在人工智能的辉煌历史中，GeoffreyHinton传授不只是深度学习的奠基人之一，更是推进了整个畛域从通常到通常的转变。在这次深化的访谈中，GeoffreyHinton分享了自己在人工智能钻研中的团体教训、对深度学习未来开展的深入见地，以及对以后技术或许带来的社会影响的深思熟虑。
在探讨自己的钻研兴味时，Hinton传授提到了DonaldO.Hebb和JohnvonNeumann对他的影响，以及他对大脑上班方式的直觉。他分享了自己关于神经网络的早期探求，以及如何经过试验和钻研逐渐验证这些直觉。
Hinton传授的专业观念在多个方面展现了他高深的思索和前瞻性的视线。他强调了大脑学习机制与反向流传算法之间的咨询，并提出了大脑或许驳回不同于传统算法的学习机制。
在探讨以后深度学习模型的才干和未来后劲时，Hinton传授表现出了失望态度。他以为，虽然目前这些模型在模拟人类看法和推理方面还有很大的优化空间，但随着模型规模的不时扩展和多模态数据的融合，它们将能够展现出更初级别的发明力和推理才干。Hinton传授的专业观念进一步指出，大型言语模型经过寻觅数据中的独特结构，能够以更有效的方式对事物启动编码，这是它们能够学习不同畛域常识的关键。
同时，Hinton传授也表白了关于人工智能技术或许被滥用的担忧。他强调了在推进技术开展的同时，必需思索到其对社会的潜在影响，并寻求适当的监管和指点。这些担忧表现了Hinton传授作为一位迷信家的社会责任感，也提示咱们在谋求技术提高的同时，不应漠视伦理和社会责任。
以下是本期内容目录：
01GeoffreyHinton的AI学术观念
02AI未来方向展望
JoelHellermark：这些年来，最大的转变不只仅是算法方面，还包括了规模的优化。你是如何看待这种规模的日积月累的？
GeoffreyHinton：Ilya很早就有了这种直觉。他不时在宣扬，只需让模型变大，效果就会更好。我过后以为那有点像托辞，你也须要有新的想法。理想证明，Ilya基本是对的。新的想法确实有所协助，比如Transformer模型的提出。但数据和算力的大规模扩展才是真正的关键。过后咱们无法想象计算时机变得比如今快上十亿倍，咱们以为最多只会快100倍。咱们过后努力寻求奇妙的想法来处置疑问，假设有了如今这样的大规模数据和计算力，很多疑问本可以自己迎刃而解。
大概在2011年，Ilya和另一位叫JamesMartens的钻研生提出了一篇基于字符级预测的论文。咱们应用维基百科的数据，尝试预测下一个HTML字符，结果效果出奇的好。咱们过后经常使用的是GPU上的一种复杂优化器，结果看起来就像模型真的了解了内容一样，这让咱们一直感到难以置信。
JoelHellermark：训练模型预测下一个词是怎样的环节？为什么这种思绪是失误的？
GeoffreyHinton：实践上，我并不以为这种思绪是失误的。理想上，我做出了第一个经常使用嵌入和反向流传的神经网络言语模型。环节十分繁难，数据只是三元组，它把每个符号转换成嵌入，而后让这些嵌入相互作用来预测下一个符号的嵌入，再从中预测下一个符号。整个环节经常使用反向流传来学习这些三元组。我证明了它能够推行。
大概10年后，YoshuaBengio经常使用了一个十分相似的网络，证明它可以用于真实文本。再过了10年，言语学家才开局置信嵌入的概念，这是一个缓慢的环节。
我以为它不只是在预测下一个符号，由于假设你问，预测下一个符号须要做些什么，尤其是当你问了一个疑问，答案的第一个词就是下一个符号时，你必需了解这个疑问。所以我以为，经过预测下一个符号，它与新式的智能补全齐全不同。新式智能补全会存储一些三元组词组，而后假设看到一对词，就会看这对词前面最常出现的第三个词是什么，从而预测下一个符号。大少数人以为智能补全就是这种方式。但如今曾经齐全不一样了，为了预测下一个符号，你必需了解之前说过的内容。所以我以为，让它预测下一个符号就是强制它去了解，而且它了解的方式与咱们十分相似。
很多人会通知你，这些模型并不像咱们一样，它们只是在预测下一个符号，而不是像咱们这样启动推理。但实践上，为了预测下一个符号，它必需启动一些推理。咱们曾经看到，假设你训练一个大模型，不须要输入任何不凡的推理常识，它曾经可以启动一些推理了。我以为当模型变得更大时，它们将能够启动更多的推理。
JoelHellermark：你以为如今你做的不只是预测下一个符号，对吗？
GeoffreyHinton：我以为这就是你正在学习的方式。你在预测下一个视频帧，预测下一个声响。但我以为这是一个相当可信的大脑学习方式的通常。
JoelHellermark：是什么让这些大言语模型能够学习各种不同畛域的常识？
GeoffreyHinton：这些大言语模型所做的是寻觅独特的结构，经过发现独特结构，它们可以用更有效的方式对事物启动编码。让我给你一个例子，假设你问GPT-4"为什么堆肥堆和原子弹相似"，大少数人都无法回答，他们以为堆肥堆和原子弹是齐全不同的事物。但GPT-4会通知你，虽然能量和期间尺度不同，但它们都触及链式反响，当堆肥堆越热就会发热越快，当原子弹发生的中子越多，发生的中子就越快，所以它们其实都是链式反响的方式。
我置信GPT-4曾经了解了这一点，并将这种了解紧缩到了它的权重参数中。假设它真的这样做了，那么关于成千盈百种咱们还没有发现的类比，它也会这样做，这就是发明力的起源，即看到外表上齐全不同的事物之间的相似之处。所以我以为，随着模型越来越大，GPT-4将变得十分有发明力。以为它只是在重复它所学到的常识，拼凑已有的文本是齐全失误的，理想上它将比人类更具发明力。
JoelHellermark：你以为它不只能重复目先人类开发的常识，还能逾越这些常识，走向更上档次。我以为这是咱们目前还未齐全看到的。你以为是什么将使它能够逾越以后水平？
GeoffreyHinton：在一些有限的畛域里，咱们曾经看到了这一点。比如在驰名的与人类职业棋手李世石的反抗赛中，第37手时AlphaGo下出了一步棋，一切专家过后都以为那是一步错棋，但起初他们看法到那实践上是一招妙棋。所以在这个有限畛域内，它曾经展现出了发明力。我以为随着这些系统变得越来越大，咱们将看到更多这样的例子。
JoelHellermark：AlphaGo最后是经过模拟学习，观察人类下棋来学习的，而后经过自我对弈，它的表现远远超出了模拟学习的水平。你以为这是目前缺失的关键局部吗？也就是自我反抗性的学习？
GeoffreyHinton：这或许确实是目前缺失的一个关键局部。但我不以为这是齐全必需的。
很久以前我做过一个小试验，训练一个神经网络识别手写数字，这是最经典的例子。在训练数据中，我将一半的答案设置为失误的。疑问是，在有一半失误标志的状况下，它能学到多好？而且我坚持了这些失误标志，并没有在不同的样本中给出正确答案，让它无时机经过平均来对消失误。也就是说，关于某些样本，无论如何都会给出失误的标志。所以训练数据有50%的失误，但假设你用反向流传训练，它最终的失误率能降到5%以下。换句话说，即使有失误标志的数据，它也能取得比训练数据更好的结果。它可以识别出训练数据是失误的。
这就像一个痴呆的在校生或许比他的导师更痴呆一样。导师通知他们很多物品，但关于其中一半，在校生会想"这太荒唐了"，而后只遵从另一半倡导。最终，在校生比导师更痴呆。这些大型神经网络也能做到比它们的训练数据更杰出的表现，但大少数人并没无看法到这一点。
JoelHellermark：你希冀这些模型如何将推理才干融入其中？一种方法是在模型之上减少一些启示式的物品，就像如今很多钻研上班在做的那样，引入"思想链"反应推理结果。另一种方式是在模型自身中，经过不时扩展规模来成功，你对此有何直觉？
GeoffreyHinton：我的直觉是，随着咱们不时扩展这些模型的规模，它们的推理才干就会变得更好。粗略来说，人类是领有一些直觉，而后应用推理来纠正直觉。当然，在推理环节中咱们也会经常使用直觉，但假设推理的论断与直觉出现抵触，咱们就会看法到须要扭转直觉。这有点相似于AlphaGo或AlphaZero中的评价函数，它只是看棋盘并评价以后局面对咱们有多无利，但当你启动蒙特卡罗树搜查时，就会失掉一个更准确的评价，而后你可以批改评价函数。
所以你可以经过让模型与推理结果坚持分歧来训练它，我以为这些大型言语模型必需开局这样做，它们必需开局经常使用推理来训练其原始直觉，看法到直觉并不总是正确的。经过这种方式，它们可以取得比繁难模拟人类更多的训练数据。这也正是AlphaGo能够做登程明性第37手的要素，由于它经常使用推理来审核下一步棋应该是什么，从而取得了更多的训练数据。
JoelHellermark：你对多模态模型有何看法？咱们谈到了这些模型能发现超出人类认知的类比，形象档次或许超出咱们永远无法了解的水平。当引入图像、视频和声响时，你以为这会如何扭转模型？会如何扭转它能够发现的类比？
GeoffreyHinton：我以为这会带来很大扭转。 它将使模型更好地理解空间概念，由于单凭言语很难了解一些空间概念，虽然就算在没有多模态之前，GPT-4曾经可以做到这一点，但当变为多模态，让它同时启动视觉处置和机器人臂操作拿起物体翻转等，它就会更好地理解物体概念。所以虽然依托言语你可以学习很多物品，但多模态会让学习愈加容易，这时你甚至须要更少的言语信息。 如今就有很多预测视频下一帧的数据集可供训练。所以多模态模型显然会占据主导位置，它们可以取得更少数据，须要更少的言语信息。
从哲学上讲，你可以单单从言语中学习到一个十分好的模型，但经过多模态系统学习会愈加容易。
JoelHellermark：你以为这会如何影响模型的推理才干？
GeoffreyHinton：我以为它会让模型更好地推理出与空间无关的事物，比如推理出当你拿起物体时会出现什么状况。假设你真的尝试拿起物体，你就会取得各种各样有助于推理的训练数据。
JoelHellermark：你以为人类大脑是退化进去顺应言语，还是言语退化进去顺应人类大脑？
GeoffreyHinton：这是一个十分好的疑问。我以为两者都出现了。我过去曾经以为，咱们在不须要言语的状况下就能启动少量认知优惠。但如今我有了一些不同的看法。让我从三个不同的角度来看言语与认知之间的相关:
第一种是传统的符号主义观念，即认知就是在一种明晰无歧义的符号逻辑言语中操作符号串，并运行推理规定。 这是一种极其观念。
与此相反的另一种极其观念是，一旦进入大脑外部，一切都是向量。符号输入后会被转换为大型向量，外部一切操作都在向量层面启动，假设须要产出，则再从向量生成符号。大概在2014年的机器翻译畛域，人们经常使用递归神经网络，词语不时输入并更新暗藏形态，当一个句子输入终了时，就取得了一个捕捉句子意义的大型暗藏向量，可用于生成另一种言语的句子，这被称为思想向量。 这就是第二种观念，将言语转换为与言语齐全不同的大型向量，认知优惠都在向量层面启动。
但我如今置信的是第三种观念，行将这些符号转换为嵌入向量，并经常使用多层嵌入，失掉十分丰盛的嵌入向量。但这些向量依然对应着符号，由于每个符号都有一个大型向量示意，这些向量相互作用以预测下一个词的向量。了解的实质就是知道如何将符号转换为向量，以及向量的各个元素应该如何交互作用来预测下一个符号的向量。 这种方式同时体如今大型言语模型和人脑中。
这是一种两边地带，你并没有齐全解脱符号，而是将符号转换为大型向量，但保管了符号的外表结构，一切上班和常识都存在于你经常使用的向量及其交互作用方式中，而不是符号规定。这仿佛是一种对人类思想愈加正当的模型，模型和人脑的上班方式截然不同。
JoelHellermark：你是最早看法到经常使用GPU启动神经网络训练的人之一。我知道黄仁勋对此很敬仰。回到2009年，你通知黄仁勋这或许是训练神经网络的一个不错的主意。能让咱们重温一下过后你经常使用GPU训练神经网络的早期直觉吗？
GeoffreyHinton：实践上，大概在2006年，我有一位钻研生，他是一位杰出的计算机视觉专家。在一次性会议上，他对我说，你应该思索经常使用GPU，由于它们在矩阵乘法运算方面效率很高，而你正在做的基本上就是矩阵乘法运算。最后咱们只买了一些游戏GPU，发现它们使速度提高了30倍。起初咱们买了一台有4个GPU的Tesla显卡，用于语音识别，效果十分好。
而后在2009年的NIPS会议上，我通知了1000名机器学习钻研人员，你们都应该去买英伟达的GPU，这是未来，你们须要它们来做机器学习。实践上，我过后还给英伟达发了邮件说，我曾经通知1000名机器学习钻研人员购置你们的显卡，能不能收费给我一张。他们过后没有回复，但起初当我把这个故事通知黄仁勋时，他给了我一张收费显卡。
JoelHellermark：我觉得很幽默的是，GPU的开展与这个畛域走到当天是如何相反相成的。你觉得在计算配件方面，咱们接上去应该朝什么方向开展？
GeoffreyHinton：在我最后几年在谷歌上班时，我不时在思索如何尝试类脑的模拟计算，以便像大脑那样只需30瓦特的功率，而不是像目前须要的那样高达兆瓦级别的功耗。这样咱们就可以在模拟配件上运转这些大型言语模型。但我从未真正做到过。不过，我开局十分参观数字计算了。假设要经常使用功耗低的模拟计算，每块配件都会略有不同，学习的目的就是应用每块配件的特定属性，这也正是人脑的状况，咱们每团体的大脑都是不同的。
所以，咱们无法将你大脑中的权重间接放到我的大脑中，由于配件是不同的，每个神经元确实切属性也是不同的。学习环节会应用一切这些差异。因此，咱们是必朽的，我大脑中的权重对其余大脑来说毫无用途。当我死去时，那些权重就变得无用了。咱们之间只能经过一种低效的方式传递信息，即我发生句子，你会推理出如何扭转你的权重，从而说出雷同的句子，这被称为"蒸馏"，或许说提炼常识。
但在数字系统中，它们是不朽的。一旦你取得了一组权重，就可以摈弃计算机配件，只需将权重存储在磁带上，重建另一台计算机后加载那些权重，假设是数字系统，它就能够与之前齐全相反的计算。因此，数字系统可以共享权重，这种效率要高得多。假设你有一少量数字系统，每个系统都做一点点学习，它们从雷同的权重开局，做一点点学习，而后再共享新的权重，这样每个系统都知道其余系统所学到的。而咱们人类是无法做到这种共享常识的。
JoelHellermark：许多在这个畛域中运行的想法都是新鲜的、源远流长的想法，你以为还剩下哪些来自神经迷信的想法可以运行到咱们开发的系统中？
GeoffreyHinton： 咱们仍需在期间尺度变动方面赶上神经迷信。在简直一切神经网络中，都有加快的优惠变动期间尺度，即输入来到时嵌入向量会扭转；还有一个慢速的权重变动期间尺度，即常年学习。但在大脑中，权重变动有许多期间尺度。
例如，假设我说一个异常的词像黄瓜，5分钟后你戴上耳机，听到有噪音覆盖下的强劲词语，你会更容易识别出黄瓜一词，由于我5分钟前刚说过。那么这种常识贮存在大脑的哪里呢？显然不是神经元不时在重复黄瓜，由于神经元的数量是有限的。 这种常识存在于暂时性的突触权重变动中。咱们目前的神经网络模型并没无应用这种加快权重机制。
要素在于，假设权重的暂时性变动取决于输入数据，那么咱们就无法并行处置一少量不同的数据，由于目前咱们会将不同的数据串联成批，而后并行处置，这样可以启动高效的矩阵乘法运算。这种谋求效率的做法阻碍了咱们经常使用加快权重。但大脑显然在应用加快权重启动暂时记忆存储，经过这种方式可以做很多咱们目前还无法做到的事情。我以为这是咱们必需补偿的最大差距之一。
JoelHellermark：了解这些模型和大脑是如何上班的，对你的思想方式有何影响？
GeoffreyHinton：有一个关键的影响，在一个相当形象的层面上。多年来，人们关于应用一个大型随机神经网络，只经过少量训练数据就能学会复杂事物的想法五体投地。假设你问统计学家、言语学家或大少数人工智能从业者，他们会说那只是一个白日梦，没有方法在没有先验常识、没有许多架构上的限度的状况下，学习真正复杂的事物。
理想证明，这种想法齐全是失误的。 你可以领有一个大型随机神经网络，只经过数据就能学习到许多事物。应用随机梯度降低不时调整权重来学习事物，包括大型复杂的事物，这一点曾经被这些大型模型所证明，这关于了解大脑是一个十分关键的认知。
大脑并不须要领有一切后天的结构，虽然它确实具备很多后天结构，但绝不须要后天结构来学习那些可以很容易习得的事物。所以来自于诺姆·杭士基（NoamChomsky）的观念，即除非言语等复杂事物的才干是后天分予的，并随着年龄增长而逐渐成熟，否则你是无法习得它们的。这种观念如今显然是荒唐的。
Joel说:我想Chomsky或许不会赞叹你说他的观念是荒唐的。
GeoffreyHinton：实践上我以为Chomsky在中东疑问等方面的政治观念是相当理智的。让我感到惊讶的是，一个在这些疑问上观念如此理智的人，怎样会对言语学识题有如此失误的看法。
JoelHellermark：你以为有什么能让这些模型更有效地模拟人类看法？比如说，想象你有一个全生命周期内都在交谈的AI助手，保管高低文记忆，而不是像如今的AI助手那样每次对话都会删除记忆。假设未来你离世，有人通知这个助手这个信息，你以为这个助手会有什么感触吗？
GeoffreyHinton：我以为它们也或许会有感触。就像咱们有一个外在的感知剧场模型一样，他们也有一个外在的感触模型，那些只要我能体验到的物品，他人无法体验。但我觉得这种外在模型雷同是失误的。
比如我说我觉得应该打加里的鼻子，实践上我想通知你的是，假设不是遭到额叶克服的影响，我就会口头这个举措。 所以当咱们议论感触时，咱们实践上是在议论假设没有解放，咱们会口头的那些行为。
因此，我以为在此层面上可以对感触给出雷同的解释，没有理由以为这些系统不能领有感触。理想上，1973年我曾看到一个机器人有过心情反响。那是在爱丁堡，有一个机器人装有两个像这样的机械手臂，它可以经过在绿色毡垫上区分搁置整机来组装一辆玩具汽车。但假设你把整机堆在一同，它由于视觉才干无余无法识别，就会把机械手并拢、砰地一下将这堆整机打散，而后它就可以把整机组装起来了。假设你看到一团体这样做，你会说他对这种状况感到丧气，由于他无法了解，所以才把它捣毁。
JoelHellermark：之前你将人类和大型言语模型形容为类比机器，那么在你的生存中，你发现过最有力的类比是什么？
GeoffreyHinton：影响我很大的一个相对强劲的类比，是宗教崇奉和符号处置决计之间的类比。我从一个无神论家庭出身，上学后接触到了宗教崇奉，那对我来说就像胡言乱语。当我看到符号处置被用作解释人类行为方式时，我也觉得那只是雷同的胡言乱语。
如今我不以为符号处置通常像过去那样荒唐了，由于咱们确真实启动符号处置，只不过是经过为符号赋予大型嵌入向量的方式。但咱们并非依照人们以为的那样只是繁难地婚配符号能否相反，符号的惟一属性并不是与另一个符号相反与否。咱们是应用高低文为符号赋予嵌入向量，而后应用这些嵌入向量重量之间的相互作用启动思索。
谷歌有一位杰出的钻研人员费尔南多·佩雷拉说，咱们确实启动符号推理，而咱们惟一的符号推理是人造言语。人造言语是一种符号言语，咱们用它启动推理。我如今也置信这一点。
JoelHellermark：你成功了计算机迷信历史上最无心义的一些钻研上班。能请你解释一下，你是如何选用适合的疑问去攻关的？
GeoffreyHinton：首先，我想纠正一下，不只是仅凭我团体，而是我和我的在校生们独特成功了许多最无心义的上班，这关键归功于咱们之间的良好协作，以及我能够精心筛选出优秀的在校生。之所以能这样筛选，是由于在70年代、80年代、90年代和2000年代，从事神经网络钻研的人很少，所以这些少数人就能筛选到最优秀的在校生。
我选用钻研疑问的方式基本上是，当迷信家议论他们的上班方式时，他们会提出一些通常，而这些通常或许与理想没有多大相关。但我的通常是，我会寻觅一些每团体都认同但我直觉中觉得不对的事物，而后我会努力论述为什么我以为那是失误的。兴许我可以编写一个小型计算机程序来证明，事情并不像你预期的那样运作。
让我举一个例子，大少数人以为，假设给神经网络参与噪声，它的表现就会变差。比如，每次输入一个训练样本时，让一半的神经元静默，它的表现应该会变差。但实践上咱们知道，假设这么做，它的泛化才干反而会更好。你可以经过一个繁难的例子证明这一点，这就是计算机模拟的好处，你可以证明你之前的想法是失误的，即参与噪声会使表现变差，使一半神经元静默会使表现变差，虽然短期内确实会使表现变差，但假设以这种方式训练，最终表现会更好。而后你就可以深化思索，这是为什么，以及它如何阻止了复杂的协同顺应。
所以我的上班方法就是，找到一些可疑的事物，钻研它，看看能否能经过一个繁难的示例来证明它是失误的。
JoelHellermark：目前你觉得有什么事情很可疑？
GeoffreyHinton： 我觉得很可疑的是，咱们没无应用加快权重，咱们只要两种期间尺度。这与大脑的状况齐全不同，显然是失误的。从久远来看，我以为咱们必需领有更多不同的期间尺度。
JoelHellermark：假设你如今有一群在校生，他们来问你，你所在畛域的最关键疑问是什么，你会倡导他们下一步攻关什么疑问？咱们之前谈到了推理和期间尺度等疑问，你以为最高优先级的疑问是什么？
GeoffreyHinton： 对我来说，在过去30年左右的期间里，我不时在思索的疑问是，大脑能否在做反向流传。我置信大脑在失掉梯度，假设没有梯度，学习效果必需会比有梯度差很多。但大脑是如何失掉梯度的？它能否以某种方式近似成功了反向流传，还是驳回了一种齐全不同的技术？这依然是一个渺小的悬而未决的疑问。假设我继续从事钻研，这将是我关注的疑问。
JoelHellermark：如今回忆你的整个职业生涯，你在很多事情上都是正确的，但你曾经在哪些方面做错了，你宿愿自己现在能少花精神去谋求某些特定方向？
GeoffreyHinton：我以为我关于玻尔兹曼机(BoltzmannMachine)的观念是失误的，但我很快乐自己花了很常年间在下面。玻尔兹曼机比反向流传提供了一种更优雅的失掉梯度的通常，反向流传只是一种个别的、正当的链式规律。玻尔兹曼机是一种奇妙的、十分幽默的失掉梯度的方式，我现在宿愿大脑就是这样运作的，但我如今以为不是如此。
JoelHellermark：在这些系统开展的环节中，你能否曾想象过会发生什么样的影响？你能否预料到，假设这些系统运作良好，咱们可以成功教育独裁化、使常识愈加易于失掉、或在医学畛域处置一些辣手疑问？还是你更多关注于了解大脑自身？
GeoffreyHinton：我总的觉得是，迷信家应该做一些有益于社会的事情。但实践上，要做出最好的钻研，能源并不应该来自于此，而应该来自于猎奇心，你只是想要了解某些事物。
直到最近，我才看法到这些系统除了能带来许多好处外，也或许形成重大危害，我开局愈加关注它们对社会或许发生的影响。但这并非现在推进我的能源，我只是想要搞分明大脑是如何学习去做事情的，这就是我想知道的。
我在这方面的失败造成了一些有用的工程成绩，所以从这个角度来看，这也算是一次性对环球有益的失败。
JoelHellermark：从事物或许会走向美妙的方向来看，你以为最有前景的运行畛域是什么？
GeoffreyHinton： 医疗保健畛域显然是一个重点。在医疗保健方面，社会可以排汇的资源简直是有限的。 假设一个老年人，他们或许须要5名全职医生。所以当人工智能在某些畛域的表现超越人类时，咱们宿愿它表现优秀的畛域就是咱们须要少量资源投入的畛域。咱们确实须要更多的医生，假设每团体都能领有3名公家医生，那就太好了，咱们终将走向那一步。
这就是医疗保健畛域如此关键的一个要素。 另一方面，人工智能也将在新的工程畛域施展作用，比如开发新资料、更好的太阳能电池板、超导体，或许更好地了解人体机能等，在这些畛域都会发生渺小影响，这些都是好的一面。
我担忧的是，一些不法分子或许会将其用于坏的用途，比如一些政治家或许会应用人工智能制作杀手机器人、操纵言论或启动大规模监控，这些都是令人十分担忧的事情。
JoelHellermark：您担忧加快人工智能畛域的开展也会减缓踊跃的停顿吗？
GeoffreyHinton：相对担忧。我以为这个畛域不太或许加快，局部要素是人工智能是一个国内性的畛域，假设一个国度加快了，其余国度不会加快。中美之间显然存在竞争，两国都不会放快步调。有人呐喊咱们应该在6个月内加快开展，但我没有签订，由于我以为这无法能出现。兴许我应该签订，即使它无法能出现，也能传达一个政治信号。有时刻要求一些你知道无法取得的物品也是很好的，仅仅是为了标明立场。但我以为咱们不会加快开展的步调。
JoelHellermark：您以为这种智能助手会如何影响人工智能钻研环节？
GeoffreyHinton：我以为它会使钻研环节愈加高效。当你领有这些助手协助你编程、思索和处置方程式时，钻研会变得愈加高效。
JoelHellermark：在提拔人才方面，您是如何启动判别的？能否关键依托直觉，比如IlyaSutskever出现时，您就觉得这是个痴呆的家伙，值得协作？
GeoffreyHinton：提拔人才有时刻是凭直觉。和伊利亚谈了不久，我就发现他十分痴呆，继续交谈后也证明了他不只擅长数学，而且有很好的直觉，所以这是毫无不懂的选择。另一个案例是，我在一个会议的海报展上，有团体不时提出深入的疑问，指出了咱们上班的失误，问了5个疑问后，我就约请他参与咱们试验室，那团体就是大卫·麦凯，他十分杰出，很遗憾他逝世了。有时刻并非如此明白，我看法到人才各有不同，没有繁多的优秀在校生类型。有些在校生发明力不太强，但在技术层面极为杰出，能把任何事做好；另一些在校生在技术上不太强，但发明力很高。当然最完美的是两者兼备，但并不总是如此。我想在试验室须要不同类型的钻研生。不过，我还是会依赖直觉，有些人交谈几句你就觉得他们真正体会了要义，那些人才是你最想要的。
JoelHellermark：您以为是什么要素造成有些人直觉更好？是他们取得的训练数据更好，还是怎样造就直觉的？
GeoffreyHinton：我以为局部要素是他们不会被无稽之谈所蛊惑。一种养成失误直觉的方式就是置信他人通知你的一切，这是致命的。你必需能够领有一个了解理想的框架，当有人通知你一些事情时，你要努力把它融入这个框架，假设无法融入就间接拒绝。这是一个很好的战略。试图将任何原告知的物品都归入框架的人，最终会失掉一个含糊的、能够置信赖何事物的框架，这是没有用的。所以我以为领有一个松软的环球观，努力让新失掉的理想融入你现有的环球观是很关键的。显然，这也或许造成一些重大的宗教崇奉或致命的毛病，就像我曾对玻尔兹曼机有着自觉的崇奉一样。但我以为，假设你领有牢靠的直觉，你就应该置信它。假设你的直觉是失误的，不论你做什么都没有用，那你不如也置信它吧。
JoelHellermark：当您看到当今正在启动的钻研类型时，您以为咱们是不是把一切的资源都集中在某一个方向上了？咱们能否应该多元化开展一些思绪？还是说应该为了最有前景的方向养精蓄锐？
GeoffreyHinton：我以为，即使只是为了预测下一个词， 训练大型多模态数据模型也是一个十分有前景的方法，咱们应该在这个方向上投入相当大的力气。 显然如今有很多人在这么做，也有人在做一些看似疯狂的尝试，这是善报。但我以为大少数人都沿着这条路走也没有疑问，由于它的效果十分好。
JoelHellermark：您以为学习算法自身能否真的那么关键？还是说，有数以百万计的方法可以让咱们到达人类智能水平？或许只要少数几种咱们须要发现的算法？
GeoffreyHinton：关于特定的学习算法能否十分关键，或许有各种各样的学习算法能够到达雷同的指标，我不确定答案。但反向流传在某种水平上仿佛是正确的做法，即失掉梯度来调整参数使其上班更好，这看起来是正当的，而且取得了惊人的成功。或许还有其余学习算法是另一种方式来取得相反的梯度，或许取得某些其余有助于构建好的系统的指标的梯度。这个疑问是放开性的，十分值得探求。如今关于能否还有其余可以尝试最大化的指标，从而取得好的系统，这很幽默，兴许大脑就是在做这样的事情，由于这更容易做到。但反向流传在某种意义过去说是正确的做法，而且咱们知道这确实十分有效。
JoelHellermark：最后一个疑问，当您回忆几十年的钻研生涯时，您最自豪的是什么？是造就进去的在校生，还是钻研成绩？在您的上班生涯中，哪些让您最感到自豪？
GeoffreyHinton：让我最自豪的是玻尔兹曼机的学习算法。玻尔兹曼机的学习算法十分优雅，兴许在通常中行不通，但它的开展环节让我和特里最感兴味，这也是我最自豪的成就，即使它是失误的。
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数据结构数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率的算法。 数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。 个人根据各自的理解而有不同的表述方法：Sartaj Sahni 在他的《数据结构、算法与应用》一书中称：“数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。 这些联系可以通过定义相关的函数来给出。 ”他将数据对象（data object）定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。 Clifford 在《数据结构与算法分析》一书中的定义是：“数据结构是 ADT（抽象数据类型 Abstract Data Type） 的物理实现。 ”Lobert 在《数据结构与程序设计》一书中，将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。 其中，抽象层是指抽象数据类型层，它讨论数据的逻辑结构及其运算，数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。 一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。 对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示；此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。 在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。 许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。 许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。 有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。 不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。 选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。 这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。 在计算机科学中，数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。 “数据结构”作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始设立的。 1968年美国唐·欧·克努特教授开创了数据结构的最初体系，他所著的《计算机程序设计技巧》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。 “数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。 数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。 数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计（特别是非数值性程序设计）的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。 计算机是一门研究用计算机进行信息表示和处理的科学。 这里面涉及到两个问题： 信息的表示 信息的处理 而信息的表示和组又直接关系到处理信息的程序的效率。 随着计算机的普及，信息量的增加，信息范围的拓宽，使许多系统程序和应用程序的规模很大，结构又相当复杂。 因此，为了编写出一个“好”的程序，必须分析待处理的对象的特征及各对象之间存在的关系，这就是数据结构这门课所要研究的问题。 众所周知，计算机的程序是对信息进行加工处理。 在大多数情况下，这些信息并不是没有组织，信息（数据）之间往往具有重要的结构关系，这就是数据结构的内容。 数据的结构，直接影响算法的选择和效率。 计算机解决一个具体问题时，大致需要经过下列几个步骤：首先要从具体问题中抽象出一个适当的数学模型，然后设计一个解此数学模型的算法（Algorithm），最后编出程序、进行测试、调整直至得到最终解答。 寻求数学模型的实质是分析问题，从中提取操作的对象，并找出这些操作对象之间含有的关系，然后用数学的语言加以描述。 计算机算法与数据的结构密切相关，算法无不依附于具体的数据结构，数据结构直接关系到算法的选择和效率。 运算是由计算机来完成，这就要设计相应的插入、删除和修改的算法 。 也就是说，数据结构还需要给出每种结构类型所定义的各种运算的算法。 数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并由计算机程序处理的符号的总称。 数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体考虑。 一个数据元素由若干个数据项组成。 数据项是数据的不可分割的最小单位。 有两类数据元素：一类是不可分割的原子型数据元素，如：整数5，字符 N 等；另一类是由多个款项构成的数据元素，其中每个款项被称为一个数据项。 例如描述一个学生的信息的数据元素可由下列6个数据项组成。 其中的出身日期又可以由三个数据项：年、月和日组成，则称出身日期为组合项，而其它不可分割的数据项为原子项。 关键字指的是能识别一个或多个数据元素的数据项。 若能起唯一识别作用，则称之为 主 关键字，否则称之为 次 关键字。 数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据对象可以是有限的，也可以是无限的。 数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。 在早期，计算机主要用于科学和工程计算，进入八十年代以后，计算机主要用于数据处理。 据有关统计资料表明，现在计算机用于数据处理的时间比例达到80%以上，随着时间的推移和计算机应用的进一步普及，计算机用于数据处理的时间比例必将进一步增大。 数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。 数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。 数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。 逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。 数据元素相互之间的关系称为结构。 有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构（网状结构）。 树形结构和图形结构全称为非线性结构。 集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。 线性结构中元素之间存在一对一关系，树形结构中元素之间存在一对多关系，图形结构中元素之间存在多对多关系。 在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。 数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。 它包括数据元素的表示和关系的表示。 数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。 顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。 顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。 链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。 由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。 索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。 散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。 线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。 线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。 逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。 算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。 数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新的排序等。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组： Data-Structure=(D，S)其中：D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集。 数据结构不同于数据类型，也不同于数据对象，它不仅要描述数据类型的数据对象，而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。 数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。 数据类型可分为两类：原子类型、结构类型。 一方面，在程序设计语言中，每一个数据都属于某种数据类型。 类型明显或隐含地规定了数据的取值范围、存储方式以及允许进行的运算。 可以认为，数据类型是在程序设计中已经实现了的数据结构。 另一方面，在程序设计过程中，当需要引入某种新的数据结构时，总是借助编程语言所提供的数据类型来描述数据的存储结构。 计算机中表示数据的最小单位是二进制数的一位，叫做位。 我们用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素，通常称这个位串为元素或结点。 当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。 元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映象。 一个软件系统框架应建立在数据之上，而不是建立在操作之上。 一个含抽象数据类型的软件模块应包含定义、表示、实现三个部分。 对每一个数据结构而言，必定存在与它密切相关的一组操作。 若操作的种类和数目不同，即使逻辑结构相同，数据结构能起的作用也不同。 不同的数据结构其操作集不同，但下列操作必不可缺： 1,结构的生成； 2.结构的销毁； 3,在结构中查找满足规定条件的数据元素； 4,在结构中插入新的数据元素； 5,删除结构中已经存在的数据元素； 6,遍历。 抽象数据类型：一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。 抽象数据类型实际上就是对该数据结构的定义。 因为它定义了一个数据的逻辑结构以及在此结构上的一组算法。 抽象数据类型可用以下三元组表示：（D，S，P）。 D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集。 ADT的定义为： ADT 抽象数据类型名{数据对象：（数据元素集合）数据关系：（数据关系二元组结合）基本操作：（操作函数的罗列）} ADT 抽象数据类型名;抽象数据类型有两个重要特性： 数据抽象 用ADT描述程序处理的实体时，强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口（即外界使用它的方法）。 数据封装 将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。 数据（Data）是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理。 它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。 计算机科学中，所谓数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。 数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。 数据元素（Data Element）是数据的基本单位。 在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。 例如，学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录等，都被称为一个数据元素。 有时，一个数据元素可由若干个数据项（Data Item）组成，例如，学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。 它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。 这些数据项可以分为两种：一种叫做初等项，如学生的性别、籍贯等，这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合项，如学生的成绩，它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。 通常，在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。 数据对象（Data Object）或数据元素类（Data Element Class）是具有相同性质的数据元素的集合。 在某个具体问题中，数据元素都具有相同的性质（元素值不一定相等），属于同一数据对象（数据元素类），数据元素是数据元素类的一个实例。 例如，在交通咨询系统的交通网中，所有的顶点是一个数据元素类，顶点A和顶点B各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A和B。 数据结构（Data Structure）是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。 在任何问题中，数据元素之间都不会是孤立的，在它们之间都存在着这样或那样的关系，这种数据元素之间的关系称为结构。 根据数据元素间关系的不同特性，通常有下列四类基本的结构： ⑴集合结构。 该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。 ⑵线性结构。 该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。 ⑶树型结构。 该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。 ⑷图形结构。 该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。 从上面所介绍的数据结构的概念中可以知道，一个数据结构有两个要素。 一个是数据元素的集合，另一个是关系的集合。 在形式上，数据结构通常可以采用一个二元组来表示。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组 Data_Structure ＝（D，R） 其中，D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集。 线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系，数据元素“一个接一个的排列”。 在一个线性表中数据元素的类型是相同的，或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。 在实际问题中线性表的例子是很多的，如学生情况信息表是一个线性表：表中数据元素的类型为学生类型; 一个字符串也是一个线性表：表中数据元素的类型为字符型，等等。 线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构。 线性表是具有相同数据类型的n(n>=0)个数据元素的有限序 列，通常记为： (a1，a2，… ai-1，ai，ai+1，…an) 其中n为表长， n＝0 时称为空表。 它有两种存储方法：顺序存储和链式存储，它的主要基本操作是插入、删除和检索等。
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