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      50年前,英國小伙立志創造AI,如今他卻是發誓要毀滅AI的戰士

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      歡迎來到:自說自話的總裁

      最近,AI毀滅人類的說法又興起了,是馬斯克說的,他轉變真的很大。

      這是他去年(24年)3月還說,(原聲一小段),大意是,雖然AI教父杰弗里·辛頓(GeoffreyHinton)認為AI毀滅人類的概率為10%-20%,但自己比較樂觀,可是,這是他1年后,今年(25年)2月28日的最新說法,又說我們良好利用AI的概率,只剩下80%,也就是20%的概率會被不良好利用,造成災難咯?



      果然,他又補充說,自己之所以,啟動GrokAI就是為了在AI毀滅中,用GrokAI稍稍與之抗衡一下,幫人類多爭取一點時間……

      所以,馬老板的末日場景中是AI大軍與GrokAI激戰,而人類則躲在GrokAI身后,向火星撤退?

      這怕不是喪尸片看多了吧,然而,也就是在馬斯克說這瘋人瘋語的同時,今年2月,還有這樣一款名叫克隆(Clone)的全肌肉骨骼人形AI機器人誕生了,當他被吊著開始跳舞時,這感覺,自己看啊,相信大家都對《EVA》中的亞當、使徒和末日感一點兒都不陌生……



      我們的末日圖景,當真是被這樣一群白色喪尸一般的使徒大軍追殺,它們是AI,比我們聰明,比我們強壯,比我們更加理性,也比我們更懂人性?

      我們如何反抗?

      就像AI教父曾經說過的一樣,如果是青蛙創造了人類,那人類會在乎青蛙的感受嗎?

      或許,這一切末日的根源,就在這位號稱“AI教父”的老木匠身上,他一生都在與主流抗爭,甚至不惜去當木匠也要捍衛理想,而他的理想是什么?



      就是創造天網,創造AI啊,可當他60來歲,真的讓AI覺醒的那一刻,他卻后悔了,開始到處宣揚AI威脅論。

      哪怕大家都覺得他想多了,甚至諾貝爾獎評審團為表彰他覺醒AI,將2024年的諾貝爾物理學獎授予他,又將2024年的諾貝爾化學獎授予他的愛徒——開發ALPHAgo和ALPHAfold的天才科學家——哈薩比斯。



      哪怕哈薩比斯也很樂觀,說自己一定會讓AI成為人類的幫手,而非敵人,要讓AI幫我們每個人都活到150歲。

      可是,怪老頭兒辛頓卻依舊預言,30年內,AI毀滅人類的概率為10%-20%。

      另一個層面,他是黃仁勛的貴人,如果沒有他的慧眼識珠,英偉達GPU很可能至今都還只用來打游戲。



      他也是伊爾亞(IlyaSutskever)的貴人,是他將伊爾亞從一個炸薯條的成人大學學生,一舉提拔成OpenAI的首席科學家,還順手拯救了OpenAI,幫他從馬斯克那兒幫OpenAI要來了關鍵投資,當然,這也包括他徒孫哈薩比斯的DeepMind公司,因為,DeepMind的原始投資,也是他當年出面找馬斯克要來了的……

      是不是很像是一切早有安排?



      當他不知道自己在創造什么時,他完成了一切,而當他幡然醒悟時,他卻說,一切都已經晚了,自己沒有解決方案,只能把問題留給更聰明的年輕人……

      于是,他的愛徒,OpenAI創始人兼首席科學家——伊爾亞,在幾年前,OpenAI發表ChatGPT一炮而紅之后,憤然與OpenAI決裂,創辦了天網之盾(SafeSuperintelligence(SSI))公司,專門防止AI風險。



      還有他的另一個愛徒——MetaAI的負責人——楊立昆,卻公然指責老爺子太迂腐,該退休了,AI發展根本沒有什么風險……

      所以,你相信誰?

      是Deepmind的活到150歲?

      還是OpenAI的人類毀滅者?

      又或者是,馬斯克的AI雇傭軍?

      伊爾亞的天網之盾?



      還是像楊立昆說得一樣,這都太迂腐了,你們樂觀點兒行不行?

      這大概就是如今AI江湖中的恩怨八卦,具體我們何去何從?

      或許,一切故事,都因這位AI教父而起,而看清他,我們就能看清未來幾年的走向與圖景……

      最差,也能再買個英偉達的股票吧……

      好了,不扯遠了,有關他的故事,我們從一張瘋狂的合影說起……



      1871年·倫敦白麗照相館

      時間回到1871年,倫敦白麗照相館(WHITELEY,PHOTO)中,布爾夫婦,為五個女兒和外甥拍下了這張合影。

      我們先說照片外的老布爾(GeorgeBoole),不要懷疑,他就是那位支配你高數恐懼的喬治·布爾,統治人類代數和邏輯學200余年,也是現代計算機與數字邏輯學的奠基人。



      畫面中央,是他的老婆,也是個數學家,但重點是姓埃佛勒斯(Everest),也就是珠峰英文名的那個埃佛勒斯(MountEverest),這是他叔叔當年探險、測量,并命名的……

      然后,夫婦倆生了五個女兒,依次是,老五安瑟(EthelBoole),世界名著《牛虻méng》的作者。

      老四露西(LucyBoole),倫敦皇家醫學院教授,英國化學學會首位女院士,當今制藥領域的奠基人之一。



      老三艾麗卡(AliciaBoole),數學家,提出了多面體(Polytope)的概念,四維空間的奠基人之一。

      老二瑪格麗特(MargaretBoole)雖然沒當科學家,但把兒子培養成了量子專家,長崎爆炸的那顆钚彈核心,就是他設計的……

      以及最后,老大瑪麗(MaryHinton),詩人,嫁給了科學怪才——查爾斯·辛頓(CharlesHinton),這也是四維空間的奠基人之一,而她倆的這個兒子,就是我們故事主角——杰弗里·辛頓的爺爺,他這爺爺,是一個很厲害的生物學家,然后,他爸爸又是一個很厲害昆蟲專家,英國皇家學會會員。



      另外,辛頓家族這邊,也是學術世家,比如,小辛頓的表叔是著名的馬克思主義者——韓丁。

      表姑是在延安窯洞里結婚的核物理學家——寒春,等等等等,我們就不展開說了。

      這家譜夠嚇人吧?

      但也可想而知,如果你在這樣一個家族里讀不好書,那將意味著什么?

      然而,我們的主角兒小辛頓,就是這樣一個主兒……



      叛逆的根源

      辛頓曾回憶說,你們認為,我一生都在與主流作對。

      其實,這種叛逆的根源在我很小時就已經種下了。

      原來,辛頓的父母都是無神論者,可當時的英國,重點學校卻全是教會開得啊。

      沒辦法,父母一方面讓小辛頓記住,宗教全是胡說八道,另一方面又為了雞娃,10歲時,不得不把小辛頓送進一所頂尖的教會學校讀書,而且要從小學一直讀到高中畢業……



      這你就說有多擰巴吧,小辛頓在這里感到了徹底的孤立和格格不入,他說,自己曾在一堂宗教課上忍無可忍,舉手發言反駁老師,說所有的好東西都是上帝給的?

      好東西和上帝有什么因果關系?

      老師被懟到無語,只能反問,那你說好東西不是上帝給的,又是誰給的?

      結果小辛頓大聲的說——RUSSIA,俄國啊……



      真的,說到這里我都不知道怎么說了,辛頓出生于1947年,發生這事兒時應該是1960年左右,正在冷戰啊。

      只能說,老家夠硬,小孩兒就夠霸氣……

      接著,高中時期,叛逆的辛頓成了學校里的朋克小王子,據說沒有老師干管他,他的伙伴兒也都是一些叛逆的差生,但這其中,有個名叫伊曼·哈維(InmanHarvey)的人不一樣,屬于那種整天和你逃課出去打游戲,但成績卻總比你好上一大截的家伙。



      他有一次跟辛頓說,你知道嗎?

      我們的大腦是一種全息投影的儲存模式,哪怕把腦瓜子挖掉一勺,也不影響記憶和思考,吧啦吧啦一大堆,聽得辛頓對他崇拜至極,甚至發誓要追隨他,一起去大學研究大腦。

      果然,這老哥們兒后來順利考入劍橋大學數學系,至今都是可進化機器人領域的翹楚。

      而我們的小辛頓呢?



      不用想了,就像人大附中最差的都能保送人大一樣,辛頓也被保送進了劍橋,讀物理和化學專業。

      可是,辛頓只讀了一個月就退學了,理由是,當時我18歲,第一次離家,學習很難,又沒姑娘,我很郁悶……

      真的,又沒姑娘,我反復看了好幾個采訪,辛老爺子就是這么說的……



      好吧,如此抽象的大學室友,大家不妨對號腦補一下……

      接著,辛頓跑去倫敦混社會,一邊當木工一邊讀大量的俄國文學作品,而且還全是壓抑文學,像是《罪與罰》和《卡拉馬佐夫兄弟》,這期間,估計是實在架不住爹媽嘮叨,一年后,他重返劍橋,學建筑專業,可這次更夸張,僅僅讀了一天就又不讀了,難道是建筑系姑娘更少?



      原來,他后來自己說,我去學建筑之前,在一家建筑師的工作室里呆了一個夏天,我們本以為我會和他一樣,在劍橋的桌子前,設計一些宏偉的建筑,然而,我到劍橋后發現,他們全在講,這超預算了啊,我們是要用個便宜點兒的地板還是便宜點兒的門把手?

      去他的,這是建筑系?



      很快,辛頓轉到了劍橋大學的生理學系,本來也上了幾節課就準備告辭,但聽說到第三學期,老師會講大腦是如何工作的,這個他感興趣啊,自己當初最喜歡大腦了。

      可是,到了第三個學期,老師說,諸位聽好了,大腦是這樣工作的:

      1,它有數萬億個神經元細胞;

      2,神經元細胞有樹突和軸突;

      3,軸突傳出化學信號和電信號,樹突接受;



      4,沒了,下課。

      這你,逗我玩兒吧?

      辛頓聽后直接暴走認為你們這幫生理學菜雞,根本不可能搞懂大腦,要搞懂大腦,還得靠哲學。

      于是,辛頓又轉到哲學系去了……

      可哲學是一個強調思辨的專業,而思辨、叛逆這個辛頓在行啊,沒幾天他就和導師吵得不可開交,很快便得出結論——去他的哲學,菜雞而已。

      就這樣,辛頓又來到了他認為最有可能接近大腦的專業——心理學。



      這次真不能換了啊,馬上要畢業了啊,趕緊的,不知道是不是在老爹的安排下,他于1970年以劍橋大學國王學院實驗心理學“榮譽學士”的身份畢業了……

      真的,學士還能有榮譽等級,可見他當時頂著了多大的家族壓力,我好像聽到有人在說,我們布爾家,我們辛頓家,200年了,竟然出了個榮譽學士……

      然而,這一切改變不了辛頓的決心,他后來說,我可能有一種「學術多動癥」,無法安心學習。

      但很顯然,他始終知道,他要研究大腦,只不過,當時的各種學科都無法理解大腦而已……



      叛逆的堅持

      本來,想研究大腦,只要你乖,別整天懟導師,那些祖上四代的大神親戚們誰不能給你安排安排?

      然而,辛頓卻再次選擇叛逆,他跑去倫敦,干木匠活兒糊口……

      但說來也巧,辛頓這次似乎真的叛逆對了。

      因為,就在他做木匠那會兒,有關人工智能的研究有了進展,學術圈分出三個學派:



      1,行為主義(Actionism):認為人工智能也應該和人類一樣,先對環境觀察,然后做出動作,得到環境反饋,判斷是正反饋還是負反饋,隨后,將這一過程存儲、學習,在做出新的動作,讓環境再次反饋,這樣讓智能一點點存儲、學習并進化,因此,這一派也叫進化主義(Evolutionism),聽上去完美,但實操起來苦難重重,現在我們的硬件水平都還不太夠,在當時就更別提了,因此,當時這一學派的研究的方向主要集中在高達,機甲這一塊,甚至可以說,我們的機甲片就來源于這一思想。



      2,符號主義(Symbolicism):認為一切出邏輯出發,只需要用辛頓祖上布爾教授的符號邏輯,編程、模擬,就能讓計算機擁有智能,比如,著名的國際象棋計算機——深藍(DEEPBLUE)就是這個主義的產物,通過把每顆子價值化,每一步邏輯化,再用程序窮舉、運算、對比,完成了對人類國際象棋大師的擊殺。



      按理說這是辛頓祖上的學派,自己想要研究,加入進去,隨便混混也能有所成就,但是,這可是叛逆的辛頓,祖上能當飯吃嗎?

      又沒有姑娘,我偏不研究這個方向……

      那就只剩下當時剛剛興起了非主流方向了

      3,連接主義(Connectionism):這個主義來自圖靈,圖靈曾稱呼自己的研究是一場模擬游戲——我們既然搞不清大腦的原理,那就不要搞清,只需要模仿上帝,讓計算機像人腦一樣工作就好。



      這段圖靈的故事我們專門說過,真的,就像冥冥中有安排一樣,圖靈和辛頓都是英國人,都有世家貴族的氣質,都因為朋友而發誓破解大腦之謎,可圖靈是一個安靜,喜歡一個人跑步的人,辛頓卻是另一個極端的叛逆,兩人不約而同的認為,與其破解上帝,不如模仿上帝,我們用計算機模仿一個人腦神經元工作的黑盒就好,讓它開始運作,它就能隨著硬件的升級,訓練的增強,慢慢發展出智能。



      這大概就叫神經網絡吧,當時沒人看好,聽上去就像玄學一樣。

      結果,辛頓卻忽然聽說,愛丁堡大學有個希金斯教授(ChristopherLonguet-Higgins),正在研究神經網絡,于是,他二話不說,扔下木匠工具,立刻前往愛丁堡,拜在教授門下,這年,他25歲,躊躇滿志。

      然而,萬萬沒想到,自己剛剛到實驗室,就遇上了無比恐怖的一幕……



      1972年·愛丁堡大學

      時間回到1972年的秋天,教授希金斯忽然把大家全都叫來,圍成一圈,沒有說話,而是環視眾人,辛頓才剛來沒幾天啊,就碰上這么肅殺的陣仗,有點兒不明白。

      但忽然,他聽見學長、學姐們開始紛紛應和,有的說對對對,我們現在的硬件根本無法模擬大腦。

      有的說,要行得通,圖靈當年就干了,怎么還輪得著我們呢?



      而最理智的學長們則直接甩出了當時的名言——不要模仿上帝。

      這是一句對人工智能神作《感知機》的總結,這本書當時很火。

      本來,感知機(Perceptrons)這是美國那邊,開發出的一種神經網絡機器,一度很火,因為它證明了,神經網絡可以在無限次的訓練循環中學習任何任務,只要這些任務是你的大數據參數能夠體現的。



      可是,不知不覺中,感知機這都開發出來10多年了,卻還停留在理論證明階段,不少人在這條路上感到絕望,因為,當時的硬件限制是一方面,還有一方面嚴重的問題,那就是當時哪兒來什么大數據去訓練你的神經網絡參數啊,磁盤還是8英寸的樣子,容量不超過1MB,就算你用1億張磁盤疊出了1億MB,這也就是100TB的容量而已,雖然夠訓練了,但你這100TB的數據量難道靠手打打入電腦嗎?



      所以,1969年的《感知機》出版,幾乎就給連接主義和神經網絡判了死刑——不要模仿上帝,雖然線路可行,但人類,畢竟是人類而已……

      說完這些,不一會兒,實驗室里又安靜了,希金斯教授也果然拿出了一本《感知機》放在桌上,此時無聲勝有聲啊,大家都明白,我們的教授叛變了,要帶我們一起奔向光明的符號主義。



      大家甚至有點兒高興,因為,符號主義好發論文,好畢業啊。

      然而,我們的辛頓這時在想什么?

      我當然不知道,但我可以肯定,他心中一定是萬馬狂奔。

      何去何從,是再一次掀桌子開懟?

      還是立刻二話不說,甩他一臉,然后瀟灑的回去當木匠?



      我在讀這段故事的時候,腦海里一直有一個辛頓老爹手眼通天的形象,雖然各種資料里從來沒提過他老爹和家族,但是,不信你試試,別說劍橋、愛丁堡了,你隨便找個三流大學,能四年換五個專業?

      還說到希金斯實驗室讀碩士就讀?

      不可能的啊,天才如牛頓,當年都沒這個待遇。

      所以,很可能,希金斯教授也是顧命大臣,早就被辛頓爹媽、家族打過招呼,幫我們好好管教這逆子。



      果然,接下來,希金斯教授看著即將爆發的辛頓,總算說話了,他說,當然,你們也可以用作品來證明,符號主義是錯的,神經網絡可行,尤其是你,辛頓,我看的出來你想這么干。

      辛頓回復說,半年,你給我半年,我絕對能證明符號主義的膚淺。

      好,就這樣,希金斯教授一個江湖套路就降服了辛頓。

      可半年之后又怎么辦呢?



      希金斯的詭計?

      很快半年時間到了,希金斯就像把這事兒忘了一樣,提都不提。

      是辛頓主動跑來找教授,教授都沒說話,辛頓就開口了,再給我半年,我證明你是錯的。

      OK,就這樣輕松,希金斯再次給自己續命半年。

      辛頓就像一條鰱魚,雖然每天都要在實驗室里和各種學長、學弟大吵大鬧,但這也好,拓寬思路,激發討論,希金斯教授默默的把控著這一切。



      于是,又過了半年,辛頓又來了,又把給我半年時間的話重復一遍。

      希金斯不愧是教育大家,將計就計,半年就半年,我等得起。

      就這樣,半年半年又半年,人家后來的好幾屆學弟學妹都畢業了啊,辛頓還在每天為,什么的神經網絡和學弟學妹們大吵大鬧……



      就這樣,一直半年了整整12個輪回,6年過去了,這都1978年了啊,希金斯教授實在有點兒扛不住。

      總之,在辛頓沒有任何顯著學術成就的情況下,他被希金斯教授強行畢業了,獲得了愛丁堡大學人工智能專業的Ph.D,這怎么看著,就真有點兒掃地出門的味道啊。

      但此處不留爺,必有留爺處,聽說,美國那邊有不少大學都在研究神經網絡,于是,辛頓決定去美國發展。



      來到美國……

      起初,大約有4年時間,辛頓又干黃過兩所大學的職務。

      直到1982年,辛頓入職卡內基梅隆大學,他卻忽然發現,這么順?

      要錢有錢,要人有人,想找個權威懟兩句都找不到,因為,整個大學,神經網絡幾乎只有自己在研究啊。

      可明明美國這邊的同事,也已經給神經網絡判了死刑啊,又為什么自己還能如此順風順水?



      甚至1年后,梅隆大學直接給了自己計算機系副教授的職稱。

      自己這個反骨仔,忽然有點兒受寵若驚啊。

      這年辛頓36歲,可謂愛情事業雙豐收,因為,他在美國,終于找到了姑娘,名叫羅莎(RosalindZalin)比自己大4歲,是堅定的社會主義者,也是加州大學的分子生物學家。



      兩人在1983年正式結婚,家庭美滿,事業上升,辛頓這把寶刀,似乎終于被裝入了刀鞘,同時,研究上也突飛猛進,到了1986年,沉寂、或者說堅持了20年的辛頓終于在沉默中爆發。

      他和另外兩名同事,用這篇《通過反向傳播誤差來學習》的論文引爆了整個人工智能領域,因為它證明了,神經網絡不僅有單層,還可以用多層結構用來進行機器自主的深度學習,同時,這種多層神經網絡的結構也將讓我們曾經以為不可能實現的天頂星級運算力大幅降低,甚至成為現實。



      具體說來,這叫做,反向傳播算法,就是根據錯誤結果和正確結果之間的誤差,讓神經網絡自動調整算法參數,提高下一次回答正確的可能性,比如,后來我們的AlphaGo、ChatGPT都是基于這種多層神經網絡結構開發的,雖然當時算力還達不到,可大家都知道,根據摩爾定律,每18個月,算力翻番,這種算力很快就能實現。

      因此,一夜之間,研究大地震,所有人都在說,難道這么多年我們錯怪了神經網絡?

      難道辛頓是對的?



      毫無疑問,這是對一個叛逆者的最大認可,辛頓似乎終于要迎來自己逆風飛翔的時刻,然而,可怕的現實卻再一次將他擊倒……

      放棄理想……

      如果是你在被白眼了20年后,終于有一天用事實說話,讓那些白眼者忽然對你投來了敬佩的目光,你會為了某些東西而放棄這一切嗎?

      恐怕很難,但辛頓卻在1987年,忽然離開了梅隆大學,舉家搬遷到加拿大,再次隱居。



      原來,只因為他發現,這些年的順風順水,全因為,梅隆大學給自己的是軍方資金,當美軍得知辛頓教授的神經網絡成功時,立刻表示,我們將加大投資,請為我們研究武器。

      2023年,辛頓曾在采訪中說,當時我大部分AI研究資金來自五角大樓。

      這與我反對將AI用于軍事的價值觀沖突,因此我選擇離開。



      看似淡淡的回答,而這背后可是辛頓一生當中,最寶貴20年的堅持啊,他為信仰拋棄這一切,就像一個俄國革命家一樣……

      他來到了加拿大高級研究學院(CIFAR)準備重新開始,至于資金和生活費?

      自己還可以抽空去多倫多大學教書。

      就這樣,你無法想象沒有國家、軍方和大資金的支持,你想用1987年的電腦玩兒深度學習?



      你還要等多久?

      當時,辛頓手下有一個博士生——法國小伙兒,楊立昆,他是后來MetaAI的掌門人,他當時就幫辛頓算過,如果摩爾定律不出意外,那么這一等待的時間將是50年,也就是2037年,到時候,你可都是90歲的老朽了啊,你等得起嗎?

      楊立昆等不起,第二年(1988年)就跑去貝爾實驗室投奔銀行金主爸爸了。

      可辛頓卻知道,自己在等待一個奇跡的降生,而這個奇跡就叫做——英偉達……



      2002年·加拿大多倫多

      時間來到2002年,英偉達還在幫Xbox趕制GPU,而就在這個時候,某個星期天,據辛頓回憶說,我正在辦公室敲代碼,忽然聽見有人敲門,敲得很急,我開門一看,是個年輕的學生。

      他說自己整個暑假都在炸薯條,對機器學習很感興趣,想來我實驗室工作……

      辛頓本想婉拒,于是說,那我們約個時間聊聊吧,可小伙兒卻說,何不就約現在?



      聊完后,辛頓給他那篇自己的成名作《反向學習》,讓他看看了下周末再來找自己。

      結果,到了約定的時間,小伙兒過來說,我沒看懂。

      一時間辛頓有些失望,心里還暗想,看著挺聰明的一小伙兒啊,怎么連這么簡單的鏈式算法都看不懂。

      然而,正當辛頓說出這一疑問時,小伙兒立刻說,不不不,我不是這個沒看懂,我是說,我不懂這論文作者為何不給里面的那個合理化函數優化器加一個梯度?

      這明明可以更高效啊。



      就這一句話,讓辛頓驚為天人,你是何方神圣?

      而那小伙兒答,我叫伊爾亞·蘇茨克維(IlyaSutskever),來自以色列,讀過兩年成人大學……

      就這樣,炸薯條的伊爾亞成了辛頓的首席愛徒,而僅僅四六年后,這愛徒又說,老師,您打不打游戲?

      我知道一家名叫英偉達的公司,正在生產GPU,大家都用它打游戲,但我認為,GPU如果用來訓練神經網絡,那效率會提高數十倍啊。

      GPU就像一個個小房間,和CPU比,里面坐著的都是菜鳥,但這些菜鳥幫我們反向學習完全夠了啊,您何不試試?



      可是,一張游戲顯卡怪老貴的,實驗室沒經費啊,于是,辛頓決定親自刷臉付款,他給英偉達發郵件說,我向1000名機器學習專家推薦你家顯卡,你能送一張給我嗎?

      結果,那邊回復說,不行嗎?

      辛頓親口說,開玩笑的,那么邊沒回不行,而是根本回都不回郵件……

      后來,當我把這個故事告訴黃仁勛的時候,他馬上送了一張顯卡給我。



      不扯遠了,故事回到2009年,當刷臉付款失敗后,實驗室斥「巨資」購買了一塊1900嘗試訓練,結果立刻提升了30倍效率。

      辛頓似乎看到了自己一直等待的奇跡——就是你啊,英偉達GPU。

      就這樣,歪打正著,黃仁勛也即將被辛頓捧上神壇,而此時,黃仁勛還根本不知道這一切,還在和臺積電摳吃成本呢,他正在破產的邊緣徘徊。

      然而,一切在2012年,突然天翻地覆……



      CUDA也是被安排好的?

      黃仁勛當時為何瀕臨破產?

      因為,他投入數十億美元開發的CUDA通用計算機顯卡被市場重挫,又貴兼容性又差,根本賣不出去。

      最要命的是你一個游戲顯卡,竟然有1-2秒,數千毫秒的延遲啊,你這還打啥游戲?

      可黃仁勛不知道的是,就在2012年,英偉達窮途末路之時,辛頓實驗室中,伊爾亞正在用CUDA訓練他們的視覺識別AI,訓練結果奇好,我這兒可不管你什么兼不兼容,延不延遲的,只要房間夠多,算力夠足就好。



      結果,CUDA幫伊爾亞一舉拿下視覺識別大賽(ILSVRC)第一名,英偉達CUDA顯卡被證明,就是為AI而生的神卡。

      當然,這會讓的黃仁勛還要再掙扎幾個月,各大科研機構還需要時間依次反應過來,來找黃仁勛買成堆成堆的顯卡……

      可是,時間不等人,自己好不容易又等待了25年才等來的奇跡,哪能讓別人再搶先一步呢?

      辛頓也需要成堆成堆的顯卡,可黃仁勛當時又不給他刷臉支付,于是,辛頓只能向自己曾經那個商業嗅覺敏銳的徒弟——楊立昆求助,可楊立昆這會兒也不好過,貝爾實驗室都黃了。



      但不要緊,辛老師,你可能不認識吳恩達,但我告訴你,他可是你的精神徒孫,也是我們深度學習教派的擁躉,他現在正在主管谷歌大腦(GoogleBrain),用得就是咱的深度學習,你創建一個公司,他絕對收購。

      就這樣,僅僅成立4個月的DNN公司被谷歌斥資4400萬美元收購,啥都沒有,就相當于4400萬美元買了幾篇論文而已,但這足夠了,辛頓用著4400萬成了黃仁勛的大客戶,深度學習背后的那個AI也終于將在這4400萬美元的支持中覺醒了……



      難道一切都是天意?

      但緊接著,接下來的故事,更加天意……

      2014年·DeepMind

      時間來到2014年,辛頓的另一個好徒孫——哈薩比斯創立的DeepMind沒錢了,不得不賣身。

      這個故事我們聊聊頻道專門說過,當時谷歌CEO開價6.5億,而Facebook的扎克伯格一聽,立刻兩倍,不管谷歌給多少,反正我給兩倍。



      然而,為什么哈薩比斯最后沒有把公司賣給扎克伯格呢?

      其實,這是因為他繼承了辛頓的,怎么說?

      白魔法?

      他給收購開出了一份《道德與安全審查協議》就是不能讓自己干那些可能不道德會危害人類安全的事情。



      可什么事兒道德,什么事兒危害人類安全?

      完全沒標準啊,這就相當于在指著谷歌CEO的鼻子說,愛買買,不買滾,而且哪怕你買了,你也不能管我……

      這差點兒沒把谷歌內部一眾高層給氣炸了。



      但辛頓卻非常欣賞這份《協議》,因為,他早在1987年就意識到了AI的危險,這東西勢必比人類更聰明,如果用它來制造武器,那是自己絕不會接受的。

      可如今用它來搞搞谷歌大腦?

      搞搞圖片識別呢?

      或許還行吧,但徒孫哈薩比斯開出了一份安全協議,這證明他看得很遠,很聰明。

      于是,在辛頓的擔保和游說下,谷歌最終接受了協議,達成了收購。



      這也就是我們2016年看到的AlphaGo,擊敗了李世石和柯潔,讓人類在圍棋上也被碾壓,真的是驚為天人啊。

      與此同時,2015年,辛頓也鼓勵愛徒伊爾亞自立門戶,與幾個朋友創立了非營利組織——OpenAI,本來,OpenAI繼承的也是白魔法,可是,當2022年OpenAI發布ChatGPT震驚世界以后,辛頓意識到,那個魔王出現了——它叫做,資本、商業和競爭。



      就像AI在借助商業競爭讓自己徹底逃出牢籠一樣,2023年1月,微軟眼看著自己隨手投的OpenAI搞出了ChatGPT,就立刻在追加了100億美元的投資,而就是在這種大背景中,辛頓意識到,這將是一場各大商業集團的AI軍備競賽。

      糟了,我當初還把所有的訓練模型全開源了……



      用辛頓的話說,他開源的那些東西,就像是奧本海默他們當年最難獲得的那些濃縮鈾,為什么制造原子彈的原理現在大家都知道了,可依舊沒幾個國家能造呢?

      因為,各大國早就封禁了濃縮鈾這一關鍵原料的制備方法和設備。

      而現在,這場全新的AI軍備競賽中,這些東西卻是開源的……



      很快,競賽就將從商業集團蔓延到國家層面,2023年1月,辛頓忽然意識到,自己親手創造的怪物,就這樣不知不覺中逃出了牢籠……

      雖然,他知道自己無力回天,但他當即做出了兩個決定:

      1,愛徒伊爾亞,你立刻離開OpenAI,我這里還有不外傳的終極白魔法,你趕緊拿去做一家天網之盾公司,能幫人類續幾秒是幾秒吧;



      2,我自己也必須再次穿上反骨仔的戰衣,此后余生只干一件事兒,那就是不遺余力的狂噴AI,毀滅AI,我必須讓世人警示,這是滅世級的災難。

      于是,2023年5月,師徒兩人毫無留戀,一個離開了躺在100億美元現金上的OpenAI;

      一個則在反叛了足足43年后,好不容易迎來自己被認可,獲得諾貝爾獎的時代,選擇了繼續反抗,離開谷歌,狂噴自己……



      我忽然想到了《孤勇者》這首兒歌,想到了那句:孤身走暗巷,對峙過絕望,披著破爛的衣裳,卻敢堵命運的槍……

      我都為老爺子感到幾分悲涼,可人類的未來究竟何去何從?

      最新的一些故事

      2024年春天,馬斯克致電老朋友辛頓,辛頓這些年也確實應該幫馬斯克賺了不少。



      不說辛頓有沒有在2012年就讓老馬持續買入英偉達股票,至少公開可查的,辛頓的兩個愛徒、徒孫創辦OpenAI和DeepMind時,他都讓老馬參與早期投資。

      可是,就在2024年6月,辛頓卻說,馬斯克邀請我加入他的xAI科學顧問委員會,討論AI安全問題。

      可我們通話20分鐘后,我就掛斷了,馬斯克渴望成為焦點,我不再認為他是我的朋友。



      接著,到了2024年12月,辛頓卻又和老馬站到了一個戰壕里,他公開支持老馬起訴OpenAI,因為,馬斯克是早期投資者,有決策權,可OpenAI已經黑化,不受控了,難道是辛頓想在借馬斯克之手再影響OpenAI的決策?

      還是說,這期間,老馬的xAI白魔法大軍的想法打動了辛頓,兩人決定聯手?



      然而,翻臉比翻書還快,就在我寫這稿子的同時2025年3月,辛頓就在X上炮轟老馬,聯名上千名科學家簽署公開信,要求英國皇家學會(RoyalSociety)開除馬斯克的會籍,因為他對美國科學機構造成了巨大的損害,這是因為老馬查賬惹得禍嗎?

      不知道,反正馬斯克回懟說,只有膽小、缺乏安全感的人,才會關心什么會員資格。

      歷史是真正的評判者,永遠都是。

      您的上述評論是輕率無知、殘忍和虛假的。



      老馬也很鬼,話風一轉,最后又說,但話說回來,哪些具體行為需要改正?

      我會犯錯誤,但會努力快速改正。

      看來,老馬還是敬重辛頓。

      可另一位——大弟子楊立昆,卻似乎走上了徹底欺師滅祖的道路,這是2024年5月楊立昆的言論,他說辛頓應該退休了,他職業生涯的目標就是發現大腦的學習原理,結果他誤打誤撞搞出反向學習算法,發現了大腦的秘密。



      也許因此,辛頓的人生目標消失了,雖然他貢獻很大,可他現在卻變得偏激,認為AI有主觀體驗,它們能真切感受到自己所說的話,我完全不同意這個觀點,我認為他錯了,我不明白他為什么這么說,可能是因為他已經退休了,覺得自己不能再為這個領域做貢獻了……

      面對大弟子的公開質疑,辛頓則在一次采訪中故意透露出終極殺手锏——就像楊立昆說得一樣,我離開谷歌時,已經75歲了,無論如何都到了應該退休的年紀。



      但同時,我也是為了用行動來警告AI的危險,而且也只有我離開了谷歌才能自由發言,至于害怕AI的原因,則是因為我正在嘗試找到AI耗能的終極解決方案。

      它的功耗應該降至人腦耗能的30瓦,而非現在動輒上百萬瓦的規模。

      所以,這是在說什么?

      老辛頓這是也要白袍變黑袍了嗎?



      開發出和人腦一樣只耗能30瓦的人工智能?

      那和滅絕人類有什么兩樣?

      然而,轉念一想,這會不會才是真正的天網之盾呢?

      未來擋在我們前面的,難道真的是一群和我們一樣,靠生物電就能驅動的白袍AI?

      我專門查了一下,辛頓的這個研究方向,其實就是更進一步模仿大腦。



      我們的大腦之所以耗能低,是因為我們不去記住很多細節信息,而是很抽象的記住大量的經驗,可是如果當真AI放棄了自己的高耗能,高記憶量,來變得和我們人類一樣用“心”思考,用“經驗”抽象時,它們又和我們還有什么兩樣呢?

      或許,唯一的區別,就是它們可以更容易的實現硅基永生,上傳意識,而這,就是哈薩比斯也在說,我們都能活到150歲的真相嗎?



      或許,這最后的末日預言讓人更加不適,變為數據,不斷的轉生到一具具新造的肉體當中。

      這會不會比毀滅本身更可怕呢?

      因為上帝給予過我們世界上唯一平等的東西——死亡,現在也要被剝奪了……

      真的不能在往下說了,故事忽然變得陰暗。



      一切當真是AI早已預謀好的圖景嗎?

      最后,本周的會員頻道,我們再來分享一個光明一點的結局吧,大家想過沒有,既然我們是靠著模仿上帝而創造了AI,那么理論上,上帝創造我們時植入了多少愛心、友善和臣服,那我們模仿上帝所創造出來的AI也應該擁有同樣的本心啊。



      或許,當AI真的越來越像人,我們看到的將是另一幅無比感人的故事。

      就像早在1976年,科幻大師阿西莫夫就寫過的一樣《兩百歲人》,那也許才是一個真實的AI與人類的故事。

      黃仁勛GPU訓練出來的,或許真的只是機器?

      好了,今天的故事就分享到這里,謝謝大家。

      最后夫人說,只懂殺戮的是機器,智慧必然有愛心,可人性是一半殺戮,一半愛心,難道我們是殘次品?

      (完結)

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      Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

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