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「AI教父」万字采访实录：AI航行的方向藏着巨大的冰山( 四 )

AI


现在，我们在多伦多大学附近，虽然并非在多伦多大学里，但在这里和世界各地的大学里，我们教育了很多人学习编码 。教这么多人编码是否仍然有意义呢？我不知道答案是什么 。
在 2015 年左右，我曾经声称，在未来五年内，计算机将在图像识别方面超越放射科医生，因此教他们识别图像中的东西已经没有意义了 。事实证明，我的预测错误了，实际上需要 10 年，而不是 5 年 。
在精神层面上，我并没有错，只是时间预测出了差错 。计算机现在在很多医学图像识别方面与放射科医生相当，尽管它们还没有在所有方面做得更好，但它们只会变得更好 。
因此，我认为有一段时间，我们仍然需要编码人员 。我不知道这段时间会有多长，但我们需要的编码人员会减少 。或者，我们可能需要相同数量的编码人员，但他们将能够实现更多的成果 。
Q：我们在这里谈论的是一家初创公司，昨天我们拜访了他们 。你是他们的投资者，那么，什么是说服你的投资理由呢？
A：首先，他们是好人，我曾与其中的几位合作过 。其次，他们是第一批意识到需要将 Google、OpenAI 等地开发的大型语言模型带给企业的公司 。这对公司来说将非常有价值，因此，他们一直在努力实现这一目标，而且在这方面取得了领先地位 。所以，我认为他们会成功的 。
Q：你曾经提到过一个我觉得非常有趣的观点，那就是未来可能会有一种新型计算机，专门解决这个问题 。这个观点是什么？
A：我们有两种途径来理解智能：一种是生物途径，其中每个大脑都是不同的，我们需要通过语言来在不同的大脑之间传递知识；另一种是目前的 AI 神经网络版本，你可以在不同的计算机上运行相同的模型，实际上它们可以共享连接权重，因此它们可以共享数十亿个数字 。
这就是我们如何让一只鸟跳舞的 。它们可以共享识别鸟的所有连接权重，一个可以学会识别猫，另一个可以学会识别鸟，它们可以共享它们的连接权重，这样每个模型都可以做两件事 。
这正是这些大型语言模型所做的，它们在共享 。但这种方法只适用于数字计算机，因为它们必须能够模拟相同的事物 。而不同的生物大脑无法相互模拟，因此它们无法共享连接 。
Q：为什么我们不坚持使用数字计算机呢？
A：因为电力消耗 。你需要很多电力 。虽然随着芯片的改进，电力需求在减少，但运行数字计算机仍然需要大量的电力 。你必须让计算机以高电力运行，以便它能够精确地以正确的方式工作 。
然而，如果你愿意让计算机以较低的电力运行，比如大脑所做的那样，你会允许一些噪声等，但特定系统会适应该特定系统中的噪声，整个系统将正常工作，尽管你没有以如此高的电力运行它以便它能精确地按照你的意图进行工作 。
大脑的运行功率是 30 瓦，而大型 AI 系统需要像兆瓦这样的功率 。所以我们在 30 瓦上进行训练，而大型系统则使用兆瓦，它们有很多相同的东西 。所以你知道，我们在谈论功率需求方面的 1000 倍差距 。
因此，我认为会有一个阶段，我们会在数字计算机上进行训练，但一旦某个 AI 系统训练完毕，我们会将其运行在非常低功耗的系统上 。所以，如果你想让你的烤面包机能和你对话，你需要一个只花费几美元的芯片，而且它能运行像 ChatGPT 这样的程序，那么最好是一个低功耗和低芯片 。
Q：你认为接下来这项技术将做些什么，以影响人们的生活？
A：很难选一个 。我认为这将无处不在 。它已经开始无处不在了，ChatGPT 只是让很多人意识到了这一点 。它将无处不在 。但实际上，当 Google 进行搜索时，它会使用大型神经网络来帮助决定向你展示什么最佳结果 。我们现在正处于一个过渡点，其中 ChatGPT 像一个「白痴天才」，它也并不真正了解事实真相 。
它接受了大量不一致的数据训练，试图预测下一个网络用户会说什么 。人们对很多事情有不同的观点，而它必须有一种混合所有这些观点的方式，以便可以模拟任何人可能说的话 。这与一个试图拥有一致世界观的人非常不同，特别是如果你想在世界上采取行动，拥有一致的世界观是非常有益的 。
我认为接下来会发生的一件事是，我们将朝着能够理解不同世界观的系统发展，并且能够理解，好吧，如果你有这个世界观，那么这就是答案 。而如果你有另一个世界观，那么答案就是另一个 。我们得到我们自己的真相 。
Q：那么这个问题是不是因为，你和我可能都相信（除非你是一个极端的相对主义者），实际上在很多话题上，甚至在大多数话题上，确实存在一个事实真相，比如地球实际上并不是平的，只是看起来平而已，对吧？


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