【萬字訪談】AI教父Hinton：招募Ilya、安利黃仁勛、談大模型的理解、推理、時間尺度、多模態、算法

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原標題：【萬字訪談】AI教父Hinton：招募Ilya、安利黃仁勛、談大模型的理解、推理、時間尺度、多模態、算法
關鍵字：符號,向量,大腦,權重,模型
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

Geoffrey Hinton接受Sana Labs專訪★內容導讀：這段訪談中，Geoffrey Hinton 回顧了他漫長的研究生涯，并談論了人工智能的未來。Hinton 認為：
深度學習的成功證明了簡單算法和大規模數據的威力，這與 Chomsky 等人認為的需要大量先天結構的觀點相悖。
類比是理解和創造力的關鍵，大型語言模型通過發現不同事物之間的共同結構來進行類比。
多模態學習將是 AI 的下一個重要階段，它將使模型能夠更好地理解空間關系和物理世界。
大腦很可能使用某種形式的反向傳播算法來進行學習，但具體機制仍不清楚。
AI 將對醫療保健、材料科學等領域產生巨大影響，但也可能被用于惡意目的。
AI 研究應集中于開發更強大的學習算法和探索新的計算架構，例如模擬大腦的多時間尺度學習機制。
★金句摘錄：
伊利亞總是鼓吹，你只要把它做大，它就會做得更好。我一直認為這有點推卸責任，你必須也要有新的想法。事實證明伊利亞基本上是對的。新想法確實有幫助，比如 Transformer 就很有幫助，但真正重要的是數據的規模和計算的規模。
理解就是知道如何將符號轉換成這些向量，并知道向量的元素應該如何相

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