机器之心报道 机器之心编辑部 AI 一定会比人类更聪明，之后会发生什么？ 今天上午，在世界人工智能大会 WAIC 上，2024 年诺贝尔物理学奖得主、2018 年图灵奖得主、人工智能教父杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）发表了题为「 数字 智能是否会取代生物智能 」的开场演讲。 该演讲围绕人工智能领域的历史、未来发展方向、语言模型的原理、数字与生物计算特点以及 AI 发展带来的担忧等内容展开，辛顿高度评价了当前 AI 领域的大 模型技术，认为其与人类思考模式相同。 大语言模型，在用人类的方式思考？ 非常感谢大家给我这样一个机会，让我来分享一下个人的观点 —— 有关 AI 的历史和它的未来。 在过去 60 多年来，学界对于 AI 有两种不同的理解范式，一个是逻辑型，认为符号规则的表达操作可以实现推理；另一种是图灵和冯诺依曼所相信的，认为智能 的基础在于学习神经网络中的链接，这个过程中理解是第一位的。 这让我们开始关注语言中词与词之间的关系。 心理学家有另一套理论，他们认为数字是语义学的特征。在 1985 年，我做了一个很小的模型，想把两大理论方向结合在一起，来更好地理解人类是如何理解词汇 的。我对每 ...

Google 首席科学家Jeff Dean 今年4月于在苏黎世联邦理工学院发表关于人工智能重要趋势的演讲，本次演讲回顾 了奠定现代AI基础的一系列关键技术里程碑，包括神经网络与反向传播、早期大规模训练、硬件加速、开源生 态、架构革命、训练范式、模型效率、推理优化等。算力、数据量、模型规模扩展以及算法和模型架构创新对AI 能力提升的关键作用。 以下是本次演讲 实录 经数字开物团队编译整理 01 AI 正以前所未有的规模和算法进步改变计算范式 Jeff Dean: 今天我将和大家探讨 AI 的重要趋势。我们会回顾：这个领域是如何发展到今天这个模型能力水平的？在当前的技 术水平下，我们能做些什么？以及，我们该如何塑造 AI 的未来发展方向？ 这项工作是与 Google 内外的众多同仁共同完成的，所以并非全是我个人的成果，其中许多是合作研究。有些工作 甚至并非由我主导，但我认为它们都非常重要，值得在此与大家分享和探讨。 我们先来看一些观察发现，其中大部分对在座各位而言可能显而易见。首先，我认为最重要的一点是，机器学习 彻底改变了我们对计算机能力的认知和期待。回想十年前，当时的计算机视觉技术尚处初级阶段，计算机几乎谈 ...