#10个冷知识带你重新认识AI教父#
- 新浪热点
- 2024-10-13 08:40:28
【10个冷知识带你重新认识AI教父】据APPSO报道：今年的诺贝尔化学奖和物理学奖，颁给了两个做人工智能的人物：一位是 DeepMind 创始人 Demis Hassabis，另一位则是 AI 教父 Geoffrey Hinton。
比得奖更有意思的，是得奖人背后的故事：当年 DeepMind 还只是个不为人知的小公司时，就胆敢和百度、微软、Google 三巨头，争抢这位教父，尽管结果肯定是争不过。
我们翻了翻各大媒体报道和硅谷史记，找到了更多跟 Hinton 有趣的冷知识——不得不说，这个人物，可比物理有意思多了。
不是真·物理学家
这一点现在已经人尽皆知了 本次物理学奖之一 John Hopfield 确实是物理学出身——虽然他现在在普林斯顿，是分子生物学教授。
而 Geoffery Hinton 则是知名的「人工智能教父」，他在神经网络上的研究，为人工智能奠定了基础。
实际上，两人的研究都跟物理学有所联系。Hopfield 创造了一种联想储存器，可以存储和重建图像以及数据中其它类型模式，这套理论的基础，正是物理学中的自旋系统。
Geoffrey Hinton 发明的玻尔兹曼机，灵感来自于统计物理学，引入了一种用于模式识别的概率模型。在理论上，它的训练算法、动力学原理，都与简单物理过程有所相似。玻尔兹曼机跟 Hopfield 网络紧密相关。
不过，获得物理学这个奖项着实令两人都非常吃惊，Hinton 甚至没有想过自己会被提名。他很高兴诺奖委员会能看到他和 Hopfield 的研究中，物理学所带来的启发。
只不过在最近，基于 LLM 的人工智能研究与物理学关联不太多了，所以得奖一事让人非常意外。
曾经的学渣，如今的教父
早年间 Hinton 也尝试过物理学，但直接被里面复杂的数学劝退了。甚至到后来做机器学期的时候，他还是会经常跳过数学演算的部分，直接看论证。
直到指导 Yann LeCun 的论文时，他因为完全不懂法语，只能反过来——跳过论述，只看数学。
论文答辩时，Hinton 用英语提问，LeCun 用法语回答，两人居然交流自如。这是基于他们对神经网络共同的信念，LeCun 说，聊天时他感觉 Hinton 正在完成他的句子。
英式冷幽默大师
但凡看过 Hinton 的演讲视频，都会被他的英式冷幽默折服。一位名叫 Aapo Hyvärinen 的研究人员，曾经在发表学术论文时在致谢一栏写道：
本文的基础想法是在与 Geoffrey Hinton 的讨论中提出的，但他本人不愿意成为合著者，因为该论文包含了太多数学方程。
离那个叫 Sam Altman 的人远一点
虽然被称为人工智能教父，但是 Hinton 在警示人工智能潜在的危险性上，称得上是不遗余力。
今天下午，多伦多大学召开的线上媒体会，他在线上感谢了诺奖组委会，以及一直以来共事导师、同事和学生，并说道，「我对其中一位同学格外自豪，他解雇了 Sam Altman。」
美联社记者追问到为什么对 Sam Altman 有如此评价，他表示，OpenAI 的初衷是开发通用人工智能，并保证它是安全的。
「但随着时间的推移，Sam Altman 逐渐把利润置于安全之上，我觉得这很不幸。」
百度离拿下 Hinton 的「皮包公司」，曾经只有一步之遥
Hinton 有两次「创业」的经历。当然，不是严格意义上的创业，更多像是把自己和学生的研究成果，引荐给工业界。
2009 年，他的学生在语音识别上做出了一个很好的模型，于是他们去和当时做手机很红火的黑莓公司接触。经过漫长的沟通，黑莓一位高管说，他们不感兴趣。
「太可惜了，」Hinton 在一场多伦多大学的座谈会上分享这个故事，当时另一位讲座嘉宾是李飞飞，「如果不是这样，我们现在说不定还能看到黑莓呢。」
到了 2012 年，Hinton 和他的学生发表了一篇论文，证明了神经网络强大的价值。率先向 Hinton 抛出橄榄枝的，正是来自中国的百度。
但他的学生提议说，与其去当打工人，不如原地成立一家公司，让巨头来收购。Hinton 想想，有道理，说干就干。
没想到成立之后，四家巨头抛出争相拍卖，分别是百度、Google、微软，以及当时尚未崭露头角的 DeepMind。
拍卖全程用邮件进行，出价时间节奏从一开始的每隔一小时，到每隔半小时。后半程百度直接从北京总部派人指挥。
DeepMind 当时的实力尚浅，只能拿公司股票来参与拍卖，所以很快就出局了。而剩下的三位巨头不断抬价，微软在 2000 万退出了一次。2200 万时，由于 Hinton 提出暂停，微软彻底退出。
在后半程的终极竞价里，百度的出价其实是领先的，然而最终 Hinton 还是属意 Google。他在 Google 工作了十年，直到去年退休。
现在，Demis Hassabis 同 Hinton 一起获得诺贝尔奖，也算是一种顶峰相见了吧。
比得奖更有意思的，是得奖人背后的故事：当年 DeepMind 还只是个不为人知的小公司时，就胆敢和百度、微软、Google 三巨头，争抢这位教父，尽管结果肯定是争不过。
我们翻了翻各大媒体报道和硅谷史记，找到了更多跟 Hinton 有趣的冷知识——不得不说，这个人物，可比物理有意思多了。
不是真·物理学家
这一点现在已经人尽皆知了 本次物理学奖之一 John Hopfield 确实是物理学出身——虽然他现在在普林斯顿，是分子生物学教授。
而 Geoffery Hinton 则是知名的「人工智能教父」，他在神经网络上的研究，为人工智能奠定了基础。
实际上，两人的研究都跟物理学有所联系。Hopfield 创造了一种联想储存器，可以存储和重建图像以及数据中其它类型模式，这套理论的基础，正是物理学中的自旋系统。
Geoffrey Hinton 发明的玻尔兹曼机，灵感来自于统计物理学，引入了一种用于模式识别的概率模型。在理论上，它的训练算法、动力学原理，都与简单物理过程有所相似。玻尔兹曼机跟 Hopfield 网络紧密相关。
不过，获得物理学这个奖项着实令两人都非常吃惊，Hinton 甚至没有想过自己会被提名。他很高兴诺奖委员会能看到他和 Hopfield 的研究中，物理学所带来的启发。
只不过在最近，基于 LLM 的人工智能研究与物理学关联不太多了，所以得奖一事让人非常意外。
曾经的学渣，如今的教父
早年间 Hinton 也尝试过物理学，但直接被里面复杂的数学劝退了。甚至到后来做机器学期的时候，他还是会经常跳过数学演算的部分，直接看论证。
直到指导 Yann LeCun 的论文时，他因为完全不懂法语，只能反过来——跳过论述，只看数学。
论文答辩时，Hinton 用英语提问，LeCun 用法语回答，两人居然交流自如。这是基于他们对神经网络共同的信念，LeCun 说，聊天时他感觉 Hinton 正在完成他的句子。
英式冷幽默大师
但凡看过 Hinton 的演讲视频，都会被他的英式冷幽默折服。一位名叫 Aapo Hyvärinen 的研究人员，曾经在发表学术论文时在致谢一栏写道：
本文的基础想法是在与 Geoffrey Hinton 的讨论中提出的，但他本人不愿意成为合著者，因为该论文包含了太多数学方程。
离那个叫 Sam Altman 的人远一点
虽然被称为人工智能教父，但是 Hinton 在警示人工智能潜在的危险性上，称得上是不遗余力。
今天下午，多伦多大学召开的线上媒体会，他在线上感谢了诺奖组委会，以及一直以来共事导师、同事和学生，并说道，「我对其中一位同学格外自豪，他解雇了 Sam Altman。」
美联社记者追问到为什么对 Sam Altman 有如此评价，他表示，OpenAI 的初衷是开发通用人工智能，并保证它是安全的。
「但随着时间的推移，Sam Altman 逐渐把利润置于安全之上，我觉得这很不幸。」
百度离拿下 Hinton 的「皮包公司」，曾经只有一步之遥
Hinton 有两次「创业」的经历。当然，不是严格意义上的创业，更多像是把自己和学生的研究成果，引荐给工业界。
2009 年，他的学生在语音识别上做出了一个很好的模型，于是他们去和当时做手机很红火的黑莓公司接触。经过漫长的沟通，黑莓一位高管说，他们不感兴趣。
「太可惜了，」Hinton 在一场多伦多大学的座谈会上分享这个故事，当时另一位讲座嘉宾是李飞飞，「如果不是这样，我们现在说不定还能看到黑莓呢。」
到了 2012 年，Hinton 和他的学生发表了一篇论文，证明了神经网络强大的价值。率先向 Hinton 抛出橄榄枝的，正是来自中国的百度。
但他的学生提议说，与其去当打工人，不如原地成立一家公司，让巨头来收购。Hinton 想想，有道理，说干就干。
没想到成立之后，四家巨头抛出争相拍卖，分别是百度、Google、微软，以及当时尚未崭露头角的 DeepMind。
拍卖全程用邮件进行，出价时间节奏从一开始的每隔一小时，到每隔半小时。后半程百度直接从北京总部派人指挥。
DeepMind 当时的实力尚浅，只能拿公司股票来参与拍卖，所以很快就出局了。而剩下的三位巨头不断抬价，微软在 2000 万退出了一次。2200 万时，由于 Hinton 提出暂停，微软彻底退出。
在后半程的终极竞价里，百度的出价其实是领先的，然而最终 Hinton 还是属意 Google。他在 Google 工作了十年，直到去年退休。
现在，Demis Hassabis 同 Hinton 一起获得诺贝尔奖，也算是一种顶峰相见了吧。
