AI教父Hinton中国首次演讲实录：人类可能就是大语言模型

一、数字智能是否会取代生物智能 演讲者：Geoffrey Hinton 从大约 60 年前开始，AI 就发展出了两种不同的范式。一种是"符号主义"路径，强调逻辑推理的能力。我们通过规则操作符号来进行推理，这种方式可以 帮助我们理解知识是如何被表达与处理的。这类 AI 模型的基础是对符号的处理，被认为更符合逻辑智能的本质。 另一种路径则以生物智能为基础，是图灵与冯·诺依曼更倾向相信的方式。他们认为智能的本质在于从神经连接中学习，在于速度、结构和连接模式的改 变。这种"连接主义"强调的是学习与适应，而非显式的逻辑规则。 1985 年，我曾构建过一个非常小的模型，试图将这两种理论结合起来。我的想法是：每一个词都可以由多个特征（features）表示，而这些特征之间可以 被用来预测下一个词。这个模型不存储完整的句子，而是通过生成语言来学习词汇之间的关系。 这种方式强调语言中的"语义特征"——也就是说，我们并不是仅仅靠规则，而是通过"理解"词汇的语义来进行预测。这为后来计算语言学界接受特征表示 打下了基础。二十年后，这种思想得到了进一步发展，例如被用于构建更大规模的自然语言处理系统。 大模型与人类语言理解 Google ...