傑弗裡·辛頓 (Geoffrey Hinton) 最新劍橋講座的有趣見解
近日，Geoffrey Hinton 在劍橋的演講錄音向大眾公開，在人工智慧界引起不小的轟動。 對於那些不熟悉 Hinton 的人來說，他是人工智慧領域的傑出人物，通常被稱為「深度學習教父」之一。 該講座涉及一系列引人入勝的主題，是一場挑戰人工智慧及其未來傳統思維的智力之旅。
對人工智慧危險的獨特視角
Hinton 演講的一大亮點是他對通用人工智慧 (AGI) 潛在危險的看法。 儘管圍繞 AGI 的討論通常圍繞著其功能和優勢展開，但 Hinton 透過強調風險帶來了全新的視角。 他敦促觀眾思考通用人工智慧的陰暗面，並對它的影響保持警惕。
不朽模型與凡人計算
講座的另一個發人深省的方面圍繞著「凡人」計算的概念。 Hinton 提出了一個有趣的問題：如果人工智慧模型與其硬體密不可分呢？ 與可以在各種設備上運行的當代人工智慧模型相比，這裡的想法是創建與其硬體深度整合的人工智慧代理。 這些代理商將在學習過程中調整和優化其硬件，這可能會顯著節省能源。
這種方法提供了兩種誘人的可能性：
- 能源效率：此類模型的運行能耗則低得多。 這個想法與對永續人工智慧技術的追求產生了共鳴。
- 硬體成長：「成長」具有不同架構的硬體來解決特定問題的概念是誘人的。 這種方法超越了微調數值參數的範圍，也包括模型訓練期間架構特徵的選擇。
背離反向傳播的挑戰
Hinton 意識到，過渡到這種「凡人」模型會帶來挑戰，特別是在訓練方面。 深度學習中流行的模型訓練演算法反向傳播可能不適合這種範式轉移。 有幾個原因：
- 能源消耗：眾所周知，反向傳播是能源密集的，因此與節能人工智慧的兼容性較差。
- 未知的模型結構：如果模型按照預期發展為動態塑造其架構，那麼預測模型功能的確切形式就變得具有挑戰性。
從本質上講，這為探索與「凡人」模型一致的替代模型訓練方法提供了重要動力。 Hinton 的演講鼓勵人工智慧界超越傳統方法進行思考，從大自然中尋求靈感，特別是從人腦中尋求靈感，與反向傳播相比，人腦採用了根本不同的過程。
從模擬電腦到人工智慧未來的旅程
Hinton 的演講展開了一段引人入勝的旅程，從模擬電腦的概念到對人工智慧塑造未來潛力的思考。 它涵蓋了各個階段，包括：
- 「凡人」模型的概念
- 適合這些模型的新穎訓練方法
- 人工智慧代理之間的知識共享策略
- 蒸餾在知識移轉中的作用
- 人工智慧模型從現實世界獲取知識的可能性
講座最終得出了一個發人深省的結論：人工智慧控制的前景，這個概念開啟了人工智慧在我們未來的作用的可能性和問題領域。
最後，Hinton 的演講為熟悉的人工智慧概念提供了全新的視角，並挑戰我們考慮人工智慧領域的替代路徑。 這是一場引人入勝的智力之旅，有望激發人工智慧社群的創新思維並引發有意義的討論。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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