Geoffrey Hinton，圖源網(wǎng)絡(luò)

雷鋒網(wǎng)按： Geoffrey Hinton 被尊稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”，他將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入到研究與應用的熱潮，將“深度學習”從邊緣課題變成了谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭仰賴的核心技術(shù)，并將 HintonBack Propagation（反向傳播）算法應用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習，還提出了“Dark Knowledge”概念。

Geoffrey Hinton 曾獲得愛丁堡大學人工智能的博士學位，并且為多倫多大學的特聘教授。在 2012 年，Hinton 還獲得了加拿大基廉獎（Killam Prizes，有“加拿大諾貝爾獎”之稱的國家最高科學獎）。2013 年，Hinton 加入谷歌并帶領(lǐng)一個 AI 團隊，目前正進行著谷歌大腦的項目。

近日，外媒 gigaom 采訪了這位大牛，問題主要和人工智能相關(guān)，大家可以和雷鋒網(wǎng)一起看看他是怎么回答的：

Q：您被稱作“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”，那您認為在有生之年“真正的”人工智能會出現(xiàn)嗎？

A：這取決于你對“真正的”人工智能定義是什么。如果你是說在自然語言、感知、推理、運動等方面都能和人類水平相當?shù)娜斯ぶ悄荏w，我覺得我大概是看不到了。不過，五年后會發(fā)生什么我們很難預測，所以我不去排除這樣的可能性。在十年前，很多 AI 工作者認為用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成機器翻譯是不可能的，因為這需要讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原始訓練數(shù)據(jù)中獲取所有語言知識。但在今天，這就是機器翻譯使用的方法，而且是最好的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯顯著地縮小了機器和人工之間翻譯水平的差距。

Q ：如果真正的人工智能出現(xiàn)，您有什么擔心的嗎？

A：說實話，我不太擔心現(xiàn)在大家經(jīng)常討論的那些問題，就是說變壞的機器人會代替人類接管世界。我更擔心的是諸如希特勒、墨索里尼這樣的人在科技的幫助下可能會做的事兒。如果這些人擁有智能機器人，后果不堪設(shè)想。我認為現(xiàn)在最迫切的一件事就是對 AI 的軍事化制定相關(guān)的國際政策或者協(xié)議。

 Q：您認為未來人工智能對經(jīng)濟和勞動力會有什么影響呢？利大于弊還是弊大于利？

A：我們可以看到，如今 ATM 機等機器已經(jīng)幫助人們減少了大量繁重的工作，提高了生產(chǎn)效率。我想應該很少有人會覺得這些機器不應該被引入。在一個相對公平公正的政治制度下，能夠提高生產(chǎn)力的技術(shù)肯定會受到公眾的歡迎，因為這會幫助每個人的生活變得更好。技術(shù)本身不是問題，問題是社會制度能不能保障每個人都受益。

 Q：您認為深度學習下一個大的飛躍會是什么？

A：目前，我們已經(jīng)在一些近半個世紀里都沒有解決的難題上獲得了前所未有的進展。語音識別、圖像識別技術(shù)都已經(jīng)獲得了巨大的進步，并且會變得更好。我相信，不久的未來計算機就能理解視頻里講了些什么。

此外，最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也開始接管機器翻譯。我們幾乎每周都能看到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一些有商業(yè)化價值的新領(lǐng)域獲得成功。二十幾年前，深度學習技術(shù)才出現(xiàn)在人們視野中，現(xiàn)在已經(jīng)取得了非常驚人的成果。更出色的神經(jīng)元類型和架構(gòu)使得更深層次的網(wǎng)絡(luò)上可以進行更多，更好的學習任務(wù)。深度學習已經(jīng)吸引了大量的人才和資金，我想這些還會一直持續(xù)下去。

值得關(guān)注的一點是，我們應該付出更多的努力讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以真正理解文檔的內(nèi)容，其中包括開發(fā)新類型的臨時存儲器。這個話題現(xiàn)在很熱門。

不過，現(xiàn)在我們還有一個問題沒有解決。那就是如何從少量的數(shù)據(jù)中生成良好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我覺得這可能需要徹底改變現(xiàn)在使用的神經(jīng)元類型。

在進行深度學習的應用過程中，我們會得到一些寶貴的經(jīng)驗教訓，這給進一步研究提供了新的視角，比如幫我們更好地理解真正的神經(jīng)元是如何學習任務(wù)的。我認為這對深度學習的未來應用會產(chǎn)生巨大的影響。

Via gigaom ，雷鋒網(wǎng)編譯。

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