01生成式人工智能正掀起全球ICT產(chǎn)業(yè)革命，算力、算法、數(shù)據(jù)成為競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。
02尤爾根施密德胡貝爾被譽(yù)為“生成式AI之父”，他倡導(dǎo)的AI技術(shù)已應(yīng)用于30億部智能手機(jī)上。
03他認(rèn)為，人工智能在金融、汽車、醫(yī)療保健等領(lǐng)域的應(yīng)用可以規(guī)范，但基礎(chǔ)研究無法規(guī)范。
04此外，尤爾根施密德胡貝爾強(qiáng)調(diào)，開源人工智能研究是惠及全人類的，不受地緣政治影響。
05盡管如此，中國(guó)仍需努力縮小與美國(guó)在AI加速器硬件方面的差距。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
生成式人工智能正在全球范圍內(nèi)掀起一場(chǎng)劃時(shí)代的ICT產(chǎn)業(yè)革命。算力、算法、數(shù)據(jù)已成為未來綜合國(guó)力比拼的必爭(zhēng)之地。心智觀察所日前連線業(yè)界享有盛名的“生成式AI之父”尤爾根施密德胡貝爾（Jürgen Schmidhuber）。就AIGC發(fā)展的內(nèi)在理路，AGI的可能性以及中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展等一系列問題進(jìn)行了深入對(duì)話。
目前尤爾根施密德胡貝爾先生擔(dān)任瑞士人工智能實(shí)驗(yàn)室IDSIA的科學(xué)主任以及沙特阿拉伯阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué)（KAUST）的人工智能計(jì)劃負(fù)責(zé)人
《紐約時(shí)報(bào)》曾以“當(dāng)AI成熟時(shí)，它或許會(huì)稱尤爾根施密德胡貝爾為‘父親’”為標(biāo)題對(duì)尤爾根施密德胡貝爾進(jìn)行過報(bào)道。在1990-91年間，他為“生成式AI”奠定了基礎(chǔ)，介紹了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（用于深度偽造）的原理、非規(guī)范化線性Transformer（ChatGPT中的“T”），以及自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練原理（ChatGPT中的“P”）。
他的實(shí)驗(yàn)室還開發(fā)了LSTM（長(zhǎng)短期記憶），這是20世紀(jì)引用最多的人工智能技術(shù)，以及高速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Highway Neural Networks），這是第一個(gè)非常深的前饋網(wǎng)絡(luò)（其變體后來成為21世紀(jì)引用最多的人工智能技術(shù)）。埃隆馬斯克曾發(fā)推文稱：“尤爾根施密德胡貝爾發(fā)明了所有東西。”尤爾根施密德胡貝爾倡導(dǎo)和引領(lǐng)的AI技術(shù)已被應(yīng)用于超過30億部智能手機(jī)上，每天被使用數(shù)十億次。
心智觀察所：很高興有這樣一個(gè)對(duì)話的機(jī)會(huì)。您發(fā)表過對(duì)長(zhǎng)短期記憶（LSTM）的架構(gòu)和訓(xùn)練算法，是否可以把LSTM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦等生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一個(gè)類比？
尤爾根施密德胡貝爾：事實(shí)上，LSTM受到了人腦的啟發(fā)，人腦有大約1000億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元平均與10000個(gè)其他神經(jīng)元相連。一些是輸入神經(jīng)元，為其余神經(jīng)元提供數(shù)據(jù)（聲音、視覺、觸覺、疼痛、饑餓）。其他則是輸出神經(jīng)元，用于肌肉控制和移動(dòng)。大多數(shù)神經(jīng)元隱藏在輸入和輸出之間，我的思考的出發(fā)點(diǎn)就在這里。所有神經(jīng)元都通過改變連接強(qiáng)度來學(xué)習(xí)，這決定了神經(jīng)元相互影響的強(qiáng)度，并且似乎對(duì)你一生的所有經(jīng)驗(yàn)都進(jìn)行了編碼。我們的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（比如LSTM）也是如此，它比以前的方法學(xué)得更好，可以識(shí)別語(yǔ)音、筆跡或視頻，最大限度地減少痛苦，最大限度地提高快樂，還能駕駛模擬汽車等。
心智觀察所：您提到的LSTM可以“最大限度地減少痛苦，最大限度地提高快樂”，這意味著什么？而這對(duì)于實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）有多重要？
尤爾根施密德胡貝爾：這是至關(guān)重要的！不過，我應(yīng)該先解釋一下如何對(duì)一個(gè)學(xué)習(xí)型的通用人工智能（AGI）進(jìn)行編程。你其實(shí)不需要告訴它具體該做什么事情。相反，你只需要給它一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)（evaluation function），讓它去最大化這個(gè)函數(shù)。
例如，給一個(gè)機(jī)器人裝上疼痛傳感器，當(dāng)它撞到障礙物或感到“饑餓”（由于電池電量過低）時(shí)，這個(gè)疼痛傳感器就會(huì)產(chǎn)生負(fù)數(shù)。而機(jī)器人的最終目標(biāo)是盡可能減少這些負(fù)數(shù)的總和，因此它必須通過反復(fù)試驗(yàn)來找到避免痛苦的方法。直到某一時(shí)刻，它就學(xué)會(huì)在感到饑餓時(shí)快速找到充電站，同時(shí)避免撞到障礙物。
美劇《西部世界》被編程的“人類”
動(dòng)物和人類的學(xué)習(xí)方式本質(zhì)上也是類似的，都以最大化獎(jiǎng)勵(lì)并避免痛苦來進(jìn)行學(xué)習(xí)。而他們的評(píng)價(jià)函數(shù)當(dāng)然是由生物進(jìn)化發(fā)明或被“編程”的。那些給他們帶來進(jìn)化優(yōu)勢(shì)的評(píng)價(jià)函數(shù)得以保留下來。而人工智能的進(jìn)化至少在仿真模擬中已經(jīng)存在了幾十年了，也已相同的方式正在進(jìn)行著。
心智觀察所：您提到機(jī)器人“可能因?yàn)殡姵仉娏康投械金囸I。”這讓我想到，特斯拉有一個(gè)野心勃勃的人形機(jī)器人項(xiàng)目，該項(xiàng)目面臨的一個(gè)瓶頸就是如何優(yōu)化能耗，比如跳躍和爬樓梯比在地板上行走需要消耗更多能量。您怎么看待這個(gè)問題？功耗問題會(huì)成為人形機(jī)器人的阿喀琉斯之踵嗎？相應(yīng)的解決辦法是什么？
尤爾根施密德胡貝爾：未來不會(huì)只有一種類型的人形機(jī)器人，而是會(huì)有成千上萬種不同類型的機(jī)器人，有些很小，這樣它們就可以從內(nèi)部檢查和修理小型機(jī)器，還有一些則不僅外形高大，力量甚至比現(xiàn)在的一些工業(yè)機(jī)器人還要強(qiáng)。
有些機(jī)器人將會(huì)通過連接外部電池的電纜來解決能源問題，另一些則會(huì)使用汽油發(fā)動(dòng)機(jī)，還有一些在深空中的機(jī)器人將使用基于放射性衰變的長(zhǎng)效核電池，這類電池在上個(gè)世紀(jì)的無人航天器中已經(jīng)使用過了�？拷�(yáng)的，比如在水星上的機(jī)器人將大量利用豐富的太陽(yáng)能。某個(gè)時(shí)刻，人工智能自己將會(huì)發(fā)明新的、更高效的電池。事實(shí)上，今天的AI已經(jīng)被用來研發(fā)新的有用化學(xué)物質(zhì)、材料、催化劑、藥物等。
特斯拉工廠內(nèi)的機(jī)器人
心智觀察所：有關(guān)AI和藥物研發(fā)問題，目前您在KAUST AI中心也在從事這方面的工作。甚至像英偉達(dá)和新思科技這樣的半導(dǎo)體公司也在使用AI幫助生物制藥公司進(jìn)行藥物研發(fā)。芯片設(shè)計(jì)和藥物設(shè)計(jì)之間是否有相似之處？
尤爾根施密德胡貝爾：所有人工智能的執(zhí)行都需要高效的微芯片。然而，芯片設(shè)計(jì)和藥物設(shè)計(jì)是由不同類型的AI驅(qū)動(dòng)的。藥物設(shè)計(jì)的AI更像是材料科學(xué)或化學(xué)的AI。這又是如何運(yùn)作的呢？我們的深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)觀察某些特定化學(xué)物質(zhì)在特定溫度、壓力、催化劑和其他條件下如何相互反應(yīng)。通過大量的訓(xùn)練樣本，它們學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)最終輸出物質(zhì)的性質(zhì)，學(xué)會(huì)直觀地理解化學(xué)反應(yīng)的過程。
現(xiàn)在我們可以在逆向模式下使用這些預(yù)測(cè)機(jī)制：假設(shè)我們想創(chuàng)造一種以前從未觀察到的特定理想特性的新材料，我們需要如何改變輸入條件（比如催化劑、材料等）才能獲得這種材料？AI化學(xué)家會(huì)對(duì)此提出合理的建議。如果它在現(xiàn)實(shí)世界中真的有效的話，那就一切順利。不然，我們將會(huì)用新的訓(xùn)練示例來進(jìn)一步改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
這種方法可以應(yīng)用到很多地方，例如使用更好的材料可以直接從稀薄的空氣中捕獲碳，從而減少全球變暖；或者通過更高效的膜技術(shù)從海水中提取淡水；可以快速進(jìn)行藥物設(shè)計(jì)以改善醫(yī)療健康。我們的KAUST AI中心正在研究這些課題。
心智觀察所：在人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)支持的創(chuàng)新藥物發(fā)現(xiàn)方面，應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)社會(huì)倫理的挑戰(zhàn)？
尤爾根施密德胡貝爾：人工智能科學(xué)家提供解決方案，而往往將其倫理規(guī)范留給其他人。事實(shí)上，有些關(guān)于AI監(jiān)管法規(guī)的炒作是愚蠢的。我們無法規(guī)范基礎(chǔ)人工智能研究，就像我們無法規(guī)范數(shù)學(xué)一樣。而在另一方面，我們可以規(guī)范人工智能在金融、汽車、醫(yī)療保健等領(lǐng)域的應(yīng)用。不過，這些領(lǐng)域也已經(jīng)搭建了不斷適應(yīng)各種新情況的監(jiān)管框架。讓我們確保法規(guī)不會(huì)扼殺開源運(yùn)動(dòng)！這就是為什么我簽署 LAION 公開信的原因（相關(guān)資料可見于https://laion.ai/blog/transparent-ai/）。
心智觀察所：我們查閱了您簽署的LAION的公開信，對(duì)“開源是AI安全的黃金標(biāo)準(zhǔn)”和“開源是創(chuàng)新的催化劑”這兩個(gè)聲明印象深刻。但有點(diǎn)驚訝Yann André LeCun也簽署了這封信，您之前接受某中國(guó)媒體采訪時(shí)，曾批評(píng)他抄襲了您的相關(guān)AI學(xué)術(shù)理念。不過，可能存在一個(gè)問題，開源很容易被知識(shí)產(chǎn)權(quán)破壞者操縱和利用。您認(rèn)為開源在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面是否有一些弱點(diǎn)？
尤爾根施密德胡貝爾：與公域軟件不同，開源軟件可能附帶某些許可條件和限制。我沒有看到關(guān)于知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的問題：如果你不想分享你的軟件，那就不要讓它變成公用的。但如果你選擇共享，它可能會(huì)變得更受歡迎，而這也可能會(huì)帶來許多來自下游方的益處，包括商業(yè)上利益。
心智觀察所：KAUST人工智能中心位于沙特阿拉伯。目前，也有不少中東國(guó)家在人工智能方面的創(chuàng)新步伐非�？臁Ｄ绾卧u(píng)價(jià)中東在人工智能創(chuàng)新方面的雄心？此外，據(jù)報(bào)道，美國(guó)因?yàn)閾?dān)心中東成為中國(guó)人工智能研發(fā)的 “后門”從而放緩了對(duì)中東的人工智能芯片出口。你的工作有沒有受到某些地緣政治因素的影響？
尤爾根施密德胡貝爾：沙特公共投資基金（PIF）計(jì)劃投資400億美元用于AI。阿聯(lián)酋也有類似的雄心。中東當(dāng)?shù)氐娜丝谀贻p并且樂觀地認(rèn)為AI將可以改善他們的生活。當(dāng)然，科學(xué)和技術(shù)不可能完全免受地緣政治的影響，有時(shí)甚至受其驅(qū)動(dòng)。
有一個(gè)著名的例子：80年前1944年，二戰(zhàn)期間，德國(guó)佩內(nèi)明德（Peenemünde,注：二戰(zhàn)期間，它是納粹德國(guó)V1和V2火箭的研發(fā)基地）迎來了太空時(shí)代，當(dāng)時(shí)沃納馮布勞恩的團(tuán)隊(duì)將第一個(gè)人造物體送入太空。25年后，1969年，冷戰(zhàn)期間，同一支團(tuán)隊(duì)（現(xiàn)在在美國(guó)工作）將人類送上了月球。當(dāng)時(shí)一切都圍繞著火箭科學(xué)展開，今天，一切都圍繞著人工智能展開。
佩內(nèi)明德科技博物館內(nèi)的航天器展覽
無可置疑的是，我們也意識(shí)到主要大國(guó)之間地緣政治的緊張局勢(shì)，但我一直在強(qiáng)調(diào)，我們?cè)贙AUST由沙特資助的開源人工智能研究是惠及全人類的，而不僅僅是某些特定的公司或國(guó)家。
心智觀察所：中國(guó)的生成式AI產(chǎn)業(yè)仍處于早期發(fā)展階段，但成長(zhǎng)迅速，并且中國(guó)推出了越來越多的大語(yǔ)言模型。您認(rèn)為中國(guó)應(yīng)該怎么做才能縮小與美國(guó)在AI加速器（用于訓(xùn)練和AI推理的GPU）方面的差距？
尤爾根施密德胡貝爾：我認(rèn)為中國(guó)已經(jīng)在大力投資建設(shè)自己的自主可控的AI硬件，試圖模仿目前只有荷蘭的ASML能夠做到的事情，因?yàn)槊绹?guó)政府在阻止ASML向中國(guó)交付其最新的芯片制造所需要的光刻機(jī)。
總體而言，歷史證明，一個(gè)主要大國(guó)在技術(shù)上追趕另一個(gè)大國(guó)可能只需要幾年時(shí)間。例如，德國(guó)在1938年發(fā)現(xiàn)了核裂變（原子彈的原理），僅僅7年后，美國(guó)就擁有了可用的核武器。而再過4年，蘇聯(lián)也有了核武器。到如今，許多國(guó)家都擁有核武器。值得注意的是，中國(guó)目前在人工智能領(lǐng)域發(fā)表的論文和獲得的專利數(shù)量超過了其他任何國(guó)家。如果中國(guó)在未來幾年內(nèi)沒有縮小硬件差距，我會(huì)對(duì)此感到十分驚訝。
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