最近，韩国KBS电视台专访了被誉为“AI教父”的Geoffrey Hinton。作为深度学习领域的先驱，Hinton在人工神经网络领域的开创性研究为当今生成式AI奠定了坚实基础，并因此获得了今年的诺贝尔物理学奖。他也是当下最坚定的AI信徒。
从他笃定的采访语气中，我们仿佛看到了一个既充满希望又暗藏隐忧的未来图景。十年后，我们或将迎来一个连当下最狂野的想象力都无法企及的AI时代；就像十年前我们无法预见GPT-4的存在一样，未来的突破可能会远远超出我们的预期。从工业革命解放体力，到AI革命释放智力，人类正在逐步突破自身的局限。然而，Hinton也提醒我们在为未来欢呼雀跃时，应思考如何在这场AI浪潮中确保人类的主导地位。
Hinton解释说，神经网络之所以能够取得显著效果，主要有三个原因：强大的计算能力（如英伟达的游戏芯片）、来自互联网的大量数据以及技术的进步（例如2017年Google推出的Transformer模型）。他还提到，在医疗领域，如果遇到难以诊断的病例，可以交给医生，他们的诊断正确率约为40%；或者交给一个人工智能系统，其正确率可以达到50%；但如果医生和人工智能系统结合在一起工作，正确率将提高到60%。此外，Hinton指出，AI有时会犯错，但人类也会如此，产生幻觉的现象在人类中也很常见。
Hinton认为，工厂里的所有机器设备都是为人来操作而设计的。所以，与其重新设计所有的机器设备，不如重新设计一个人，这样就可以继续使用现有的机器。现在人们正在尝试这种方法。他还提到，自1950年代人工智能诞生以来，AI发展出了两种方法：一种是基于逻辑的，另一种是基于生物学的。直到最近，基于生物学的神经网络方法才开始比基于逻辑的方法更加有效。
