AI教父辛顿:震惊的AI观点与未来预言
作者：微信文章大年初一，我的视频号连续第二年发了个火树银花喜迎春，路过点个赞吧。
大年初二，用一个干货视频来开年吧。
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演讲人背景：
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）被誉为“人工智能之父”，是深度学习领域的奠基人之一。1947年出生于英国，家族有着深厚的科学背景，祖父是布尔代数的创立者乔治·布尔。辛顿在剑桥大学获得实验心理学学士学位，并于1978年在爱丁堡大学获得人工智能方向的博士学位。他的职业生涯跨越多个学术机构，曾在萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学和伦敦大学学院任教，并在2013年加入谷歌，推动深度学习技术的应用。
辛顿的主要贡献包括反向传播算法的开创性研究、玻尔兹曼机的发明以及与学生共同开发的AlexNet，这些成果极大地推动了人工智能和深度学习的发展。他还提出了胶囊网络的概念，旨在解决卷积神经网络的不足。
辛顿的成就获得了诸多荣誉，包括2018年与约书亚·本希奥和杨立昆共同获得图灵奖，以及2024年与约翰·霍普菲尔德共同获得诺贝尔物理学奖。他还被选为英国皇家学会院士、加拿大皇家学会院士和美国国家科学院外籍院士。
演讲精华：
在对比人工智能与人类大脑时，他指出，尽管当前最大的AI模型拥有约1万亿个连接，远少于人类大脑的100万亿连接，但AI能够快速复制和共享经验，而人类只能通过低效的语言传递信息。在意识和主观体验方面，辛顿认为我们对主观体验的理解可能是错误的，体验的本质是通过描述感知系统状态来传递信息，而非指向内在剧场中的事物。他还强调，一旦AI获得物理形态（如战斗机器人），人们会更自然地用“意图”等词描述其行为，而我们对心智状态的理解本身可能就是错误的。此外，辛顿指出，许多人认为人类因拥有主观体验而安全，但这种安全感是虚假的。
在AI发展的管控与风险方面，辛顿认为像冷战时期管控物理学那样管控AI是不现实的，因为新想法源于时代精神，难以消除。他还警告称，将大型基础模型的权重随意发布极其危险，这相当于让任何人都能获得核武器，而Meta等公司已经开始发布模型权重。
在语言、理解和学习的本质方面，辛顿将词语比作高维空间中的可变形状，通过上下文和词语之间的关系来理解新词的含义。他还指出，人类学习语言不仅依靠语言输入，还通过与真实世界的互动，如果AI配备机械臂和摄像头，也能减少语言训练数据的需求。
在研究方法论与技术观点方面，辛顿更倾向于通过图画和手势思考问题，先有直觉再进行数学推导。他还指出，大脑突触在不同时间尺度上适应，但当前AI模型未充分利用这一点，快速适应的权重系统将成为AI发展的重要方向。
最后，辛顿对获得诺贝尔奖感到困惑，因为波尔兹曼机并非当前AI成功的关键算法，反向传播算法才是推动AI产业发展的关键。他对年轻研究者建议，虽然神经网络和AI令人兴奋，但其他领域如室温超导体、纳米材料等同样充满机遇，但注意，几乎所有激动人心的科学领域都将用到AI。
再来一段中科院院士陈润生陈老以前的预判
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ps：
1月28日，DeepSeek官网的服务状态页面显示其线上服务近期遭受了大规模恶意攻击，攻击IP均来自美国。随后360和华为升腾主动上门进行维护，中国红客组织已经开启反击。
1月29日，opanai指出deepseek利用他们的数据进行训练。
国外网友跳出来说你openai是盗用网友FB、X、INS的数据来进行训练，有什么资格指责别人？？
而作为A股股民，明显我只相信deepseek的成功，用的是1亿韭菜的语料及真金白银的交易数据来进行训练才有这个惊人的结果。
1月29日， 美国以国 J 安 Q 为理由，启动对deepseek的审查。
但已经有国外的大V猜测，DeepSeek的成功，可能来自于华为910*的加持
同日凌晨，阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-Max，在多个权威基准测试中展现出与全球顶级模型比肩的性能。
继DeepSeek之后，Qwen2.5-Max的发布是中国AI阵营在高性能、低成本技术路线上的又一重要突破。 市场人士分析称，此前过度聚焦DeepSeek，却忽视了包括阿里通义在内的中国AI整体性追赶。行业媒体《信息平权》表示，若阿里Qwen-2.5-max这次的确性能超过V3，可以对其RL推理模型给予更大期待。 没带电脑，晚点这里上几个视频合集
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