AI 教父：Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton 通常被认为是“人工智能教父”，他在机器学习广泛流行之前就一直是这个领域的开拓者。Hinton 对人工神经网络和机器学习算法的发展做出了重大的贡献。Hinton 是多伦多大学的教授，同时也是谷歌 Brain 的研究员。他参与发明了反向传播算法，这是一种用于训练人工神经网络的基本算法。他还在玻尔兹曼机的发展中发挥了重要的作用。玻尔兹曼机是概率生成模型，可以通过学习表示复杂的数据分布。作为人工智能领域众多突破性发展的幕后推动者，他的话在业界有着巨大的影响力。他将通用人工智能（AGI）革命与车轮的发明进行了比较，并展望了人工智能的未来。

一个可以理解幽默的谷歌人工智能

在 2023 年 3 月 1 日的一次采访中，Hinton 透露，谷歌新开发的一种人工智能模型让他感到惊讶。这种模型可以解释为什么一个笑话很有趣。这一开创性的能力把人工智能提到了一个新的高度。希望后续可以看到更多消息。Hinton 称赞谷歌在开发高级人工智能模型时所采取的更为谨慎的方法。在他看来，随着人工智能领域的不断发展和变革，事实可能会证明，这种谨慎非常宝贵。

现代人工智能 vs. 人脑：一个惊人的转变

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人们普遍认为，人工神经网络与人脑的运作机制类似，Hinton 并不赞同这个观点。他认为，尽管现代人工智能模型在沟通方面非常出色，但人类大脑更擅长从比较少的数据中学习，而且要出色很多。这一有趣的见解表明，关于人工智能和人类认知之间的复杂关系，还有很多东西需要了解。

人工智能能理解不同的世界观吗？

Hinton 观察到，目前的人工智能系统都持有相同的世界观，这意味着它们无法理解对同一物理现实的不同解释。他设想，未来的机器将足够先进，能够从不同的角度进行理解，为人工智能的应用带来新的机遇。

编程的未来：编程还值得学吗？

当被问及向大量的人教授编程是否仍然有意义时，Hinton 承认，他不确定。这一出乎意料的回答可能会在快速发展的人工智能领域引发一场关于编程技能重要性的激烈辩论。谷歌和微软等科技巨头已经开始开发低代码和无代码应用程序构建工具，把我们引向一个技术进步不再依赖于编程技能的世界。

延伸阅读：谷歌 VS 微软：人工智能创新之战：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/google-vs-microsoft-the-battle-of-ai-innovation/

谷歌 vs. 微软：一场谨慎的人工智能之战

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Hinton 认为，与微软相比，谷歌在发布聊天机器人时要谨慎得多。他赞扬了谷歌公司的谨慎态度。他接着说，微软发布强大的人工智能聊天机器人 ChatGPT 的行为“非常勇敢”。当被问及通用人工智能（AGI）对人类的潜在威胁时，Hinton 并不讳言他的担忧。他说：“我确实有点担心。”对于人工智能教父的这种谨慎态度，所有参与 AGI 开发的人都应该严肃对待。

延伸阅读：人工智能“可能”很危险——乔·拜登https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/ai-could-be-dangerous-says-president-joe-biden/

人工智能对就业的影响：硬币的两面

关于人工智能对就业的影响，Hinton 提出了非常深刻的见解。他建议，我们要么用更少的人完成当前的任务，要么保持现有的劳动力水平不变并完成更多的工作。这一发人深省的观点表明，人工智能对就业市场的影响可能是一把双刃剑。

了解更多：ChatGPT 革命对就业市场的影响：挑战和机遇：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/the-chatgpt-revolution-in-todays-job-market-challenges-and-opportunities/

堪比车轮发明的 AGI 革命

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接下来，Hinton 将 AGI 革命与车轮的发明进行了比较，说明这项技术可能对人类产生深远的影响。随着人工智能以前所未有的方式塑造我们的生活，很明显，我们正在见证历史。请留意这则来自人工智能教父的爆炸性消息：关于谷歌人工智能的发展和人工智能的未来！

小结

人工智能教父 Geoffrey Hinton 的真知灼见让我们得以一窥人工智能激动人心的未来。伴随着谷歌笑话解释模型等突破性进展，我们正在迎接人工智能新时代的曙光。

随着人工智能的不断发展，它将改变我们的世界，理解不同的世界观，彻底改变就业市场，重新定义编程的重要性。为此，我们必须保持信息灵通并参与有意义的讨论。鉴于 AGI 革命被比作车轮的发明，我们必须为未来的巨大变化做好准备。

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