2024 諾貝爾物理獎得主，人工智慧之父 Geoffrey Hinton 最近最常思考的問題是，" 我該在 Netflix 上追甚麼劇 ? "

Geoffrey Hinton 談大腦、機器和突破性洞見

英國出生的加拿大學者 Hinton 是電腦科學家及認知心理學家，因為在類神經網路方面的貢獻聞名，被譽為「深度學習之父」或「人工智慧之父」。他發明了一種方法，可以自動尋找資料中的性質，進而識別圖片中特定元素等任務。

這段影片是與 Hinton 進行的一次深入而廣泛的訪談。 Hinton 回顧了他在神經網絡和深度學習研究方面長達數十年的職業生涯，分享了他對人工智慧發展的獨特見解和深刻反思。

他詳細談到了自己早期在劍橋和卡內基梅隆大學的學習和研究經歷，以及如何受到 Donald Hebb 和 John von Neumann 等科學巨匠的影響。Hinton 還描述了他如何與學生合作，特別提到了與 Ilya Sutskever 的富有成效的合作關係。

Hinton 深入討論他對大腦如何學習的持續興趣，以及這種興趣如何推動他在人工神經網絡方面的開創性研究。他詳細解釋反向傳播和波爾茨曼機等關鍵概念，並坦誠地反思了自己的一些成功和錯誤。

Hinton強調直覺和創造力在科學研究中的重要性，並分享他如何選擇研究問題和識別人才的獨特方法。他特別強調質疑常規思維和追隨自己直覺的重要性。

在談到人工智慧的現狀和未來時，Hinton 表達對其在醫療保健、材料科學等領域巨大潛力的樂觀態度。他認為 AI 將徹底改變這些領域，為人類帶來前所未有的益處。

同時，他也坦率地承認了 AI 發展可能帶來的潛在風險和道德考量，特別是在軍事應用和公眾輿論操縱方面。Hinton 討論多模態學習和快速權重等新興研究方向，認為這些可能是未來AI發展的關鍵領域。

此外，Hinton 還深入探討了 AI 如何可能改變我們對意識、情感和學習本質的理解。他提出了有趣的觀點，認為 AI 系統可能會以我們目前尚未完全理解的方式發展出某種形式的感知或情感。

Hinton 還討論了數位化系統相對於生物大腦在知識共享和「不朽性」方面的優勢，這為我們思考人類智慧和機器智慧的本質差異提供了新的視角。