被譽為“人工智能教父”的杰弗里·辛頓

可以說，人類正在進入人工智能（AI）時代。在人工智能深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域，有“三駕馬車”和“四大金剛” 之說。“ 三駕馬車” 是指杰弗里·辛頓、延恩·勒昆和約書亞·本吉奧； “ 四大金剛” 則是“ 三駕馬車”和吳恩達。

杰弗里· 辛頓被譽為“ 人工智能教父” “ 深度學(xué)習(xí)之父” 。他將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入到研究與應(yīng)用的熱潮， 將“ 深度學(xué)習(xí)” 從邊緣課題變成了谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭仰賴的核心技術(shù)， 使人工智能發(fā)展到今天這般炙手可熱。

杰弗里· 辛頓1947年12月生于英國， 后移居加拿大。他的父親霍華德· 辛頓是英國著名的昆蟲學(xué)家?；羧A德有一個堂弟叫威廉· 辛頓， 一個堂妹叫瓊· 辛頓， 他們另一個更為中國人熟悉的名字分別為韓丁和寒春。

杰弗里· 辛頓可以說是家學(xué)淵源：他的曾祖父名叫查爾斯·辛頓，英國知名數(shù)學(xué)家、早期科普和科幻作者之一；曾祖母叫瑪麗·艾倫，是英國著名數(shù)學(xué)家、教育家、哲學(xué)家和邏輯學(xué)家喬治·布爾的女兒。

出生在這樣一個家庭，給辛頓帶來巨大的壓力。讀大學(xué)時，因為找不到人生方向， 杰弗里· 辛頓跑到倫敦打零工，讀“令人傷感的小說”，畢業(yè)后，他做過一年多木匠。直到25歲時，他才決定研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 以期教會機器學(xué)習(xí)。這在當時是癡人說夢，導(dǎo)師每周和他見一次面，每次都告訴他這是在浪費時間。沒人想到辛頓最后會成功，他成為席卷全球的人工智能革命的核心人物，甚至被譽為“人工智能教父”。

為了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刨根問底， 杰弗里·辛頓在求學(xué)期間堅持開展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。1976年—1978年，他擔任蘇塞克斯大學(xué)認知科學(xué)研究項目研究員，并在1978年獲得了愛丁堡大學(xué)人工智能學(xué)博士學(xué)位。1982年，辛頓轉(zhuǎn)到卡耐基梅隆大學(xué)繼續(xù)做研究。他之后結(jié)了婚，從拉美收養(yǎng)了兩個孩子。在1980年代，辛頓就已經(jīng)是一位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人腦神經(jīng)元和突觸網(wǎng)絡(luò)的一個簡化模型。然而，當時科學(xué)界認為，把人工智能領(lǐng)域?qū)蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)方向是自尋死路。在20世紀80年代早期，他參與了一個雄心勃勃的關(guān)于使用計算機的軟硬件來模擬大腦的研究，這形成了早期的人工智能技術(shù)研究分支，也就是我們現(xiàn)在所知的“深度學(xué)習(xí)”。

1986年， 杰弗里· 辛頓和同事大衛(wèi)·魯姆哈特、羅納德·威廉姆斯一起發(fā)表了一篇突破性的論文，詳細介紹了一種叫作“反向傳播”的技術(shù)。通過推導(dǎo)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算方式，反向傳播可以糾正很多深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時產(chǎn)生的計算錯誤。

這帶動了人工智能在20世紀80年代末、90年代初的短暫復(fù)興，但很快，因為識別圖片和文字準確率極低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被棄置，“人工智能寒冬”再次到來。

在他的研究陷入泥沼時，生活也瀕臨崩潰。1993年，辛頓第二任妻子羅莎德琳因癌癥去世，留下他和兩個孩子。整天待在實驗室的辛頓被迫要學(xué)會照看孩子。他的兒子患有注意力缺陷多動癥和其他學(xué)習(xí)障礙，辛頓必須每天下午6點前回家?！拔?6歲時就死在水里了?！?辛頓說， 自己當時覺得，到死都不會看到項目有所突破，可能至少要等到自己死后100年才能有所進展。

直到2009年， 在“ 水下” 掙扎了16年后，辛頓驚訝地發(fā)現(xiàn)英偉達的GPU芯片特別適合運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他在一次學(xué)術(shù)會議上給上千名同事做了推薦，并給英偉達發(fā)了一封郵件，提到這一點并詢問對方能否免費送一塊GPU芯片給他做研究。然而，這封信石沉大海。直到2012年，一切才被改變。

2012年，計算機硬件的性能大幅提高，計算資源也越來越多，他的理論終于能在實踐中充分發(fā)展。他帶領(lǐng)兩個學(xué)生利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 參加了名為“圖像網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)” 的比賽。比賽的其中一項是， 讓機器辨認每張圖像中的狗是什么類型，從而對100多種狗進行分類。在比賽中，杰弗里·辛頓帶著他的學(xué)生以16%的錯誤率獲勝——這個錯誤率甚至低于人眼識別的錯誤率18%，并且遠低于前一年 25%的獲勝成績，這讓人們見識了深度學(xué)習(xí)的潛力。從此，深度學(xué)習(xí)一炮而紅。

2013年， 在吳恩達的牽頭下， 杰弗里·辛頓與其他多倫多大學(xué)的研究人員加盟了谷歌。當時谷歌正在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來幫助識別安卓手機上的語音命令和谷歌+網(wǎng)絡(luò)上標記的圖像。辛頓加盟谷歌的原因之一就是能借力谷歌的優(yōu)勢資源把深度學(xué)習(xí)研究做進一步推進。后來一直跟隨杰弗里·辛頓的學(xué)生也都成了人工智能領(lǐng)域炙手可熱的人物。

46歲就“死在水里”的辛頓，于人工智能的新紀元“復(fù)活”。2018年，辛頓和學(xué)生楊立昆以及另一位人工智能學(xué)者約書亞·本希奧共同獲得圖靈獎，這是計算機領(lǐng)域的最高獎。在整個計算機領(lǐng)域，辛頓成了論文引用量最高的學(xué)者，他同時是心理學(xué)領(lǐng)域論文引用量全球第二的人。

2023年， 辛頓從谷歌辭職。除了年齡的原因，還有他對人工智能的警覺?！叭绻阆Ｍ粋€系統(tǒng)有效，你需要賦予它創(chuàng)建自己子目標的能力。” 辛頓說，“現(xiàn)在的問題是，有一個非常普遍的子目標可以幫助實現(xiàn)幾乎所有目標——獲得更多控制權(quán)。問題是如何阻止它們想要控制？沒有人知道答案。”冷靜、謙遜與智慧，這大概就是人工智能教父讓人折服的風范。（ 綜合整理報道）（ 策劃/黃李玲）