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| 本文作者： 奕欣 | 2017-04-13 18:01 |
雷鋒網(wǎng)AI科技評論按：許多人都對 Geoffrey Hinton 并不陌生，作為「神經(jīng)網(wǎng)絡之父」，他經(jīng)歷了人工智能的寒冬，面臨連導師都不看好的艱難時期，然而他一直對神經(jīng)網(wǎng)絡保持信心，終于在漫長的黑夜過后，等到了人工智能的黎明。本文編譯自 the globe and mail，雷鋒網(wǎng)做了不改動原意的調整和修改。
而 AI 研習社在獲得了 Hinton 教授的親自授權后，得以將《Neutral Network for Machine Learning》漢化。目前雷鋒字幕組正在招募英才，詳情請戳鏈接了解。
Geoffrey Hinton 已經(jīng) 69 歲了。這個出生于英國的多倫多大學教授被譽為「神經(jīng)網(wǎng)絡之父」，他將神經(jīng)網(wǎng)絡將計算機算法的演算過程與人腦的思維方式相比擬，讓人工智能在經(jīng)歷寒冬后再一次為人所知，并像電一樣逐漸滲透入人們的生活。
早在上世紀 80 年代，Hinton 就參與了一個使用計算機模擬大腦的研究，這也便是如今所說的「深度學習」概念。然而，Hinton 的求知之路也并不總是一帆風順，學術期刊曾經(jīng)因為不認可神經(jīng)網(wǎng)絡這一理念而頻頻拒收論文。
在過去五年間，隨著他學生還有無數(shù)研究者所做出的一系列貢獻，Hinton 在深度學習所做的研究開始為人所知并接受，也被人們推舉為計算新時代的領頭人。神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)在幾乎涵蓋了所有的人工智能算法，并借助科技企業(yè)的各類應用傳播開來。
在多倫多大學的向量學院建成之前，Hinton 在多倫多大學及谷歌多倫多大學辦公室同時進行授課及研究工作，而如今，Hinton 會以向量學院首席科學顧問的身份為人工智能研究出力。Hinton 擔負起的，其實是將加拿大的多倫多建設成為全球頂尖人工智能中心的重任。
雖然 Hinton 取得了如此大的成功，但他的工作場所卻依然簡單——Hinton 在谷歌的辦公室狹小而簡樸，桌子背后是一塊寫滿公式的白板，記者到訪的時候，甚至找不到一把多余的椅子。Hinton 在采訪期間并不愿意多費口舌，但他卻非常詳細地描述神經(jīng)網(wǎng)絡的擁護者及傳統(tǒng)人工智能支持者之間的觀點爭論。
盡管只要招聘到一名神經(jīng)網(wǎng)絡教授，用于人工智能的研究的谷歌百萬級經(jīng)費就會撥到多倫多大學去，但大學卻遲遲沒有這樣做。傳統(tǒng)的高校學術機構獲得了大量的資源，也比之前有了更多的自由調配研究資金，但目前研究者們似乎陷入了盲目追逐神經(jīng)網(wǎng)絡的潮流。
「如今神經(jīng)網(wǎng)絡理論開始奏效，因而工業(yè)界及政府也開始將神經(jīng)網(wǎng)絡當作人工智能。以前整天嘲笑神經(jīng)網(wǎng)絡的 AI 研究者們也樂在其中，并計劃從中分一杯羹。」
Hinton 教授在訪談期間喜歡摸鼻子（雷鋒網(wǎng)按：在行為心理學上，這種行為有緩解個人情緒的作用。）他對特朗普做出了負面評論，又向在旁邊的谷歌公關表示歉意。
傳統(tǒng)概念里的 AI 依賴邏輯和規(guī)則給計算機編程。在上世紀 60 年代的時候，人工智能的嘗試依然處于理論階段，遠未開始實踐。神經(jīng)網(wǎng)絡的想法并不受待見，Hinton 表示。傳統(tǒng)的思路無疑更受關注和信任。
但在過去幾年內，（部分因為）隨著計算能力的大幅提升，這種觀念開始發(fā)生改變。Hinton 的兩個研究生在 2009 年采用神經(jīng)網(wǎng)絡獲得了語音識別競賽的勝利，隨后這項基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法被應用于谷歌安卓手機上。在 2012 年，他的另兩個學生輕易地奪得圖像識別大賽的冠軍，達到了人類的水平。
（雷鋒網(wǎng)按：Hinton 以及他的學生 D. Mohamed 將深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于語音的聲學建模, 在小詞匯量連續(xù)語音識別數(shù)據(jù)庫 TIMIT 上獲得成功，而 2012 年在 ImageNet 上，Hinton 和學生 Alex Krizhevsky 刷新了 image classification 的記錄，在這次競賽中 Alex 所用的結構被稱為 AlexNet）
Hinton 為了解釋神經(jīng)網(wǎng)絡是如何工作的，他以翻譯程序為例，給計算機提供海量的單詞及片段。系統(tǒng)會對句子的含義進行理解，隨后輸入另一個神經(jīng)網(wǎng)絡中，后者會輸出另一種語言的句子。在這個過程中，系統(tǒng)不會涉及編程或語言規(guī)則，此外，神經(jīng)網(wǎng)絡甚至還能自行掌握主動句及被動句的區(qū)別。
「并沒有人告訴神經(jīng)網(wǎng)絡這兩個概念是什么，就像小孩一樣，你不會告訴他們，『這個是主動，這個是被動?！贿^段時間，他們自然就明白了。神經(jīng)網(wǎng)絡也是如此。」
Hinton 出生于溫布爾登，在布里斯托爾長大。母親是數(shù)學老師，父親是著迷于甲蟲的昆蟲學家。值得一提的是，Hinton 的祖父是 19 世紀的邏輯學家喬治·布爾，也是布爾代數(shù)的發(fā)明家（雷鋒網(wǎng)按：布爾發(fā)明的邏輯代數(shù)已經(jīng)發(fā)展成為純數(shù)學的一個主要分支。）。Hinton 上的是英國的公立學校，他表示：「我在學校數(shù)學不是特別好。我喜歡物理學和足球?！?/p>
他的就學經(jīng)歷也頗為周折：只在劍橋讀了一個月的物理和化學，轉而到建筑學上了一天課，隨后開始讀物理和生理學，但發(fā)現(xiàn)物理數(shù)學太難了，轉而把兩年的課壓到一年學習哲學。
在回憶這段經(jīng)歷的時候，Hinton 表示，「那一年對我來說受益良多。彼時我對哲學仿佛產(chǎn)生抗體，因而想了解思維是如何運轉的。」
隨后，他研讀心理學，發(fā)現(xiàn)「心理學對意識也一無所知?！乖诋斄艘荒昴窘持?，他投身愛丁堡大學的 Christopher Longuet-Higgins 麾下學習人工智能。Christopher Longuet-Higgins 桃李滿天下，包括諾貝爾獎獲得者 John Polanyi，多倫多大學化學家和理論物理學家 Peter Higgs 等。
Hinton 當時就認為神經(jīng)網(wǎng)絡的概念會是大勢，但導師依然站在傳統(tǒng)的 AI 陣營里?！该恐芪液蛯煻紩l(fā)生激烈爭辯，」Hinton 說，「我一直堅持自己的想法，對導師說，『好吧，再給我六個月，我會證明給你看的』。然后六個月過去了，我會說，『快了快了，再給我半年時間吧。』之后，我索性說『再給我五年吧』，人們都說，你已經(jīng)做了五年，但它并不管用。最終，它還是奏效了?！?/p>
Hinton 從未對神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生過懷疑，「我從來沒有懷疑過，因為大腦一定是以某種形式工作，而且并不根據(jù)既定的編程?！?/p>
被問起老生常談的「AI 是否會取代人類」時，Hinton 表示人類確實需要對 AI 做出一些限制，近期他簽署了一份來自「Campaign to Stop Killer Robots」的請愿書，呼吁聯(lián)合國禁止使用會對生命產(chǎn)生威脅的 AI 武器。其中這樣寫道：「我認為這一點是最為聳人聽聞的。而且不是發(fā)生于遙遠的未來，而是近在咫尺?！?/p>
在美國幾所學校輾轉之后，Hinton 于 1987 年來到多倫多大學任教，主要基于兩個考慮。首先是加拿大高級研究所的資助；而另一個原因則頗為政治：「我不想從美國軍方拿錢，美國研發(fā) AI 的大部分資金來自軍方?！?/p>
他預見，AI 會在醫(yī)生診斷疾病或皮膚癌等領域發(fā)揮良好的作用，而且它也會成為人類的好幫手，提醒你準時參加午餐會見，并用常識觀察用戶的行為，如果你忘記了日程內容，它可能會打算打斷你手頭的事情。
大銀行、有限電視及其它公司正在采用 AI 分析銷售數(shù)據(jù)，并希望與客戶產(chǎn)生良好的互動。從 Facebook 離職回多倫多創(chuàng)立 Integrate.ai 的 Steve Irvine 就在做類似的事情。
Irvine 表示，「我認為再多的贊美也毫不為過，他在 AI 的低谷期也一直不離不棄，看起來就像一個瘋狂的科學家，而人們也從未預料到 AI 的今天會是如此……這些被我們談論了 20、30 年的事情正在發(fā)生著，我覺得于他而言，是一個非常好的回饋。在這個世界里，他是當之無愧的教父。他的成功絕非一日之寒?！?/p>
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