天才創(chuàng)始人對談AI教父Hinton：多模態(tài)是AI的未來，醫(yī)療將發(fā)揮AI最大的潛力(6)

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2024-05-21 20:45:29 網(wǎng)易

主持人：你可能會說，它會超越人類的認(rèn)知。盡管我們看到了一些例子，但貌似尚未真正見到你說的這點。很大程度上，我們?nèi)匀惶幱诋?dāng)前的科學(xué)水平。你認(rèn)為什么能讓它開始有所超越呢？

Hinton：我覺得在特定情況中已經(jīng)看到這點了。以AlphaGo為例。與李世石的那場著名比賽中，AlphaGo的第37步，所有專家看來都覺得是錯棋，但后來他們意識到這又是一步妙棋。

這已經(jīng)是在那個有限的領(lǐng)域內(nèi)，頗具創(chuàng)造力的動作。隨著模型規(guī)模增加，這樣的例子會更多的。

主持人：AlphaGo的不同之處在于，它使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)，能夠超越當(dāng)前狀態(tài)。它從模仿學(xué)習(xí)開始，觀察人類如何在棋盤上博弈，然后通過自我對弈，最終有所超越。你認(rèn)為這是當(dāng)前數(shù)據(jù)實驗室缺少的嗎？

Hinton：我認(rèn)為這很可能有所缺失。AlphaGo和AlphaZero的自我對弈，是它能夠做出這些創(chuàng)造性舉動的重要原因。但這不是完全必要的。

很久以前我做過一個小實驗，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字。給它訓(xùn)練數(shù)據(jù)，一半的答案是錯誤的。它能學(xué)得多好？你把一半的答案弄錯一次，然后保持這種狀態(tài)。所以，它不能通過只看同一個例子來把錯誤率平均。有時答案正確，有時答案錯誤，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的誤差為50%。

但是你訓(xùn)練反向傳播，誤差會降到5%或更低。換句話說，從標(biāo)記不良的數(shù)據(jù)中，它可以得到更好的結(jié)果。它可以看到訓(xùn)練數(shù)據(jù)是錯誤的。

聰明的學(xué)生能比他們的導(dǎo)師更聰明。即使接收了導(dǎo)師傳授的所有內(nèi)容，但他們能取其精華去其糟粕，最終比導(dǎo)師更聰明。因此，這些大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其實具有超越訓(xùn)練數(shù)據(jù)的能力，大多數(shù)人沒有意識到。

主持人：這些模型能夠獲得推理能力嗎？一種可能的方法是，在這些模型之上添加某種啟發(fā)式方法。目前，許多研究都在嘗試這種，即將一個思維鏈的推理反饋到模型自身中。另一種可能的方法是，在模型本身中增加參數(shù)規(guī)模。你對此有何看法？

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