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“AI教父”Geoffrey Hinton传奇人生:从无人问津到改变人类命运

技术人生 1 2319 2023-05-08 11:56:36

人物简介  characters introduction  

Geoffrey Everest Hinton

  • 加拿大认知心理学家和计算机科学家,1947年生人,现年76岁

  • 因其在神经网络的学习算法上的贡献,于1998年当选英国皇家学会会士。在几乎所有人都放弃了神经网络的时候,Geoffrey Hinton坚持十年,于2006年提出深度信念网络掀起了人工神经网络第三次浪潮,是2018年图灵奖得主。如今,Geoffrey Hinton已经是人工智能复兴的标志性人物、被称为“AI教父”、“深度学习之父”


前言


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    2023年5月1日,纽约时报报道,加入谷歌 10 年后,AI泰斗 Geoffrey Hinton 离职了。


    Hinton倾力一生,造就了使如今人工智能技术飞速发展的神经网络。而现在,出于对人工智能风险的深度担忧,Hinton想在辞职后更加畅所欲言地谈论他对于AI风险的思考和警示。Hinton表示:“大多数人认为这(AI 危害)还很遥远。我过去也认为这还很遥远,可能是 30 到 50 年甚至更长的时间。但显然,我现在不这么想了。”


    在采访中,Hinton 甚至对自己毕生的工作感到后悔。尽管Hinton有这样的观点,我们仍然非常仰慕其倾尽全力50年,对人工智能,对全人类的进步发展所作出的贡献。Hinton的成功绝非一蹴而就,做正确的事情不难,难的是坚持做正确的事情。本篇文章,我们将走进Hinton有趣又伟大的前半生,一起看看他是如何成为世界边界的拓荒者,如何在继承了优秀的基因后克服压力,打破时代技术条件的限制,坚持自己的方向,让我们向其百折不挠的信念致敬。



  如何成就伟大的人?

得天独厚的天赋+十年如一日的坚持+对全人类的爱与善意




01

有趣的家族 - 优秀家族基因继承者


    Groffrey Hinton的庞大家族只能用“彪悍”、“杰出”、“神奇”来形容,让我们从其高祖父George Boole开始说起。George Boole是19世纪最重要的数学家之一,他创立的布尔逻辑和布尔代数为现代计算机的出现奠定了数学基础。以其命名的布尔代数、布尔电路、布尔类型、布尔表达式、布尔函数、布尔模型等等可以说是充满了理工生的整个世界。George Boole的妻子Mary Everest Boole也是一位英国数学家及儿童教育家,著有包括《代数的哲学与乐趣》在内的数十本数学教育著作。


    往下一辈,Boole的小女儿Ethel Lilian Voynich是中国家喻户晓的小说《牛虻》的作者。Boole的长女Mary Ellen嫁给了英国数学家及科幻小说家Charles Howard Hinton(也就是我们主人公Groffrey Hinton的曾祖父),最早的科普和科幻作者之一。


    到了Groffrey Hinton父亲Howard Everest Hinton这一辈更是人才辈出,Howard是著名昆虫学家,喜欢研究甲壳虫,于1961年当选英国皇家学会会士。Howard的堂弟韩丁William Hinton、堂妹寒春Joan Hinton是中国人民的老朋友,著名的马克思主义者。韩丁在中国亲历了土改运动,写下了《翻身——中国一个村庄的革命纪实》。寒春则更有名了,单是其波澜壮阔的一生足以写成一本书。寒春是一名核物理学家,也是杨振宁的同学。她在美国研究制造原子弹,是参与了曼哈顿计划的极少数的女科学家之一。但广岛、长崎核爆后,原子弹的巨大破坏让她毅然离开曼哈顿计划,抱着“解放全人类”的理想追随丈夫阳早(Erwin Engst)来到延安,是第一位中国绿卡获得者


    继承了如此优秀基因的Groffrey Hinton,也在一次访谈中打趣道,“我大概在7岁的时候就意识到,不读博士不行了”。在他成长过程中,他的母亲给过他两种选择,“要么成为学者,要么一事无成”。背靠彪悍的家族基因与熠熠生辉的家族史固然是Groffrey Hinton强大的依靠,但也为他之后的学习与工作带来了无形却又巨大的挑战。当被问起对于成长在显赫科学世家中的感受时,Hinton表示:“压力,很大的压力。”Hinton说,自己一辈子都在压抑、沮丧中挣扎,而工作就是他释放压力的方式。

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02

坚定的理念 - 只做认为对的事


    Hinton对于深度学习和AI研究人员的建议是: "Develop your intuition, trust it and go for it. Don't be too worried even if everybody else says it's nonsense." 现在对于 AI 和深度学习,由于缺少深刻的理解,更多的是靠直觉产生新的想法,接着去发展、去尝试,谁也不敢下定论你的尝试一定不 work。他反复强调: "If you think it is really a good idea, and other people tell you it is completely nonsense, and then you know you are on to something." 如果你认为这是一个不错的idea,而其他人都告诉你它完全不可行,那么你就知道你正走在对的路上了。这两句话可以说是贯彻了Hinton的全部学习与职业生涯。


2.1

 成功的起点


    早在1960年代,Geoffrey Hinton的高中时期,就有一个朋友告诉他,人脑的工作原理就像全息图一样。创建一个3D全息图,需要大量的记录入射光被物体多次反射的结果,然后将这些信息存储进一个庞大的数据库中。大脑储存信息的方式居然与全息图如此类似,大脑并非将记忆储存在一个特定的地方,而是在整个神经网络里传播。Hinton为此深深的着迷。对Hinton来说,这是他人生的关键,也是他成功的起点。“我非常兴奋,”他回忆到,“那是我第一次真正认识到大脑是如何工作的”。 


2.2

 曲折的求学路


几次更换专业

    在高中时代谈话的鼓舞之下,Hinton进入英国剑桥大学国王学院攻读物理和化学,但一个月后他便休学了,第二年改修建筑学,上了一天课后就又放弃了。他先后尝试过几门不同的学科——出于对大脑的好奇修了生理学,又用了一年的时间修完原先预定两年完成的哲学课程。在回忆这段经历的时候,Hinton 表示,那一年对我来说受益良多,彼时我对哲学仿佛产生抗体,因而想了解思维是如何运转的。Hinton最终辗转来到心理学,期间他发现,心理学对意识也一无所知


退学成为木匠

    Hinton的学习生涯都围绕着其兴趣的本心——人类大脑的研究。在对心理学的“失望”后,Hinton没有继续完成学业,而是退了学,搬到了当时伦敦北部脏乱的伊斯灵顿区,成了一名木匠。“我做书架、木门,没什么神奇的东西。人们就靠这样的东西赚钱。”每周六的早上,他都会去埃塞克斯路上的伊斯灵顿图书馆,在笔记本上记录着他关于大脑工作原理的思考。直到一天,Hinton遇到了一名真正出色的木匠,才意识到自己不适合这行当。他回忆到:“一家煤炭公司让这位木匠给阴暗潮湿的地下室做一扇门,鉴于环境特殊,他就将木料以反方向排列,以此来抵消木料因潮湿膨胀产生的变形,这是我此前从未想过的方式。他还可以用手锯将一块木料切成正方形。他向我讲解道:要是想将木料切成正方形,那么你必须将锯床和木料跟房间对齐。当时我就感觉,跟他相比自己差得太远了,就想或许还是回学校研究人工智能吧。”


重返学术界

    做了几年苦力之后,他回到了学术界,投身爱丁堡大学的 Christopher Longuet-Higgins 麾下学习人工智能,继续之前的坚持。Hinton 当时就认为神经网络的概念会是大势,但导师依然站在传统的 AI 阵营里。Hinton在采访中回忆道:“当我研究神经网络时,我的导师告诉我很多次:不要再浪费时间研究神经网络了!我会跟他说再给我六个月,我会证明这是有效的;然后每六个月之后,我会再跟他说一次一模一样的话。”Hinton 从未对神经网络产生过怀疑,“我从来没有怀疑过,因为大脑一定是以某种形式工作,而且并不根据既定的编程。”


2.3

 起伏的研究生涯


屡遭质疑

    80年代初期,受限于硬件设备运算能力低下与不足的训练数据,当Hinton和他的同事们刚开始这项研究时,他们取得的成就是有限的。同领域的其他学者很快对神经网络失去了兴致,将注意力转向其他替代方案。Hinton瞬间由云端跌落,每次参加学术会议的时候总是坐在最角落。在这样艰难的环境下,Hinton和LeCun(Facebook人工智慧实验室首席科学家)仍旧坚持了下来。就算到了2004,学术界对他们的研究仍未提起兴趣。而这时距离他们首次提出“反向传播”算法已经过了20年。


终被世界看到

    2006年,Hilton与他的学生一改原先随机分配各节点的权重再逐一微调的做法,而是让各个子网络先接受预先训练(pre-training)再集中学习的方法,改善了学习停滞的问题,这样的构架被称为“深度信念网络”。大约在同个时间,开始有人讨论以电脑中原先专用于绘图运算的GPU取代传统运算核心CPU,以满足深度网络的运算需求。而网际网络的普及与进步,大量数据可以在短时间内被收集、整理,成为深度网络的训练数据。种种人为与巧合,人工智慧在Hinton领衔的神经网络下迎来崭新的局面。




03

无畏的信仰 - 为了全人类的科研


远离政府控制

    Hinton的姑母寒春的共产主义理念,对于战争的厌恶等种种观念,对Hinton及其整个家族都产生了重要影响。Hinton是一位骄傲的社会主义者,对里根领导下的美国外交政策感到不安,尤其是对中美洲的干涉。另外,Hinton意识到,他所在的院系、甚至是全美国大部分的AI研究都是由国防部(DoD)资助的,Hinton 对此也很不满意。因此,他最终做出了与其姑母一样的选择——不在这干了。Hinton接受了加拿大高级研究所(CIFAR)的提议,搬到了加拿大定居下来,去做离军方干系较远的人工智能研究。紧接着,Hinton在多伦多大学计算机科学方面接受了一个与国际计算机科学中心相关的职位ーー尽管他从未上过CS课程ーー并在 CIFAR 开始了机器与大脑学习项目。


奠定了加拿大AI超级大国的地位

    随着时间的推移,一部分深度学习的信徒被他吸引。Hinton培养了一批“优秀”的学生,包括:同获2018年图灵奖的Yann LeCun是Hinton的博士后,担任Facebook人工智能研究院总监;Brendan Frey,DeepGenomics公司创始人和CEO;Radford Neal,R语言的pqR解释器作者;Ilya Sutskever,DNNresearch的联合创始人,目前担任OpenAI CSO;Alex Krizhevsky,AlexNet网络一作等等。加拿大已成为当今人工智慧研究的重镇之一,多家科技巨头纷纷选择在多伦多设立AI研究中心。可以说,称Hinton一人奠定了加拿大AI超级大国的地位,一点也不为过。


崇高的社会信仰

    反对AI技术滥用一直是他关注的问题,比如Hinton参与联名请愿反对军方利用AI技术研制杀人武器,一如他姑妈寒春的风骨。Hinton也一直坚持自己的社会批判,比如谈到AI技术是否会造成大量失业,Hinton坚持“问题在于我们是否会建立一个公平分享的社会系统,还是一个仅关注那 1% 的人并将其他社会人员视如草芥的社会”。在《纽约客》披露的一次非正式访谈中,Hinton承认他并不希望强人工智能在2070年之前被实现。如果非要在“人类没有希望处理强人工智能会造成的人类生存危机”和“这些问题会轻易化解”之间站队的话,Hinton其实站在绝望的那一方。从Hinton过往的言论也不难预测到他的这次选择,站在分叉口,他永远会优先选择全人类的利益



Hinton经典语录

  1. “相信研究直觉,好奇心驱动”

  2. “如果你有一个强烈的直觉,认为自己有一个很好的主意,但其他人都说‘不’。那么注意,它不是一个坏的想法,它实际上是一个原创的想法。然后想想,你应该好好研究你的这个‘好主意’吗?如果你有良好的直觉,那么就在你的想法上开始工作。如果你没有良好的直觉,你做什么都不重要!”

  3. “我会跟他说再给我六个月,我会证明这是有效的;然后每六个月之后,我会再跟他说一次一模一样的话。”

  4. “如果你不会因为成功而感到兴奋,也不会因为失败而感到沮丧,那算不上真正意义上的研究者。”

  5. “问题在于我们是否会建立一个公平分享的社会系统,还是一个仅关注那 1% 的人并将其他社会人员视如草芥的社会”

  6. “我认为这会让生活容易得多。人们谈论的潜在影响与技术本身无关,而是与社会的组织方式有关。作为一个社会主义者,我觉得当技术出现提高生产力的时候,每个人都应该分享这些收益”



总结


    AI未来已来,人类与AI共生共融的时代已经降临。当时代的风暴临近时,我们只能或主动或被动地去迎接这场风暴。


    经过50年的技术坚守和生活磨砺,人工智能因为Hinton从无到有,Hinton开启了属于他的深度学习黄金时代。“优秀的家族基因”为他同时带来了天赋与压力,“只做他认为对的事”让他熬过人工智能的黑暗时刻。


    Hinton曾经为了摆脱国防部的控制毅然决然地离开美国,防止军方滥用他倾注毕生精力的技术。如今,他再次站到了痛苦的道德困境之上,依旧坚定地选择离开了工作10年的谷歌,为全世界发出AI风险的警示。Hinton一直在为了他的初心与信仰,为了社会的利益坚定科研,我们敬仰其对科学的坚持,也钦佩其对人类的大爱!



推荐阅览


Geoffrey Hinton-CBS采访视频

https://www.youtube.com/watch?v=qpoRO378qRY


Geoffrey Hinton- Bloomberg纪录短片

https://www.bloomberg.com/news/videos/2018-06-25/meet-the-godfather-of-ai-in-this-episode-of-hello-world-video



source

  • Twitter Q&A with Geoff Hinton

  • Geoff Hinton on revolutionizing artificial intelligence

  • 彪悍的家族不需要解释:人工智能人物谱(一)

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  • 百度百科:寒春

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