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    全球?qū)崟r:科技人物|AI教父離職:從“人工智能先驅(qū)”到“末日先知”

    封面新聞記者 燕磊


    (資料圖片僅供參考)

    近日,人工智能(AI)領(lǐng)域的開拓者杰弗里?辛頓(Geoffrey Hinton)辭去了在谷歌的工作,并公開談?wù)撍麑I的擔(dān)憂,以及他對AI發(fā)展方向的看法。

    辛頓 資料圖

    “對在AI領(lǐng)域付出的貢獻感到懊悔”

    當(dāng)?shù)貢r間5月1日,辛頓在接受《紐約時報》采訪時說:“很難看出人類如何能阻止壞人利用AI來做壞事。”辛頓擔(dān)心這項技術(shù)的未來版本會對人類構(gòu)成真正的威脅。

    他在采訪中說:“有些人相信這種東西真的可以變得比人類更聰明。”“但大多數(shù)人認(rèn)為這是錯誤的。我以為是30到50年甚至更長的時間。但是,我不再那么想了。”

    辛頓坦言,他之所以離開谷歌,就是為了完全自由地說出人工智能所帶來的危險,甚至還說他對自己在人工智能領(lǐng)域所付出的貢獻感到懊悔。

    辛頓稱,人工智能不僅會導(dǎo)致大量工作崗位消失,而且會導(dǎo)致人們沒辦法知道到底什么才是真實的。

    “我們沒法阻止人工智能的發(fā)展”

    5月2日,辛頓在CNN節(jié)目中表示,如果人工智能變得比人類聰明得多,就會對人類進行操控。人工智能知道怎么編程,就會想辦法繞開人類對其設(shè)置的限制。

    蘋果公司聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫·沃茲尼亞克也在CNN節(jié)目上現(xiàn)身說法,表達(dá)他對人工智能散布虛假信息的關(guān)切。他說,“如果有人想騙你,利用人工智能技術(shù),欺騙就會變得簡單得多。”沃茲尼亞克認(rèn)為,“或許需要某種類型的法規(guī)”對人工智能技術(shù)實施監(jiān)管。

    今年3月底,包括馬斯克在內(nèi)的許多科技產(chǎn)業(yè)人士聯(lián)署了一封公開信,呼吁所有AI實驗室立即暫停訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)至少6個月。辛頓說,“我認(rèn)為我們沒辦法阻止人工智能的發(fā)展,因此我沒有簽署這封信。”

    辛頓承認(rèn),他也不知道未來該如何處理這一問題。

    分析認(rèn)為,辛頓離開谷歌標(biāo)志著科技行業(yè)的一個重要時刻,他從“人工智能先驅(qū)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤澳┤障戎保癸@了人們對人工智能風(fēng)險的日益關(guān)注以及行業(yè)透明度和監(jiān)管的必要性。

    辛頓 資料圖

    AI教父:

    為人工智能技術(shù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)

    現(xiàn)年75歲的辛頓在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域長期從事開創(chuàng)性工作,為人工智能技術(shù)的發(fā)展奠定基礎(chǔ),因此在業(yè)內(nèi)被稱為“人工智能教父”。

    辛頓終身從事學(xué)術(shù)研究,他對人工智能的信仰推動了他的職業(yè)生涯。辛頓曾是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計算機科學(xué)教授,但因為不愿接受五角大樓的資助而離開大學(xué)前往加拿大。美國大多數(shù)AI項目都由國防部資助,而辛頓強烈反對在戰(zhàn)場上使用人工智能。

    2012年,辛頓與他在多倫多的兩名學(xué)生建立了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)公司,可以分析數(shù)千張照片并自學(xué)識別常見物體。谷歌后來斥資4400萬美元收購了該公司,其中一名學(xué)生后來成為了OpenAI的首席科學(xué)家。

    辛頓長期堅信,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器理解和生成語言的一種強大方式,但它不如人類處理語言的方式。然而,隨著去年谷歌和OpenAI使用大量數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng),誕生了Bard和ChatGPT這樣的AI聊天系統(tǒng),辛頓的觀點發(fā)生了變化。盡管他仍然認(rèn)為這些系統(tǒng)在某些方面不如人腦,但它們在其他方面可以使人類智能黯然失色。

    辛頓最為人所知的是AI深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,它使用被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)來從海量數(shù)據(jù)集中提取模式。和其他專家一樣,他認(rèn)為大型科技公司之間開發(fā)更強大人工智能的競賽只會升級為全球競賽。

    辛頓在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的開創(chuàng)性工作塑造了為當(dāng)今許多產(chǎn)品提供動力的人工智能系統(tǒng)。由于對神經(jīng)網(wǎng)路研究的貢獻,辛頓獲得了2018年的圖靈獎。

    責(zé)任編輯:Rex_04

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