Der Nobelpreis steht kurz vor der KI-Verleihung. Diese 10 Wissenswertes werden Ihnen helfen, den Paten der KI wieder kennenzulernen.

Der diesjährige Nobelpreis für Chemie und Physik wurde an zwei Persönlichkeiten der künstlichen Intelligenz verliehen: der eine ist Demis Hassabis, der Gründer von DeepMind, und der andere ist der Pate der KI, Geoffrey Hinton.

Interessanter als der Gewinn des Preises ist die Geschichte hinter dem Gewinner: Als DeepMind noch ein wenig bekanntes kleines Unternehmen war, wagte es den Wettbewerb mit den drei Giganten Baidu, Microsoft und Google um diesen Paten, obwohl das Ergebnis definitiv ein Wettbewerb war . Aber.

Wir haben wichtige Medienberichte und die Geschichte des Silicon Valley durchsucht und weitere interessante Kleinigkeiten über Hinton gefunden – ich muss sagen, dass dieser Charakter viel interessanter ist als die Physik.

Eigentlich kein Physiker

Das weiß mittlerweile jeder Einer der Gewinner des Physikpreises, John Hopfield, kommt tatsächlich aus der Physik – obwohl er jetzt Professor für Molekularbiologie in Princeton ist.

Geoffery Hinton ist der bekannte „Godfather of Artificial Intelligence“. Seine Forschungen zu neuronalen Netzen legten den Grundstein für künstliche Intelligenz.

Tatsächlich hat ihre Forschung etwas mit der Physik zu tun. Hopfield hat ein assoziatives Gedächtnis geschaffen, das Bilder und andere Arten von Mustern in Daten speichern und rekonstruieren kann. Die Grundlage dieser Theorie sind Spinsysteme in der Physik.

Die von Geoffrey Hinton erfundene Boltzmann-Maschine wurde von der statistischen Physik inspiriert und führte ein probabilistisches Modell zur Mustererkennung ein. Theoretisch ähneln sein Trainingsalgorithmus und seine dynamischen Prinzipien einfachen physikalischen Prozessen. Boltzmann-Maschinen sind eng mit Hopfield-Netzwerken verwandt.

Der Erhalt des Preises für Physik kam jedoch für beide überraschend und Hinton glaubte nicht einmal, dass er nominiert werden würde. Er freut sich sehr, dass das Nobelpreiskomitee die Inspiration sehen kann, die die Physik in seine und Hopfields Forschung eingebracht hat. Allerdings hatte die auf LLM basierende Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz in letzter Zeit kaum etwas mit der Physik zu tun, weshalb der Gewinn des Preises sehr überraschend ist.

Einst ein Drecksack, jetzt ein Pate

Hinton versuchte sich in seinen frühen Jahren auch an der Physik, wurde jedoch von der komplizierten Mathematik, die damit verbunden war, direkt entmutigt. Selbst als er später das Semester für maschinelles Lernen absolvierte, übersprang er oft die mathematischen Berechnungen und schaute sich direkt die Argumente an.

Bis er Yann LeCuns Abschlussarbeit betreute, konnte er, weil er überhaupt kein Französisch verstand, nur das Gegenteil tun – die Diskussion auslassen und sich einfach die Mathematik ansehen. Während der Verteidigung der Dissertation stellte Hinton Fragen auf Englisch und LeCun antwortete auf Französisch. Die beiden verständigten sich problemlos. Dies basierte auf ihrem gemeinsamen Glauben an neuronale Netze, sagte LeCun, und während des Gesprächs hatte er das Gefühl, als würde Hinton seine Sätze beenden.

Meister des britischen trockenen Humors

Wer sich das Video von Hintons Rede angesehen hat, wird von seinem britischen trockenen Humor beeindruckt sein. Ein Forscher namens Aapo Hyvärinen schrieb einmal in die Danksagungsspalte, als er eine wissenschaftliche Arbeit veröffentlichte:

Die Grundidee für dieses Papier entstand aus Gesprächen mit Geoffrey Hinton, der jedoch nicht bereit war, Co-Autor zu werden, da das Papier zu viele mathematische Gleichungen enthielt.

Halten Sie sich von diesem Kerl namens Sam Altman fern.

Obwohl er als Pate der künstlichen Intelligenz gilt, hat Hinton keine Mühen gescheut, um vor den potenziellen Gefahren künstlicher Intelligenz zu warnen. Heute Nachmittag dankte er auf einer Online-Medienkonferenz der University of Toronto dem Nobelpreis-Organisationskomitee sowie seinen Mentoren, Kollegen und Studenten, die mit ihm zusammengearbeitet haben, und sagte: „Ich bin besonders stolz auf einen von ihnen.“ meine Klassenkameraden, die Sam Altman gefeuert haben.

Der Associated Press-Reporter fragte, warum Sam Altman so bewertet wurde. Er sagte, dass die ursprüngliche Absicht von OpenAI darin bestand, allgemeine künstliche Intelligenz zu entwickeln und sicherzustellen, dass sie sicher ist. Aber im Laufe der Zeit stellte Sam Altman nach und nach den Gewinn vor die Sicherheit: „Ich finde das bedauerlich.“

Baidu war nur einen Schritt davon entfernt, Hintons „Taschenfirma“ zu gewinnen

Hinton verfügt über zwei „unternehmerische“ Erfahrungen. Dabei handelt es sich natürlich nicht um reines Unternehmertum, sondern vielmehr darum, eigene Forschungsergebnisse und die von Studierenden in die Industrie einzubringen.

Im Jahr 2009 entwickelten seine Studenten ein gutes Modell für die Spracherkennung und kontaktierten daher BlackBerry, ein Unternehmen, das zu dieser Zeit in der Mobiltelefonbranche sehr beliebt war. Nach langen Diskussionen sagte ein BlackBerry-Manager, dass sie kein Interesse hätten.

Später erhielt Google dieses Spracherkennungsmodell, verfeinerte es zu einem Produkt und bettete es in das Android-System ein. „Was für eine Schande“, erzählte Hinton diese Geschichte auf einem Symposium der University of Toronto, wo ein weiterer Gastredner Li Feifei war. „Wenn es nicht so gewesen wäre, würden wir jetzt vielleicht noch BlackBerrys sehen.“

Im Jahr 2012 veröffentlichten Hinton und seine Studenten eine Arbeit, in der sie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze demonstrierten. Der erste Mensch, der Hinton einen Olivenzweig anbot, war Baidu aus China.

Aber seine Studenten schlugen vor, dass es besser sei, statt als Arbeiter zu arbeiten, vor Ort ein Unternehmen zu gründen und es von den Riesen kaufen zu lassen. Hinton dachte darüber nach, es ergab einen Sinn, also tat er es einfach. Unerwarteterweise konkurrierten nach seiner Gründung vier Giganten um die Auktion, nämlich Baidu, Google, Microsoft und Deepmind, das zu diesem Zeitpunkt noch nicht im Entstehen war.

Die gesamte Auktion wurde per E-Mail durchgeführt. Baidu schickte einen Deepmind, der zu diesem Zeitpunkt relativ schwach war und nur mit Unternehmensaktien an der Auktion teilnehmen konnte, sodass er schnell eliminiert wurde. Die verbleibenden drei Giganten erhöhten weiterhin die Preise, und Microsoft zog sich einmal bei 20 Millionen zurück. Bei 22 Millionen zog sich Microsoft aufgrund Hintons Bitte um eine Pause komplett zurück.

In der zweiten Hälfte der letzten Ausschreibung lag Baidus Gebot tatsächlich vorn, aber am Ende gab Hinton immer noch Google den Vorzug. Er arbeitete zehn Jahre lang bei Google, bis er letztes Jahr in den Ruhestand ging.

Stehen Sie auf und recherchieren Sie

Es wird gemunkelt, dass er sich am Ende nicht für Baidu entschieden hat, weil Überseeflüge für ihn zu schwierig waren: Hinton litt an einer schweren Bandscheibenerkrankung, die so schwerwiegend war, dass er sich überhaupt nicht hinsetzen konnte, da sonst ein Stück Lendenwirbel einen Bruch verursachen würde starke Schmerzen. Er stand bei all seinen Reden und Diskussionen aufrecht und kniete bei Bedarf mit einem weichen Kissen nieder.

Im Jahr 2009 lud Microsoft Hinton ein, zu Forschungszwecken ein Experiment in den Außenbezirken von Washington zu besuchen. Die Reise war sehr anstrengend: Ich konnte weder fahren noch fliegen und musste auf dem Rücksitz des Autos liegen. Also nahm er zunächst die U-Bahn, ging zum Busbahnhof in Toronto, stellte sich vorab in die Warteschlange und übernahm dann die Führung, indem er sich einen freien Platz in der letzten Reihe sicherte. Er legte sich hin und tat so, als würde er die ganze Zeit ungestört schlafen.

Anschließend nahm er einen dreitägigen Zug nach Seattle und überquerte dann im Taxi den Lake Washington, um zu Microsoft zu gelangen.

Als Microsoft erfuhr, dass die Reise so schwierig war, bestellte Microsoft im Voraus ein Stehpult für ihn, um sicherzustellen, dass er normal arbeiten konnte.

kaltblütiger Tierliebhaber

Hintons Vater ist ein berühmter Entomologe. Als Kind hatte er oft mit allen möglichen seltsamen Tieren zu tun, darunter unter anderem Frösche, Schildkröten, Eidechsen und Kröten.

Bisher war er den Kaltblütern sehr nahe. Er bewahrte tote Libellen im Schrank auf, wenn er auf der Insel Urlaub machte, brachte er sogar Schlangen ins Haus und lud Reporter ein, sie anzufassen.

Unsere Vorfahren sind alle Wissenschaftler

Hinton wurde in eine Wissenschaftlerfamilie hineingeboren und ist vor allem durch seinen Ururgroßvater George Boole bekannt, der das binäre Denksystem „Boolesche Algebra“ entwickelte, das die Grundlage moderner Computer bildete. Tatsächlich hat er viele Vorfahren, die erstaunliche wissenschaftliche Leistungen erbracht haben.

Urgroßmutter Mary Ellen Boole (später änderte ihren Nachnamen) war Mathematikerin und heiratete Charles Howard Hinton, ebenfalls Mathematiker. Er schlug den vierdimensionalen Tesserakt vor, die grundlegende Theorie des vierdimensionalen Raums. Cousine Joan Hinton ist eine Kernphysikerin, die am Manhattan-Projekt beteiligt war. Sie ließ sich später in China nieder, nachdem sie Erwin Engst, einen chinesischen Berater für US-Angelegenheiten, geheiratet hatte. Eines ihrer Kinder, Fred Engst Yang Heping, ist derzeit Professor an der University of International Business and Economics in Peking.

Nach einigen Recherchen stellte ich fest, dass es zu viele Wissenschaftler unter seinen Vorfahren gab, wie zum Beispiel die erste Akademikerin des Royal Institute of Chemistry, die Ärztin, die das tragbare Röntgengerät erfand usw.

Das Geheimnis des Erfolgs? Finden Sie eine Gruppe talentierter Studenten

Ilya Sutskever, der ehemalige Chefwissenschaftler von OpenAI und einer der Mitbegründer, ist Hintons Schüler und entschied sich während seines Studiums an der University of Toronto für seinen eigenen Weg. Er ging direkt zu Hintons Büro, klopfte an die Tür und fragte, ob er am Deep-Learning-Labor teilnehmen könne. Hinton sagte, lass uns einen Termin zum Plaudern vereinbaren.

Sutskever sagte: „Okay, was nun?“

Hinton gab ihm einige klassische Papiere, und eine Woche später kam Sutskever zurück und sagte: „Ich verstehe nicht.“

„Man trainiert ein neuronales Netzwerk, um ein Problem zu lösen, und trainiert dann ein neues Netzwerk, um ein anderes Problem zu lösen – warum sollte man nicht einfach ein Netzwerk verwenden, um alle Probleme zu lösen?“

Hinton erkannte, dass der junge Mann in seinen Zwanzigern über eine Forschungsintuition verfügte, die über seine Erfahrung hinausging, und lud ihn daher ein, sich seinem Experimentierteam anzuschließen.

„Ich habe immer Recht“

Hinton stand mehr als ein Jahrzehnt lang am Rande der akademischen Welt. Als er beschloss, neuronale Netze als Forschungsziel zu wählen, war niemand optimistisch in Bezug auf diese Richtung und hatte das Gefühl, dass sie nicht berühmt werden würde. Jahre später jedoch, als sich neuronale Netze einen Namen gemacht hatten, wurde Hinton in Interviews oft gefragt, was ihn dazu bewog, eine unpopuläre Richtung einzuschlagen.

Er antwortete jedes Mal leichthin: „Ich glaube, ich habe recht.“

Dies ist einer seiner Vorschläge für junge Menschen: „Gehen Sie an einen Ort, an dem Sie das Gefühl haben, dass jeder es falsch macht. Dann vertrauen Sie Ihrem Bauchgefühl, bis Sie herausfinden, warum Ihr Bauchgefühl falsch ist. Wenn Sie das Gefühl haben, dass es jeder auf die gleiche Weise macht.“ , also wählen Sie einen anderen Ansatz.

Die Wahrheit ist: Entweder Sie haben eine große Intuition oder nicht. Wenn Sie gute Intuitionen haben, hören Sie ihnen zu, folgen Sie ihnen und arbeiten Sie weiter daran, bis Sie herausfinden, warum es falsch ist. Wenn Sie eine schlechte Intuition haben, spielt es keine Rolle, was Sie tun. Sie können genauso gut Ihrer Intuition folgen. "

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Ai Faner |. Ursprünglicher Link · Kommentare anzeigen · Sina Weibo