天才創(chuàng)始人對談AI教父Hinton：多模態(tài)是AI的未來，醫(yī)療將發(fā)揮AI最大的潛力(2)

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2024-05-21 20:45:29 網(wǎng)易

Hinton：說實話,，很失望,。我學的生理學,，夏季學期教大腦的工作方式,，結果只教了神經(jīng)元如何傳導動作電位,。確實有趣,，但并沒有說明白大腦究竟如何工作，所以我比較失望,。我后面轉去學哲學,，希望能學到思維是如何運作的,。但同樣失望,。

我最后去愛丁堡大學學習人工智能,，那更有趣。至少可以進行模擬,，可以測試理論,。

主持人：還記得開始是對人工智能的哪些方面感興趣嗎？有沒有特定的一篇論文或者科學家,，讓你發(fā)現(xiàn)了有意思的點子,。

Hinton：唐納德·赫布的一本書對我影響頗深,。他對如何學習神經(jīng)網(wǎng)絡中的連接強度非常感興趣。我還讀過約翰·馮·諾伊曼的一本書,，關注大腦如何計算,、大腦計算方式與普通計算機的差異,。

主持人：你在愛丁堡的時候,，覺得這些接觸到的想法以后會有用嗎？你那時候的直覺是怎樣的,？

Hinton：在我看來,，我們需要遵循大腦本身的學習方法。顯然,，大腦不可能將所有東西先編程,，然后使用邏輯推理，這從一開始就顯得不太對,。所以必須弄清楚,，大腦是如何學習調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡中的連接，去處理復雜任務,。馮·諾伊曼和圖靈都相信這一點,，他們都非常擅長邏輯，但他們不相信這種邏輯方法,。

主持人：學習神經(jīng)科學,，僅僅做人工智能里的算法，你在二者之間如何分配精力的,？你在早期受到了多少啟發(fā),？

Hinton：我對神經(jīng)科學研究不多，主要受到的啟發(fā)來自大腦的工作方式,。大腦有一大堆神經(jīng)元,，執(zhí)行相對簡單的操作，工作又是非線性的,，但它們能接收輸入,，進行加權，然后在此基礎上輸出,。問題是,，到底如何改變權重使整個系統(tǒng)做一些厲害的事？這個問題看上去相當簡單,。

主持人：那個時候,，你和誰有合作？

Hinton：我在卡內(nèi)基梅隆大學做研究，但主要合作者并不是卡內(nèi)基梅隆大學的,。我與特倫斯·謝諾夫斯基（注：他與杰弗里·辛頓共同發(fā)明了玻爾茲曼機）往來比較多,。他在巴爾的摩的約翰霍普金斯大學。應該是每個月一次,，要么他開車來匹茲堡,，要么我開去巴爾的摩，距離是250英里,。我們會用周末時間研究玻爾茲曼機,。合作非常愉快，我們都相信這是大腦的工作方式,，這是我做過的最令人興奮的研究,。也許有很多成果也很棒，但我認為那不是大腦的工作方式,。

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