究重點。每周, 他的導師都會告訴他, 他是在浪費時間。Hinton無論如何都在堅持向前推進,神經網絡確實取得了一些小成功ーー后來證明它們在發現信用欺詐方面發揮了作用。畢業后, 他在匹茲堡的卡內基梅隆大學找到了一份工作。Hinton是一位驕傲的社會主義者, 對里根領導下的美國外交政策感到不安, 尤其是對中美洲的干涉。他的妻子是分子生物學家, 曾是倫敦大學學院的教授, 他們計劃收養一對來自南美洲的男孩和女孩, 他們不太喜歡在一個卷入血腥拉丁美洲沖突的國家撫養他們。另外, 美國的大多數人工智能研究都是由國防部資助的, Hinton 對此也不滿意, 因此他接受了加拿大高級研究所(CIFAR)的提議。CIFAR 鼓勵圍繞某種非正統的科學思想展開合作, 而這些想法可能在其它地方找不到支持者, 它給Hinton提供了學術自由和體面的薪水。1987年, 他和妻子搬到北方,定居下來。Hinton在多倫多大學計算機科學方面接受了一個與國際計算機科學中心相關的職位ーー盡管他從未上過計算機科學課程ーー并在 CIFAR 開始了機器與大腦學習項目。 他在 St. George 校園的史丹佛·佛萊明里設立了一個小辦公室, 安靜地開始工作。 隨著時間的推移, 一小撮深度學習的信徒被他吸引。 伊利亞?蘇奇凱弗(Ilya sutskever)現在是 OpenAI 的聯合創始人兼董事, 埃隆?馬斯克(Elon Musk)價值10億美元的人工智能非營利組織成為 Hinton 實驗室的一部分。他描述了大約10名學生在"AI寒冬"期間進行研究, 當時人工智能研究的工作崗位和資金很少, 而且非常稀缺。 "我們是局外人, 但我們有一種罕見的洞察力, 就像我們是特別的一樣,"Sutskever 說。

      大約在2009年, 當計算機終于有能力挖掘大量數據的時候, 超級神經網絡開始在語音和圖像識別方面超越了基于邏輯的 AI。 業界注意到, 微軟、 Facebook、谷歌等大型科技公司開始投資。 2012年, 該公司的最高機密實驗室谷歌 x實驗室宣布, 它已經建立了一個由16000個計算機處理器組成的神經網絡, 并把它放到了 YouTube 上。 谷歌大腦是公司的深度學習人工智能分支, 由該部門的高級研究員Jeff Dean領導, 他們通過新的超級計算機從 YouTube 上隨機輸入了數以百萬計的未貼標簽的視頻框架, 并對其進行編程, 以便弄清楚它看到了什么。 Youtube 是貓咪視頻的最重要的儲存庫, 它認識到ーー除其他外ーー貓。 這是人工智能的一個激動人心的時刻。 "我們在訓練中從來沒有說過'這是一只貓'," Jeff Dean當時說。 "它基本上發明了貓的概念。"

      這一突破使 Hinton 和他的追隨者成為人工智能運動的領袖。Jeff Dean在2013年招募Hinton加入谷歌兼職。 "我們顯然是站在外面, 試圖證明傳統的智慧是錯誤的。 有趣的是,現在我們已經成為了一個機構,"Sutskever 說。Hinton, 一個曾經被排斥的人, 突然成了這個行業最重要的人物, 從默默無聞變成了明星。 那個瘦長的,、年老的英國人先生發現這一切都枯燥有趣。

      "我之所以有這么大的影響力, 是因為我是極少數相信這種方法的人之一, 所有自發相信這種方法的學生都來和我一起工作。我不得不從那些最好的人那里挑選出來, 他們都很有判斷力,"他笑著說, "良好的判斷力意味著他們同意我的觀點"。

      在他俯瞰市中心校園中央動脈的 U of T 辦公室里, Hinton正在走路, 吃著三明治, 在白板上涂鴉, 試圖填補我在神經網絡方面的知識空白。他停下來畫了一只貓(雪人形狀的小耳朵) , 在我們的文化中, 人們可能會把狗看成是雄性, 而貓則是雌性。這種描述(以及很多性別歧視)沒有邏輯可言, 但是, Hinton說, 我們通過一千種聯想和類比來理解, 狗是有攻擊性的, 毛茸茸的, 塊狀的; 貓是狡猾的, 聰明的, 家庭的。前者是男性, 后者是女性。這些都不能用邏輯來證明, 但它存在于我們大腦中隱藏的表象中。機器可以憑直覺感知這些相同的表現: 知識來自于生活, 充滿了積累的意義和經驗, 存在的神秘實質。這就是神經網絡的美妙之處。 "它更接近弗洛伊德的觀點, 即意識和深思熟慮的推理和所有這些滲透的東西在下面。 下面的東西并不是有意識的深思熟慮的推理, 而是其他的東西——一種類比的東西," Hinton說。

      他在與 Justin Trudeau、創新部長 Navdeep Bains 以及谷歌母公司 Alphabet 公司執行董事長Eric Schmidt,在多倫多舉行的 Google Go North tech 會議上,每個人都像熱切的學生一樣坐在一張桌子前, 除了Hinton, 他站在那里, 俯視著他的高層聽眾。 他從來沒有坐下來, 因為他的脊椎椎間盤突出, 在19歲的時候, 他試圖為母親移動一個重型加熱器, 并且在代謝預示骨質疏松癥的鈣質代謝方面存在遺傳缺陷。隨著時間的推移, 問題變得越來越嚴重。最終, 坐著變得痛苦。所以, 在2005年,他幾乎完全停止了坐著——另一個問題解決了。 當然, 這種解決方案對任何人來說都不是理想的, 更不用說一個每年被邀請在世界各地舉行的無數會議上發言或出席。Hinton可以告訴你如何從多倫多到赫爾辛基, 而不用坐下。 這需要11天的時間。

      機器人先生 Geoffrey Hinton

      "你躺在去布法羅的公共汽車后座上,你可以在水牛城搭乘芝加哥到紐約的臥鋪,你把瑪麗女王送到南安普敦,你站起來反抗倫敦,你得到的歐洲之星到巴黎,你站起來反抗巴黎。然后你就可以睡到柏林, 在那里你可以躺下。你可以乘坐一輛小小的老火車去羅斯托克, 那里是在海邊, 以前是在東德, 你可以看出來。然后你乘渡船去赫爾辛基。" Hinton經常用這種方式說話: 把數據切成易懂的部分, 眼睛聚焦在距離上, 小嘴唇上露出微笑。

      在 Go North 活動中, Hinton 對兩名谷歌工程師取得的突破性進展做了一個簡潔明了的解釋: 膠囊網絡。 神經網絡依賴于大量的數據來學習, 他們需要很長的時間來識別從不同角度看到的物體是同一個物體。膠囊是一種人工神經元, 它可以跟蹤物體不同部位之間的關系——一個人的鼻子到嘴巴的小空間就是 Hinton 給出的例子ーー使得識別更快更準確。

      Capsule網絡在科技領域受到了極大的歡迎。紐約大學的一位教授在《連線》雜志上滔滔不絕地說道:"每個人都在等待, 并且都在尋找Hinton的下一個偉大飛躍。"

      機器人先生 Geoffrey Hinton

      每一家大型科技公司的人工智能專家都在爭先恐后地在深度學習中尋找下一個變革性的發現。因為 Hinton 的人工智能思想在很長一段時間里都不受歡迎, 但許多專家都是在 Hinton 指導下受訓的: 與其說是"學生變成了老師", 倒不如說是"老師變成了競爭對手" 。許多 Hinton 的前學生已經在 Facebook、Google、Apple 和 Uber 以及學術界聲名鵲起。他們記得他是一位受歡迎的教授, 以與學生一起工作而聞名, 而不是把任務分配出去, 以及打破深夜研究的“緊張局勢”, 用自己的嘴雜耍葡萄——向后傾斜, 將其中一個吹到空中, 然后再用另一種方法抓住第一個, 重復一遍。過去10年, 多倫多經歷了一次人才外流, 據媒體報道,當地的初創企業被硅谷吞并,人工智能從業者, 即使是新手和畢業生,每年可以獲得從30萬美元到50萬美元不等的薪水,股票期權可以使這個數字超過百萬大關。多倫多必須弄清楚如何利用Hinton的存在, 引誘這些精英深度學習專家留下來, 或者回到他們開始的地方。因此, 價值數百萬美元的實驗室Vector 研究所的創立,將把人工智能領域的領軍人物聚集在一起。但加拿大以前已經失去了領先優勢。在曾經強大的加拿大科技公司諾泰爾(Nortel)和黑莓(BlackBerry)痛苦地解體之后, Vector 提供了贖回的可能性。

      Hinton說, 在他成長過程中, 他的母親給了他兩個選擇:"要么成為一個學者, 要么成為一個失敗者。" 他的家譜是科學家們非常重視的一部分。他的曾曾曾祖父是Boolean logic公司的創始人George Boole。George Boole的女婿之一是查理斯·霍華·辛頓, 杰弗里的曾祖父, 一位數學家和科幻作家, 創造了"超立方"的概念(我們可以把三維世界看作一個立方體——所有讀者都熟知這部經典兒童小說《時間的皺紋》(a Wrinkle in Time)的讀者都熟知這個立體物體, 在維多利亞時代的英格蘭因重婚而被趕到了美國。 他的兒子, 杰弗里的祖父, 定居在墨西哥,他父親的堂兄就是瓊 · 辛頓, 他是一位核物理學家, 曾參與曼哈頓計劃, 并在文化大革命期間居住在中國。

      1947年, 杰夫 · 辛頓出生在溫布爾頓, 霍華德 · 辛頓是一位昆蟲學家, 同時也是一位教師母親, 瑪格麗特 · 克拉克。 辛頓描述的童年時代是 Lemony Snicket、哈克貝利·費恩歷險記和天才一族的混合物, 顯微鏡。 他和他的三個兄弟姐妹在布里斯托爾的一所大房子里長大, 那里充滿了動物。 有一只貓鼬——"它占據了很大的空間"ーー車庫里的蝮蛇戰機被關在一個坑里。 年輕的杰夫 · 辛頓曾經揮舞著一塊手帕, 讓他們去打它, 但是有一個人來到他的手邊, 差點把他給殺了。 他還照顧了十幾只中國海龜, 這些海龜是他父親在1961年的中國巡回演講中獲得的。 雖然中國基本上對游客關閉了, 皮埃爾 · 特魯多也參觀了這里, 他和他的高級同事 Hinton 也共用了一家酒店, 還有一間浴室。 根據家族傳說, Hinton 把海龜放在浴缸里, 至少有一次阻止了 Trudeau 的洗澡計劃。

      機器人先生 Geoffrey Hinton

      8歲的Hinton在布里斯托動物園,手里拿著一條蟒蛇。有一段時間,Hinton一家把毒蛇放在車庫的一個坑里。

      Hinton也曾回憶起他的好奇心是如何誕生的。他四歲的時候,和母親在鄉下乘公共汽車旅行。公共汽車上有一個向后傾斜的座位,朝著車架。Hinton從口袋里掏出一枚硬幣放在座位上,但是它沒有滑向后面,而是滑向前面,看起來向上移動,對抗重力。這個令人費解的現象,激發了Hinton十多年的想象力。在他十幾歲的時候,他發現硬幣的動作與天鵝絨座套和巴士的振動有關,這是一個非常令人滿意的答案。"有些人完全有能力看到他們不理解的東西,并且能夠接受它。我不能接受有什么東西,侵犯了我的世界模型。我真的不能接受那樣的事情。"Hinton說。

      Hinton的母親很有愛心,但他的父親卻令人生畏,不管是身體上(他都可以用一只手做俯臥撐,這一壯舉曾讓瘦小的杰弗里震驚)和智力。"他喜歡人們思維清晰,如果你說的東西有點多余,他會稱之為垃圾。他不是一個敏感的思想家。他不是虐待狂,但他非常強硬。"

      Hinton就讀于一所叫Clifton college的私立學校——Hinton說“不是最好的學校"。他和他的朋友 Inman Harvey,后者現在是一名計算機科學家,同時也是人工智能薩塞克斯大學的訪問研究員,習慣于搭便車,偷笑,周圍附近的村莊,如Piddlehinton。Hinton回憶起,在選舉期間,家人在廚房的餐桌旁談論社會主義,并在選舉期間為工黨寫信。

      "Hinton的父親對我非常好,但他是一個愛出風頭的父親,很喜歡與別人競爭,"Harvey說。"Hinton繼承了一點競爭優勢。他的父親是英國皇家學會的成員,然后杰夫成為了皇家學會的成員。他可能覺得有必要滿足父親的期望。"

      Hinton的青年時代與隨心所欲的60年代和70年代發生了沖突,他走了一條迂回的路線來實現Hinton家族的與生俱來的權利。1966年,大學前的夏天,Hinton和Harvey背包穿越美國和墨西哥。這些青少年身無分文,他們有時會乘夜間公共汽車,以避免支付酒店費用。在墨西哥南部的一個小漁村,他們在大浪中游泳時,在沙灘上留下了一個行李袋,他們的錢和護照被偷了。每天下午,這對夫婦都會步行7公里到最近的村莊,經過警惕的保安,看看他們的替代旅行支票是否已經到達銀行。他們想出了如何靠3美元生存一個星期,并試圖在高溫下把香蕉皮放在罐子里來制作香蕉汁——這是一個失敗的實驗。

      在70年代,在完成了一個實驗心理學學位之后,Hinton正在做一些奇怪的工作和木工活。1972年,他開始攻讀人工智能博士學位,但對自己的研究感到沮喪和矛盾。一個周末,他參加了一個研討會,類似于"EST-y,自我實現療法"。他討厭這樣。有八個人,一小時一小時地打開心扉,探索他們的需求和需求。在最后一天,每個參與者必須宣布他們真正想要的生活。人們說他們真的想被愛。"原始和無拘無束的東西,"Hinton回憶道。他凍僵了,不知道該說些什么。當他們圍著這個團隊喊出他們的秘密欲望時,Hinton驚訝地發現:"我真正想要的是博士學位!”他大吼大叫。這個宣言重新點燃了他對神經網絡研究的熱情。

      機器人先生 Geoffrey Hinton

      當被問及在這個非凡的家族歷史的陰影下成長的感受時,Hinton 說:"壓力。這種感覺就像是壓力。"他說,他一生都在與抑郁癥作斗爭,工作是他放松閥門的方式。當深度學習成功時,抑郁癥略微消失了。"很長一段時間,"他說,"我覺得我不是——嗯,我終于做到了,這讓我松了一口氣。"

      面對學術上的冷漠,Hinton 在90年代初成為單身父親時遇到了一個更嚴重的私人障礙。在他和他的第一任妻子Ros收養了他們的孩子后不久,Ros死于卵巢癌。Hinton習慣了在自己的腦子里和實驗室里生活,他被扔進了一個真實的世界,養育了兩個小孩。他的兒子患有注意力不集中癥和其他學習困難,即使有保姆,Hinton 也不得不在下午6點回家,為他的兒子管理支持,還要趕著去 Gap 買襪子。

      “我無法想象一個有孩子的女人怎么會有學術生涯。我習慣了把時間花在思考想法上。教學是有趣的,但有一點分心,而且我沒有時間去做這個,"Hinton說。"但是對于小孩子來說,這種情況并不存在。"Hinton大概是指思考或生活。但不管怎么說,工作的確為想要逃離家庭現實的Hinton提供了港灣。Hinton說:"有時候我認為我用數字和數學來抵御我情緒化的一面,"Hinton說。養育子女迫使我們做出改變。"以前我去超市的時候,收銀員不能把兩個數字加起來,我會想:'看在上帝的份上,他們為什么不能雇一個會算術的收銀員呢現在我想:'超市雇傭這個人真是太好了,他補充道:"我不想成為一個更好的人,它只是發生了。這不是我的目標之一。

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      1997年,他的第二任妻子Jackie的婚禮上,以及Hinton已經擁有的兩個孩子,8歲托馬斯和6歲的艾瑪。

      1997年,他再婚,嫁給了英國藝術史學家Jackie。三年前,她被診斷出患有胰腺癌病,而現在Hinton正處于失去第二任妻子的邊緣。

      Hinton一生中花了很多時間在醫院里。他向員工提出一些過分問題使后者感到惱火。他也非常清楚病人對于等待很久才能獲得結果和結果模糊不清感到沮喪。但與大多數人不同的是,他也知道很快就會出現一種技術,這種技術可以讓等待一周才能出的結果當天完成。

      對于一個克制的英國人來說,Hinton通常會把自己的人工智能信仰傳給其他人,最好的例子是他對于深度學習在改革醫療保健方面的潛力熱情洋溢。"我看到醫療專業人員使用數據的效率低下。在病人的病史中,有比被利用的更多的信息。我發現醫生們真的不能很好地閱讀CT掃描。如果你讓兩個放射科醫生讀同樣的掃描,他們會得到兩個不同的結果。"

      在三個不同的場合,醫務人員告訴他的妻子,根據CT掃描讀數,她患上了繼發性腫瘤,每次都是錯誤的。Hinton認為,人工智能最終會讓放射科醫生失業ーー或者至少消除工作中的“看片子”部分。認知是人工智能的核心,也是成功診斷和治療的核心。Hinton說:"最終,人工智能的工程師將會研究如何訓練免疫系統攻擊癌細胞。"Hinton說。

      Vector第一批項目中,有一個由Hinton發起,希望能夠將神經網絡與多倫多醫院的大量數據聯系起來。當Peter Munk最近向他的同名心臟護理中心捐贈了1億美元時,醫院被指定為數字心血管健康領域的世界領先者,而Vector將得到其中的一部分資金。通過訪問大量的數據集ーー本質上就是Munk Centre這樣的研究所的病歷檔案,人工智能技術可以用來實現大量的突破,包括遠程監控病人的心跳,幫助醫生確定理想的放電時機。Vector的合作伙伴之一——多倫多深層基因組公司(Deep Genomics)正在開發能夠讀取DNA的人工智能,這將有助于早期發現疾病并確定最佳治療方案。深基因組學的創始人,Brendan Frey,另一個身份是Hinton的學生。

      經過幾十年的緩慢步伐,深度學習進展迅速,Hinton似乎陷入了洛倫佐石油的束縛,迫切地推動科學進步,試圖擺脫愛人生命中的時鐘滴答聲。但是,胰腺癌在早期階段是殘酷而難以診斷的。"恐怕對她來說可能已經太遲了,"Hinton用自己慎重的方式說道。

      Yoshua Bengio是蒙特利爾大學深度學習領域的先驅,他和Hinton和Facebook的Yann LeCun一樣,是科技圈中被標記為"加拿大人工智能黑手黨"的成員。幾十年來,當本吉奧在多倫多有工作要做時,他一直呆在Hinton的附屬房子里,和他一起散步(Hinton走遍了每一個地方,因為他的背部只有在直立的時候才不受傷,如果坐交通工具就必須坐著)。他一直在觀察Hinton成為科技界名人的地位,并對他的朋友表現出一定程度的警惕。"他不是神。他很容易犯錯誤。他只是一個做人類事情的人,"Bengio說。"有時候他能用墨鏡看東西。他的個人生活對他來說并不容易。他有自己的黑暗時代。"

      九月份,Hinton和他的妻子在Muskoka的小屋里住了幾天。每年的那個時候都很美麗。他說:"她非常勇敢,也非常理智,所以她只是認為自己有更多的時間,她決心盡力做到最好,"他說。然后他問我能不能幫他一個忙。他平靜地說:"我真的希望你能在這個故事中加入這樣一個段落,在過去的兩年半里,我能夠繼續我的工作,因為我的妻子對她的癌癥有著積極的態度。"。"非常感謝。"

      Vector Institute是多倫多對人工智能人才流失問題的答案,它有一種新車的“味道”,這個名字很適合超級反派的老巢和第一天的學校氛圍。加拿大最新的人工智能研究所,位于大學的七樓,去年秋天正式啟用。它的玻璃墻面臨著女王公園和多倫多大學羅馬式的建筑,這兩所大學都是Vector的合作伙伴。Vectore目前目前已經獲得了超過1億元的融資和國家資助,同時還獲得了30家私企給出的8000萬美元,后者包括加拿大銀行、加拿大航空、Telus、Google。這也讓Vector成為了一家公私兼容、同時混合了學術界、公共機構和行業的機構。到目前為止,20名科學家已經開始尋找技術上的答案來解決一些世界上最大的問題::如何利用人工智能診斷兒童的癌癥,并在言語中發現癡呆癥?我們如何建造機器來幫助人類看到動物或者創作美妙的音樂,或者利用量子計算來加速分析人類每天產生的大量數據呢?Vector招聘的關鍵人物之一拉克爾?烏爾塔遜(Raquel Urtasun)將同時在Vector和Uber工作,她在后者的崗位上開發自動駕駛汽車。

      今天圍繞人工智能的狂熱不僅僅是金錢的問題,也是人工智能嘗試融入日常生活的快速步伐。在這種情況下,傳統的翻蓋手機與帶有人臉識別功能的iPhone X之間相差的時間也只有10年。許多杰出的科學家擔心這項技術正在超越我們的管理能力。斯蒂芬·霍金、埃隆·馬斯克和比爾·蓋茨都警告說,不要讓人工智能不受約束。"我擔心人工智能會完全取代人類,"霍金最近說。Hinton意識到其中的道德含義:他向聯合國簽署了一份請愿書,呼吁禁止使用致命的自動武器ーー或者稱為殺手機器人ーー的請愿書,并拒絕擔任與通信安全機構有關的董事會的職位。他認為政府需要介入并制定規章制度,防止軍方利用他畢生致力于完善的技術。他表示,具體而言,就是研發能殺人的機器人。

      不過,在大多數情況下,Hinton對人工智能的焦慮感到樂觀。"我認為這會讓生活容易得多。人們談論的潛在影響與技術本身無關,而是與社會的組織方式有關。作為一個社會主義者,我覺得當技術出現提高生產力的時候,每個人都應該分享這些收益。"

      去年夏天,Hinton和我在市中心Google餐廳吃午飯。這個空間擁有大多數互聯網公司的風格:明亮的顏色,沙發和一系列健康的午餐可供很多30歲以下的人們享用。在天井上有一個迷你推桿和一個傳粉蜂巢。一臺濃縮咖啡機發出巨大的聲響。很難想象這是機器入侵的起點,但是。

      Hinton說:"電腦接管世界末日的場景不可能在很長一段時間內發生,"Hinton說,站在那里吃著他的藜麥和雞肉。"我們離這樣的事情還有很長很長的路要走。對于哲學家來說,思考是很好的,但是我對這個問題并不是特別感興趣,因為這不是我一生中必須面對的問題。"一直以來,我都不知道他是不是在開玩笑。

      但是,這種對機器的依賴是如何改變我們的呢?我告訴他,每當我的手機提示我一個建議的回應("聽起來不錯!"、"那里見!")我覺得自己好像失去了控制權。我自己也變得機械化了。自2001年《太空奧德賽》以來,流行文化就一直將這種精確的理解匯集起來。在娛樂方面,機器的進步被認為是個人的孤獨,是一種損失。就好像機器變得越來越人性化,我們變得不那么人性化了。

      Hinton 聽了我的話,看我的眼神并不是不友好,而是帶著一絲懷疑。"當你使用計算器的時候,你會覺得不那么人性化嗎?"他問道。在他身邊,千禧一代吃著沙拉,喝著咖啡,他們的鑰匙卡在屁股上搖擺。幾乎所有人都在用手機,或者拿著手機。"我們是機器,"Hinton說。"我們只是生物學上的產物。大多數做人工智能的人并不懷疑我們是機器。我們只是極其奇特的機器。我不應該說只是。我們是特別的,奇妙的機器。"

      雷鋒網編譯自 torontolife

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