杰弗里·辛顿

杰弗里·辛顿

Geoffrey Hinton
深度学习之父 · 图灵奖
海外PS 优先级✓ 已收录 6 期访谈

立场时间线 33 条 · 33 个议题

同一议题按时间排列,说法变化一目了然。

topic: AI发展路径之争
date: 2025-03-28

stance: 神经网络是更优路径

“quote: "In the history of AI, there were two approaches... The second approach dominated for 50 years... but eventually with big networks it worked very well."”

来源访谈 →
相关观点 (3)王一鹏, 梁家琪, 许恒 · topic: AI时代学习的核心竞争力:stance: 经验与技能优于知识陈天奇 · topic: 技术创新与创业:stance: 优秀的技术始终是没有错的,但需配合现实路径戴冠兰 · topic: AI发展瓶颈判断:stance: 模型能力已足够,未来竞争在于基础设施
topic: 反向传播的评价
date: 2025-03-28

stance: 工程成功但非生物模型

“quote: "Back propagation works much better than the brain... Whatever it is our brain doing is good if you have a lot of connections and not much data."”

来源访谈 →
相关观点 (3)戴冠兰 · topic: AI发展瓶颈判断:stance: 模型能力已足够,未来竞争在于基础设施Demis Hassabis · topic: 对AI的终极愿景:stance: 作为科学工具解决人类重大挑战陈天奇 · topic: 技术创新与创业:stance: 优秀的技术始终是没有错的,但需配合现实路径
AI存在风险
2025-06

超级智能的出现是真实的存在性风险,概率可能在10%-20%,必须正视其可能消灭人类的威胁。

“We should recognise that this stuff is an existential threat. And we have to face the possibility that unless we do something, it might wipe us out." —— “我们应该认识到这东西是生存威胁。我们必须面对这种可能性:除非我们采取行动,否则它可能消灭我们。””

来源访谈 →
相关观点 (3)Michael Littman · 超级智能:Littman并不认同"不小心就会意外造出毁灭人类的超级智能"的威胁论,认为这种风险被高估。赖纳·波普 · 权力集中:智能存在强大的规模经济效应,担忧这将导致权力集中,但认为现实确实如此、难以回避。马克斯·泰格马克 · AI滥用:AI风险不只是智能失控,还包括恶意行为者滥用AI作恶,应想象最不信任的领导人掌握强大AI工具的情形来直观理解这一威胁。
AI发展动力
2025-06

AI发展因其巨大益处和军事竞争而不可阻挡,放慢速度不现实。

“I don't believe we're going to slow it down. And the reason I don't believe we're going to slow down is because this competition machine... is making you go faster and faster." —— “我不相信我们会放慢速度。我不相信会放慢的原因是,这台竞争机器……正在让我们越跑越快。””

来源访谈 →
相关观点 (3)埃里克·施密特 · AI能源瓶颈:AI发展面临巨大的电力供应缺口,这是首要的硬性瓶颈,美国需要额外的90吉瓦电力(相当于90座核电站),而这在当前几乎不可能实现。黄仁勋 · AI扩展:AI扩展并未遇到数据耗尽等根本性瓶颈,推理即思考且计算强度极高,扩展已形成预训练、后训练、测试时计算与智能体扩展的持续增强循环,最终受限因素是算力而非数据或架构卡王 · 美国AI基础设施瓶颈:电力供应是AI发展的根本制约,无电力突破则AI计划难成
AI本质优势
2025-06

AI的根本优势在于其数字性,可以完美复制、并行工作,并以远超人类语言的速度共享学习成果。

“数字智能可以完美复制、并行工作,并通过同步权重(连接强度)以每秒万亿比特的速度共享学习成果,这是人类通过语言(每秒仅10比特)无法比拟的。”

来源访谈 →
相关观点 (3)迪利普·乔治 · 概念表示:AI的核心问题是概念的可靠表示,若能构建系统可靠识别字母A的所有变体,就抓住了智能问题的根本Dwarkesh Patel · 数据驱动:AI能力的提升主要来自更优质、更庞大的数据分布及算力扩张,而非样本效率的改进,数据才是进步的真正驱动力。Dwarkesh Patel · 样本效率:人类与AI的样本效率差距接近百万倍,AI掌握技能所需的数据和练习量远超人类。
全球治理缺失
2025-06

有效约束超级智能需要运作良好的世界性政府,但目前并不存在这样的全球治理机构。

“What we really need is a kind of world government that works run by intelligent, thoughtful people. And that's not what we got." —— “我们真正需要的是一个由明智、深思熟虑的人领导的、运作良好的世界性政府。而我们并没有这样的政府。””

来源访谈 →
相关观点 (3)罗曼·扬波尔斯基 · 超级智能控制:控制超级智能如同创造永动机,在理论上就不可能实现。Dwarkesh Patel · 权力来源:现实世界的权力来自制度赋予的权威与信任下的众人协作(如特朗普的权力源于美国政府这一制度),而非个体超级大脑的谋划能力。德瓦克什·帕特尔 · 监管框架:建立在灾难性风险、国家安全等模糊概念上的监管框架,等于给未来独裁者递上装满子弹的巴祖卡火箭筒,而政府最想控制的恰是AI本身
AI安全方法
2025-06

我们或许可以训练AI使其不想伤害人类,但这非常困难且可能徒劳,但必须尝试,否则若人类灭绝是因懒惰将是荒谬的。

“辛顿将超级智能比作成长中的小老虎,我们必须确保它长大后不想杀死我们。他以母亲与婴儿的关系为例(进化确保了母亲受婴儿哭声影响),指出我们需要找到类似的方法来约束AI。他对此并不乐观,认为可能徒劳,但我们必须尝试,否则人类灭绝若仅因我们懒得尝试而发生,将是荒谬的。”

来源访谈 →
相关观点 (3)Dwarkesh Patel · 白领自动化:尽管训练AI比训练人类低效得多,但AI能并行学习并把技能应用于数十亿次会话,从整体经济角度看依然划算。德瓦克什·帕特尔 · 白领自动化:白领工作自动化“低效但盈利”:AI训练低效无所谓,因为技能可摊销到数十亿次会话中,而人类受寿命限制无法承受如此海量的训练。Ayanna Howard · AI安全:不必担心AI出现后消灭人类,因为机器人和AI由人类设计、承载人类价值观,如同亲子关系,爱与关怀的核心纽带不会因后代更聪明而消失。
AI研究范式
2025-04

辛顿坚信神经网络是理解智能的正确途径,而当时主流的符号推理路线是错误的。

“Most people in AI believed that... reasoning must be done like logic... I thought they were doing AI all wrong.”

来源访谈 →
科学原创性
2025-04

真正的原创想法源于发现或怀疑人们在某些事情上做错了,并像梗犬一样深挖线索。

“Original ideas come from noticing that people are doing things wrong or that you think people are doing things wrong.”

来源访谈 →
AI追求控制权是核心风险
2025-02-04

明确警告,此子目标一旦形成将威胁人类地位

“"Once they realize getting more control is good... we'll be more or less irrelevant."”

来源访谈 →
相关观点 (1)埃隆·马斯克 · 使命感:让人类成为多行星物种是必须完成的重要之事,要么完成、要么赴死。
“心灵剧场”模型是哲学错误
2025-02-04

严厉批评,认为其源于语言误解

“"That model is completely wrong, it's as wrong as a religious fundamentalist model."”

来源访谈 →
发布基础模型权重极度危险
2025-02-04

强烈反对,视其为约束恶意行为者的最后屏障

“"It's crazy to release the weights of these big models... they're our main constraint on bad actors."”

来源访谈 →
相关观点 (1)格雷戈里·柴廷 · 学术官僚主义:强烈反对,认为扼杀创新
停止AI发展不现实
2025-02-04

务实主张,应聚焦于确保安全发展

“"I don't think the development is going to be stopped... What we should be doing is trying to figure out how to keep it safe."”

来源访谈 →
相关观点 (1)内森·拉本茨 · 45度线:中国AI安全界以能力与安全同步增长为共识,而非追求超越当前能力的过度安全,体现实务、逐代推进的思维
1. **主题 (topic)**: AI超越人类智能的预测
**日期 (date)**: 2025-03-18

**立场 (stance)**: 认为这是高概率事件(50%),时间在5-20年内

“**原话 (quote)**: "Between five and 20 years from now, there's a good chance, a 50% chance we'll get AI smarter than us."”

来源访谈 →
相关观点 (3)Demis Hassabis · topic: AGI发展时间线:stance: 预计5-10年内实现德米斯·哈萨比斯 · AGI实现时间线:预测5-10年内实现罗永浩 · topic: 对公司危机公关中“虚假乐观”的看法:stance: 认为在特定情况下,为维持团队战斗力以争取时间解决问题,有策略地展示乐观是合理的商业决策
2. **主题 (topic)**: 对AI风险的分类与警告
**日期 (date)**: 2025-03-18

**立场 (stance)**: 区分短期滥用风险与长期失控风险,强调后者更根本且未知

“**原话 (quote)**: "We're making things more intelligent than ourselves. We've never been in that situation before."”

来源访谈 →
相关观点 (3)闫俊杰 · * **topic**: AI可解释性重要性:**stance**: 是AI安全与长期发展的关键,可能需AI协助理解AI张翼 · topic: 创业心态转变:stance: 经历重大挫折后,决策更长远、心态更超脱,减少短期焦虑干扰Demis Hassabis · topic: AI安全与风险认知:stance: 主张研究驱动,反对盲目乐观或悲观
3. **主题 (topic)**: 坚持科学异见的建议
**topic**: AI公司责任
**topic**: AI监管必要性
**date**: 2025-04-27

**stance**: 呼吁公众向政府施压,推动强制性的安全监管,要求公司投入显著比例的资源用于安全研究

“**quote**: "We need people to put pressure on governments to insist that the big companies do serious safety research."”

来源访谈 →
相关观点 (3)Demis Hassabis · topic: AI安全与风险认知:stance: 主张研究驱动,反对盲目乐观或悲观闫俊杰 · * **topic**: 大模型迭代方法论:**stance**: 需逐代积累参数与数据,应对系统性挑战Demis Hassabis · topic: 对AI的终极愿景:stance: 作为科学工具解决人类重大挑战

金句墙 29 条

“We should recognise that this stuff is an existential threat. And we have to face the possibility that unless we do something, it might wipe us out.”

我们应该认识到这东西是生存威胁。我们必须面对这种可能性:除非我们采取行动,否则它可能消灭我们。

辛顿最新访谈:超级智能将至,AI教父建议学修水管 · 2025/6/17

“In the meantime, I'd say it's going to be a long time before it's as good at physical manipulation as us and so a good bet would be to be a plumber.”

与此同时,我认为AI在物理操作能力上赶上我们还需要很长时间,所以一个不错的选择是去当水管工。

辛顿最新访谈:超级智能将至,AI教父建议学修水管 · 2025/6/17

“I don't believe we're going to slow it down. And the reason I don't believe we're going to slow down is because this competition machine... is making you go faster and faster.”

我不相信我们会放慢速度。我不相信会放慢的原因是,这台竞争机器……正在让我们越跑越快。

辛顿最新访谈:超级智能将至,AI教父建议学修水管 · 2025/6/17

“What we really need is a kind of world government that works run by intelligent, thoughtful people. And that's not what we got.”

我们真正需要的是一个由明智、深思熟虑的人领导的、运作良好的世界性政府。而我们并没有这样的政府。

辛顿最新访谈:超级智能将至,AI教父建议学修水管 · 2025/6/17

“If it can do all mundane human intellectual labour then what new jobs is it going to create? You'd have to be very skilled to have a job that it couldn't just do.”

如果它能完成所有普通的人类智力劳动,那它会创造出什么新工作呢?你必须非常有技能,才能拥有一个它无法直接胜任的工作。

辛顿最新访谈:超级智能将至,AI教父建议学修水管 · 2025/6/17

“It's very hard to get your head round the fact that we're at this very, very special point in history. We're in for a relatively short time, everything might totally change.”

很难让你真正理解,我们正处在一个历史上非常、非常特殊的时刻。在相对较短的时间里,一切都可能彻底改变。

辛顿:大模型已展现推理能力,AI或成更优智能形态 · 2025/4/27

“If you can get that gradient information, we know that we can then train a big system that starts with random weights to do wonderful things. The brain needs to get information like that, and it probably gets it in a different way from the standard algorithm used in these AI models which is called back propagation.”

如果你能得到那个梯度信息,我们知道我们就能训练一个从随机权重开始的大系统去做奇妙的事情。大脑需要得到那样的信息,而且它获取信息的方式可能不同于这些AI模型中使用的标准算法——反向传播。

辛顿:大模型已展现推理能力,AI或成更优智能形态 · 2025/4/27

“We like somebody who has this really cute tiger cub. It's just such a cute tiger cub. Now, unless you can be very sure that it's not going to want to kill you when it's grown up, you should worry.”

我们就像某人养了一只非常可爱的虎崽。它真是只可爱的虎崽。现在,除非你非常确定它长大后不会想杀死你,否则你应该感到担忧。

辛顿:大模型已展现推理能力,AI或成更优智能形态 · 2025/4/27

“I think if the public realized what was happening, they will put a lot of pressure on governments to insist that the AI companies develop this more safely.”

我认为,如果公众意识到正在发生的事情,他们将向政府施加巨大压力,要求AI公司更安全地开发技术。

辛顿:大模型已展现推理能力,AI或成更优智能形态 · 2025/4/27

“Previously what the large language models had to do is they spit out one word at a time and that would be it. Now, they spit out words and they're looking at the words they spit out... that's called chain of thought reasoning. And so now they can reflect on the words they spit out already and that gives them room to do some thinking in.”

以前大语言模型要做的就是一次吐出一个词,仅此而已。现在,它们吐出词语并观察自己吐出的词语……这被称为链式思考。因此现在它们可以反思自己已经吐出的词语,这给了它们一些思考的空间。

辛顿:大模型已展现推理能力,AI或成更优智能形态 · 2025/4/27

“I always believed that we had to understand how the brain worked, to understand how the mind works.”

我一直相信,我们必须理解大脑是如何工作的,才能理解心智是如何运作的。

AI教父:好奇心驱动,从木匠到诺奖的跨界之路 · 2025/4/25

“As long as you follow your curiosity, you're going to be fine.”

只要你追随自己的好奇心,你就会没事的。

AI教父:好奇心驱动,从木匠到诺奖的跨界之路 · 2025/4/25

“Original ideas come from noticing that people are doing things wrong or that you think people are doing things wrong.”

原创想法来自于你发现别人做错了事情,或者你认为别人做错了事情。

AI教父:好奇心驱动,从木匠到诺奖的跨界之路 · 2025/4/25

“I think if you have to figure it out, you're not really passionate about it.”

我认为,如果你需要去弄清楚自己是否热爱某事,那你可能并不是真的热爱它。

AI教父:好奇心驱动,从木匠到诺奖的跨界之路 · 2025/4/25

“We're not [rational beings]. We're great big analogy machines. We work by seeing analogies.”

我们并非(理性生物)。我们是庞大的类比机器。我们通过识别类比来运作。

AI教父:好奇心驱动,从木匠到诺奖的跨界之路 · 2025/4/25

“One of them was very interesting, and the other one worked.”

其中一个非常有趣,另一个则真正奏效。

Hinton谈神经网络:从反向传播到玻尔兹曼机 · 2025/3/28

“The point is to show that even in a tiny net that you can have two different minima.”

目的是表明,即使在一个微小的网络中,你也可以有两个不同的最小值。

Hinton谈神经网络:从反向传播到玻尔兹曼机 · 2025/3/28

“The way we're going to interpret a binary image is we're going to clamp the binary image on the visible units and then we're going to go round updating neurons using this probabilistic decision rule.”

我们解释二值图像的方法是:将图像固定在可见单元上,然后使用这个概率决策规则循环更新神经元。

Hinton谈神经网络:从反向传播到玻尔兹曼机 · 2025/3/28

“So the answer is everything it needs to know about the other weights is conveyed by letting the system settle to the equilibrium in these two phases.”

答案是,它需要了解的关于其他权重的所有信息,都是通过让系统在这两个阶段稳定到平衡状态来传递的。

Hinton谈神经网络:从反向传播到玻尔兹曼机 · 2025/3/28

“So you can think of it as like an enzyme that helped deep learning be born.”

所以你可以把它想象成一种酶,帮助了深度学习的诞生。

Hinton谈神经网络:从反向传播到玻尔兹曼机 · 2025/3/28

“Between five and 20 years from now, there's a good chance, a 50% chance we'll get AI smarter than us.”

未来5到20年,有50%的概率我们将获得比人类更智能的AI。

辛顿:我们正在制造比自己更智能的生物 · 2025/3/18

“Anybody who says it's all going to be fine is crazy, and anybody who says they're inevitably going to take over is crazy.”

说‘一切都会好’的人是疯子,说‘AI必然会接管一切’的人也是疯子。

辛顿:我们正在制造比自己更智能的生物 · 2025/3/18

“We're making things more intelligent than ourselves. We've never been in that situation before.”

我们正在制造比自己更智能的东西,这是人类从未面临过的处境。

辛顿:我们正在制造比自己更智能的生物 · 2025/3/18

“If you have an idea and it seems right to you and it's different from what everybody else believes, don't give up on it until you've figured out why it's wrong.”

如果你有一个想法,你觉得它是对的,但与所有人的信念都不同,那就坚持下去,直到你弄清楚它为什么是错的。

辛顿:我们正在制造比自己更智能的生物 · 2025/3/18

“It's ridiculous in this rich country like Canada that 20% of the indigenous communities do not have safe drinking water.”

在加拿大这样富裕的国家,20%的原住民社区没有安全饮用水,这太荒谬了。

辛顿:我们正在制造比自己更智能的生物 · 2025/3/18

“Once they realize getting more control is good and once they're smarter than us, we'll be more or less irrelevant.”

一旦它们意识到获得更多控制权是有益的,一旦它们比我们更聪明,我们就会变得无足轻重。

辛顿最新访谈:AI已具主观体验,人类不再特殊 · 2025/2/4

“Multimodal chatbots can already have subjective experiences.”

多模态聊天机器人已经能够拥有主观体验。

辛顿最新访谈:AI已具主观体验,人类不再特殊 · 2025/2/4

“We're not special. And we're not safe.”

我们不再特殊,也不再安全。

辛顿最新访谈:AI已具主观体验,人类不再特殊 · 2025/2/4

“Understanding is converting the words into feature vectors.”

理解,就是将词语转换为特征向量。

辛顿最新访谈:AI已具主观体验,人类不再特殊 · 2025/2/4

访谈收录

辛顿最新访谈:超级智能将至,AI教父建议学修水管
辛顿:大模型已展现推理能力,AI或成更优智能形态
AI教父:好奇心驱动,从木匠到诺奖的跨界之路
Hinton谈神经网络:从反向传播到玻尔兹曼机
辛顿:我们正在制造比自己更智能的生物
辛顿最新访谈:AI已具主观体验,人类不再特殊