「Geoffrey Hinton傳奇」你我都是機器人

原創 2018-02-04 新智元編譯 新智元

【新智元導讀】Torontolife以「Mr Robot」為題對Hinton做了長篇特寫，講述了這位「深度學習教父」很多不為我們所知的故事，比如在科學世家長大的壓力，一生與抑鬱症做鬥爭，母親告訴他「不成為學者便是失敗」，嚴厲的父親，還有他的兩次婚姻。Hinton已經成為AI業界絕對的明星，但正如Bengio所說，他也是人，也會犯錯。目前，Hinton正在積極推動深度學習醫療改革，堅信AI將取代放射科醫生，很大程度上是因為他的第二任妻子患胰腺癌住院治療，Hinton親歷醫生對數據的利用效率低下。Hinton表示，他不擔心AI控制人類，大多數AI從業者都認為人就是機器，不過是經由生物過程製造的，他說：我們都是特殊而美妙的機器。

從默默無聞到絕對明星：30年鑽研無人問津的課題，2012年終成傳奇

長達30多年，Geoffrey Hinton都徘徊在人工智慧研究的邊緣，一個局外人堅持一個簡單的命題：計算機可以像人類一樣思考，使用直覺而不是規則。當一個朋友描述全息圖是如何工作的時候，這個想法已經紮根於青少年時期的Hinton。

Hinton生於一個有點偏執的科學世家，很快就理解人腦是這樣工作的：我們大腦里的信息傳播到一個龐大的細胞網路中，通過無盡的神經元圖，發射和連接並沿著十億條路徑傳輸。他想知道：計算機的行為方式是否一樣？

根據學術界的主流觀點：電腦通過規則和邏輯學得最好。而Hinton的觀點，被稱為神經網路，後來成為「深度學習」或「機器學習」的基礎。

50年代後期，康奈爾大學的一位名叫Frank Rosenblatt的科學家提出了世界上第一台神經網路機器。它被稱為感知機（Perceptron），它有一個簡單的目標：識別圖像。目的是為了展示一張蘋果的圖片，至少在理論上，它會說出「蘋果」。

Perceptron運行在一台IBM大型機上，而且很醜陋。一陣縱橫交錯的銀絲，看起來像有人把爐子過濾器的內膽粘在冰箱門上。不過，這個裝置引發了一些嚴重的科幻誇張。1958年，《紐約時報》發表了一個預測，認為這將是第一個像人腦一樣思考的設備：「Perceptron將能夠走路，說話，看，寫，自我複製，意識到它自己的存在。」

Perceptron並沒有走路或說話，它幾乎不能識別圖像，因此成了一個笑話。在大多數學術界，神經網路被註銷為邊緣追求。儘管如此，Hinton還是沒有受到任何阻撓。他說：「大腦必須以某種方式工作，而且肯定不會有人編寫程序並粘貼在那裡:「我們沒有編程。我們有常識。」

他相信神經網路的想法並不是錯誤的，主要問題是算力。當時的計算機無法通過數百萬個連接所需的圖像來尋找意義，樣本量太小了。

Hinton於1972年在愛丁堡大學攻讀博士學位，主攻神經網路。他的導師每周都會告訴他，他正在浪費時間。無論如何，Hinton總是向前推進。神經網路確實有一些小的成功，他們後來被證實有助於發現信用欺詐。

畢業後，他在匹茲堡卡內基梅隆大學找到工作。有社會主義信仰的Hinton，在里根領導的美國外交政策，特別是對中美洲的干涉中，感到不安。他和他的妻子，分子生物學家，倫敦大學學院教授Ros正計劃收養一個來自南美的男孩和女孩，他們不太喜歡在一個拉美衝突嚴重的國家養育孩子。

此外，美國的大部分人工智慧研究都是由國防部資助的，而且這個研究部門也不和Hinton在一起，所以他接受了加拿大高級研究所（CIFAR）的邀請。CIFAR鼓勵圍繞那些可能在其他地方找不到支持者的非正統科學思想進行合作，為Hinton提供了學術自由和體面的薪水。

1987年，他和妻子北上，並在Annex定居。 Hinton在計算機科學專業接受了多倫多大學CIFAR相關的職位，儘管他從未參加過計算機科學課程，並開始了CIFAR的機器與腦力學習計劃。他在聖喬治校園的桑福德·弗萊明大廈（Sandford Fleming building）設立了一個小辦公室，悄悄地開始工作。

隨著時間的推移，一小撮深度學習的信徒深受他的喜愛。 Ilya Sutskever現在是OpenAI的聯合創始人兼董事，Elon Musk的10億美元的AI非盈利組織在21世紀初成為Hinton實驗室的一員。大家有夏令營的懷舊喜好，他介紹了10多名在「人工智慧冬季營」期間進行研究的學生，這些人來自工智能資金匱乏的領域。 Sutskever說：「我們是外人，但我們也覺得我們有一種罕見的見解，就像我們很特別。

在2009年前後，當計算機終於有能力挖掘龐大的資料庫時，超級供電的神經網路在語音和圖像識別方面開始勝過基於邏輯的傳統計算機。業界注意到，大科技公司微軟，Facebook，谷歌開始投資人工智慧呢。

2012年，Google X宣布，它已經建立了一個包含16,000個計算機處理器的神經網路，並在YouTube上展開。谷歌大腦是該公司的深度學習人工智慧分部，該部門由高級研究員Jeff Dean領導，通過新的超級計算機向YouTube提供了數百萬個隨機的、未標記的視頻幀，並對其進行了編程，以了解所見。YouTube是最重要的貓視頻存儲庫，機器識別貓之類的東西。這是AI的一個激動人心的時刻。「在訓練中我們從來沒有告訴過，」這是一隻貓，「當時Dean說。「它基本上發明了貓的概念。」

這一突破讓Hinton成為AI運動的領袖。Dean在2013年邀請Hinton加入Google。「我們顯然是在力圖證明傳統智慧是錯誤的。」

Sutskever說。曾經被拋棄的Hinton，突然間成為業界最重要的人物，從默默無聞的風格轉變為明星。

「我之所以有很大的影響力，是因為我是少數相信這種做法的人之一，而所有自發地相信這種做法的學生也來到我這裡工作。我必須從那些判斷力很好的人那裡挑選出來。」 Hinton微笑著說：「好判斷意味著他們同意我的意見。」

化身加拿大吸引人才的核心，每個人都在等待他的「膠囊網路」

在Hinton的辦公室里，可以俯瞰著市中心校園。Hinton迅速趕路，吃著三明治，在白板上塗鴉，書寫對神經網路的洞察力。他說，如果一個人不得不為狗和另一個貓申請一個性別，在我們的文化中，人們可能會把狗看作是男性，把貓看作是女性。這種劃分沒有任何邏輯（還有許多性別歧視），但是，Hinton說，我們通過一千多個類比來理解，狗是積極的，多毛的，塊狀的；貓則狡猾，聰明，前者是男性，後者是女性。這些都不能用邏輯來證明，但它存在於隱藏在我們腦海中的陳述中。

有一種吸引人的詩意：一台機器可以直覺感受這些相同的表示：知識來自於生活，充滿了累積的意義和經驗，這就是神經網路的美麗。「這與弗洛伊德更為接近，認為意識和故意推理以及所有這些底層的東西都是沸騰的，下面那些沸騰的東西並不是有意識的推理，而是別的東西，類比起作用的東西。」Hinton說。

他在與賈斯丁·特魯多（Justin Trudeau）的合影中重申了這個基本概念。創新部長Navdeep Bains、谷歌時任執行董事長埃里克?施密特（Eric Schmidt）以及今年秋季在多倫多舉行的Google Go North技術大會期間的其他知名人士。每個人都坐在桌前，像熱切的學生一樣，只有站在欣欣向榮的觀眾面前的Hinton站在一旁。

他從不坐下，因為脊椎里有一個凸起的圓盤，在19歲的時候為了給母親移動一個沉重的加熱器，以及代謝預防骨質疏鬆症的鈣而出現遺傳缺陷。隨著時間的推移，問題變得更糟最終，坐在那裡變得痛苦，所以在2005年，他幾乎完全不能坐著。當然，不坐下這個解決方案對於任何人來說都不是那麼理想，更不用說每年都會被要求在全球無數次會議上發言或出現的知名教授。Hinton可以告訴你如何一場不坐下的旅行，從多倫多到赫爾辛基，需要11天。

在2017年的Go North技術會議上Hinton與加拿大總理賈斯汀·特魯多（Justin Trudeau）等人一起主持關於機器學習的討論

「你躺在一輛開往布法羅的公車的后座上，睡在在布法羅得到芝加哥到紐約的卧鋪。你把瑪麗王后送到南安普敦，你站到倫敦。你把歐洲之星送到巴黎，你站到巴黎。然後，你可以把晚上睡覺的人送到柏林躺下。接著你乘坐一輛古老的火車前往位於海岸的羅斯托克（Rostock），那裡曾經是東德，最後你到赫爾辛基的渡口。」Hinton經常這樣說：把數據切成可理解的東西，眼睛聚焦在遠處。

在Go North的活動中，Hinton發表了他對於兩位谷歌工程師所取得突破的清晰解釋：膠囊網路。神經網路依靠龐大的資料庫進行學習，並且需要很長時間才能認識到從不同角度看到的對象是同一個對象。膠囊是人造神經元組織成層，跟蹤對象的各個部分之間的關係，從人的鼻子到嘴巴的小空間是Hinton給出的例子，並使識別更快，更準確。

在技術世界中膠囊網路已經被人吹捧了，紐約大學的一位從事圖像識別工作的教授在《連線》雜誌上大肆宣傳：「每個人都在等待它。」

與北紐約時報的凱德·梅斯（Cade Metz）合作，討論膠囊理論

在Hinton的努力之下，各大科技公司的人工智慧專家正在爭先恐後地進行深度學習的變革性發現。由於Hinton對人工智慧的研究方法如此不受歡迎，許多專家都是在Hinton身邊接受培訓的：「學生成為老師」而不是「老師成為對手」。幾十名Hinton的學生已經上升到Facebook，谷歌，蘋果和Uber等科技巨頭的核心崗位，以及在學術界傳播神經網路福音，形成自己的生活。

過去十年，多倫多經歷了一場人才外流，矽谷吞併了當地初創企業，多倫多大學的深度學習社區面臨著是否保留的問題。據報道，人工智慧專家，甚至是矽谷新手和最近的畢業生，每年可以獲得30萬美元到50萬美元的報酬。股票期權可以超過百萬大關。

多倫多必須弄清楚如何利用Hinton的存在吸引深度學習專家隊伍留下或回到他們開始的地方。因此，創建一個價值數百萬美元的向量學院（Vector Institute），這個學院將彙集人工智慧領域的領軍人物，並與Hinton合作。

Hinton與向量學院的新穎相得益彰，聽起來萬無一失，但加拿大之前已經失去了領先優勢。在曾經強大的加拿大科技公司北電和黑莓的痛苦解體之後，向量學院提供了贖回的可能性。

母親說「成為學者不然就是失敗」，在光輝非凡的家族歷史下成長，一生與抑鬱症做鬥爭

Hinton曾經說過，他長大的時候，他的母親給了他兩個選擇：「成為學者或者失敗。」他的家譜上滿是科學家的名字。他的曾曾祖父是布爾邏輯的創始人喬治·布爾（George Boole）。布爾的一個女婿是數學家和科幻作家查爾斯·霍華德·欣頓（Charles Howard Hinton），也是Hinton的曾祖父，欣頓創造了一個叫「tesseract」的概念，這是一個我們可以在三維世界中看到的四維物體，所有熟知著名兒童小說《時間的皺紋》的人都聽過這個概念。欣頓因為重婚，在維多利亞時代從英格蘭來到美國，他的兒子、也即Hinton的祖父定居在了墨西哥，所以Hinton家族還有一個在墨西哥的分支。

Geoffrey Hinton的中間名是「Everest」，這是他曾曾祖父的叔叔的名字，他是一位地理學家，珠穆朗瑪峰這座山的名字就是根據這位地理學家取的。而Hinton父親的表兄是寒春（Joan Hinton），她是一位核物理學家，參與了曼哈頓計劃，在洛斯阿拉莫斯國家實驗室做費米的助手。寒春長年定居於中國，經歷了文化大革命。她的父親發明了現在在公園裡常見的兒童攀爬器具「jungle gym」。

Geoff Hinton在1947年出生於溫布爾登，父親Howard Hinton是昆蟲學家，母親瑪格麗特·克拉克（Margaret Clark）是一名教師。Hinton描述自己的童年時期，就好像拿著顯微鏡的丹尼爾·韓德勒（Lemony Snicket，美國作家及編劇，筆名為雷蒙·斯尼奇）、哈克貝利·費恩（馬克·吐溫小說《哈克貝利·費恩歷險記》主角）和美國喜劇電影《天才一族》（The Royal Tenenbaums）的綜合體。他和他的三個兄弟姐妹在布里斯托滿是動物的大房子里長大。有一隻貓鼬——「它佔據了很多空間」，車庫裡還有很多條毒蛇。年輕的Hinton曾經往毒蛇的洞坑裡揮動手帕，想吸引蛇來攻擊，但是其中一條蛇直奔他的手而去，僅僅相差一英寸，差點把他咬死。1961年，他的父親去中國進行演講，帶回來十幾隻中國烏龜，Hinton也幫忙照顧過這些烏龜。雖然當時的中國實際上不對遊客開放，但前加拿大總理皮埃爾·杜魯多也到訪中國，他和Hinton的父親同住一家酒店，共用一個衛生間。根據家族傳說，Hinton的父親把烏龜放在浴缸里，至少有一次讓特魯多洗澡的計劃落空。

8歲的Hinton抱著Python，有段時間他家在車庫裡養毒蛇

Hinton回想起他的好奇心萌生的那一刻。那是他四歲的時候，和母親一起坐鄉下的巴士。巴士的座位向後傾斜，朝向車架。Hinton從口袋裡掏出一個便士，把它放在座位上，但硬幣沒有向後，而是向前滑動，好像反重力一樣。這枚硬幣難以理解的行為一直刺激著Hinton的想像力。當他十幾歲的時候，他發現硬幣的運動與天鵝絨座套以及巴士與座套纖維傾斜方向相反的振動有關，得出這一結論令他非常滿意。「有些人看見不懂的東西不會覺得有什麼，照樣過得很好，但是我不行。如果有東西違反了我所理解的世界運作模式，我一定要把它弄清楚。」Hinton說。

Hinton的母親很有愛心，但他的父親卻有些令人害怕，這既表現在身體上（他可以用一隻手做引體向上，這在瘦小的Hinton看來是一大壯舉），也來自學識和智力上。「他喜歡人們清楚地思考，如果你說的有一點混淆不清，他會徹底視其為垃圾。他不是一個多愁善感的思想家。他不會辱罵侮辱人，但他很難相處。」

Hinton在一所叫克利夫頓學院的私立學校上學，這裡「不是最頂級的」Hinton說——他和他的朋友Inman Harvey（現在是蘇塞克斯大學的計算機科學家和人工智慧訪問研究員）曾經在附近徒步旅行，四處玩耍。Hinton回憶起當時在餐桌上討論社會主義到選舉期間把裝得滿滿的信封寄給民工黨。

Harvey說：「Geoff的父親對我非常好，但他是一個很要強也很強硬的父親。Geoff繼承了一點點父親爭強好勝的性格。他的父親是皇家學會的fellow，然後Geoff也成為皇家學會的fellow。他可能覺得有必要滿足父親的期望。」

Hinton的青年時期正好是自由奔放的上世紀六七十年代，他也走了一條迂迴的路線來呼應Hinton家族光輝的履歷。1966年，大學畢業前，Hinton和Harvey背著背包穿越美國和墨西哥。有時候沒有錢，就乘坐過夜巴士來省下住酒店的費用。在墨西哥南部的一個小漁村，他們在海里游泳時，把行李袋留在沙灘上，結果錢和護照都被偷走了。每天下午，他們會走7公里路，到最近的村莊，繞過像禿鷲一樣的看守，去查看替代的旅行支票是否到達了銀行。那段時間，他們想方設法，用3美元過完一周，還試圖通過加熱鐵罐里的香蕉皮來製造香蕉汁——這當然是個失敗的實驗。

31歲的Hinton（右），攝於加利福尼亞州拉霍亞市，左邊是加州大學聖地亞哥分校認知科學的博士後研究員Chris Riesbeck

在上世紀七十年代，完成實驗心理學學位後，Hinton開始打零工，做木匠。他從1972年開始從事人工智慧博士學業，但對自己的研究感到沮喪和矛盾。一個周末，他參加了一個研討會，有點類似EST-y，是那種自我實現療法會議。Hinton討厭這種活動。現場有8個人，在一個小時的時間裡，開誠布公，討論和探索他們的需求。在最後一天，每個參加者都必須大聲說出他們在生命中真正想要的東西。人們說他們真正想被愛。Hinton回憶說：「都是些原始的和奔放不羈的東西。」Hinton當時整個人凍結了，不知道該說些什麼。其他人大喊著他們心底私密的願望，而Hinton驚訝地說：「我真正想要的是博士學位！」這一宣言重新點燃了他對神經網路研究的熱情。

當被問及在這樣非凡的家族歷史陰影下如何成長時，Hinton說：「壓力。我覺得是壓力。」他一生都在與抑鬱症鬥爭，工作是他放鬆的方式。當深度學習熱潮興起，抑鬱症稍稍地好了一些。「很長一段時間，」他說，「我覺得我不好，我終於做到了，這是一個巨大的安慰。」

堅信AI會取代放射科醫生，期望深度學習能挽救妻子生命

上世紀90年代，在學術生涯遇冷的同時，Hinton遭受了更為嚴重的私人變故，他成了一個單身父親。在他和他的第一任妻子Ros收養了兩個嬰兒後不久，Ros就死於卵巢癌。習慣了沉浸在自己的頭腦世界和實驗室里，Hinton一下了陷入了養育兩個小孩的現實世界。他的兒子患有ADHD和其他學習障礙，就算請了一個保姆，Hinton還是不得不在每天下午6點回家，忙著帶孩子，在Gap促銷期間跑去商店買襪子。

「我無法想像有一個有孩子的女人可以有學術生涯。我習慣了把時間花在思考上。教學很有意思，但有點分散注意力，剩下的生活——我沒有時間去做，」Hinton說：「但有了小孩以後，這根本就不行。」Hinton的「這」可能指代思考，乃至生活本身。儘管如此，工作還是為他提供了逃離現實的避風港。Hinton說：「有時我覺得我用數字和數學作為防禦我感情方面的東西。」

為人父母也使他的生活發生了改變。「以前我去超市，收銀員無法加總兩個數字時，我會想：『天啊，他們為什麼不能雇一個會算術的收銀員？』現在我想的是：『超市會用這個人真的很不錯。』」Hinton補充說：「我沒有想要成為一個更好心的人，它只是發生了。成為一個好人不是我的目標之一。」

1997年，Hinton再婚了，妻子是英國藝術史家Jackie。三年前，她被診斷出患有胰腺癌，而現在，Hinton正處於失去第二任妻子的邊緣。

Hinton與第二任妻子Jackie在1997年的婚禮，旁邊是他的兩個孩子，8歲的托馬斯和6歲的艾瑪

Hinton一生中在醫院度過了很多時間。他不斷提問，惹惱了醫院的員工。他自己有過親身經歷，知道病人在等待結果和收到模糊信息時的挫敗感。但與大多數人不同的是，他也知道，很快就會有技術出現，將一周的等待時間縮短為一天。

作為一個克制的英國人，Hinton通常將AI傳教留給他人，但是，Hinton對深度學習改革醫療保健的潛力充滿熱情，你跟他聊飛行汽車，Hinton不會這樣感興趣。 「我看到很多醫療專業人員使用數據的低效率。病歷中還有很多信息沒有被使用。我看到醫生真的無法很好地看CT掃描。如果兩名放射科醫師看同一份掃描圖，他們會得到兩個不同的結果。」

在三次不同的情況下，醫務人員通過CT掃描讀數告訴Hinton的妻子，她患有繼發性腫瘤，結果每次都是錯誤的。Hinton認為，人工智慧最終會讓放射科醫生失去工作——或者至少取代解讀醫療圖像的工作。識別是AI的核心，成功的診斷和治療AI也很擅長。Hinton說：「最終，AI工程師將會弄清楚如何訓練你的免疫系統來攻擊癌細胞。」

Hinton發起的向量學院（Vector Institute）的首批項目之一，便是將神經網路連接到多倫多醫院提供的大量數據。最近彼得·蒙克（Peter Munk）向以他名字命名的心臟病護理中心捐贈了1億美元，這筆款項已被指定作為讓這家醫院成為數字心血管健康領域的世界領先者，而Hinton的向量學院也將獲得部分資金。人工智慧技術可以通過訪問龐大的數據集（本質上就是病歷）來實現眾多突破，包括遠程監控病人的心跳，幫助醫生確定理想的出院時機。多倫多新創公司Deep Genomics是向量學院的合作夥伴之一，正在開發能夠讀取DNA的AI，這將有助於及早發現疾病並確定最佳治療方案。Deep Genomics的創始人Brendan Frey是Hinton的一名學生。

經過幾十年的緩慢步伐，深度學習正在迅速發展，Hinton似乎急於推動科學前進，試圖搶先一步，挽救親人的生命。但胰腺癌是致命的，而且在早期階段很難診斷。「對她來說，恐怕已經太遲了，」Hinton說。

蒙特利爾大學的深度學習先驅Yoshua Bengio，是與Hinton、Facebook的Yann LeCun並列為「加拿大AI黑手黨」的成員之一。幾十年來，當Bengio在多倫多工作的時候，他一直待在Hinton位於Annex的家裡，與他一起散步（因為腰傷Hinton需要到處走）。他一直看著Hinton崛起成為現如今科技名人的地位，並對他的朋友有一些擔心。「他不是上帝。他也會出錯，」Bengio說：「他只是一個人，在做人的事。有時他的思維很悲觀。他的個人生活很艱難。他也有黑暗的時期。」

2017年9月，Hinton和他的妻子在馬斯科卡的小屋裡呆了兩天。正是季節最好的時候。Hinton說：「她非常勇敢，非常理智，她只是覺得自己有更多的時間，所以決心好好利用一下。」然後，Hinton問我是否會幫他一個忙。 他說：「我非常希望你能在文章里提一下，我過去兩年半能夠繼續工作，是因為我的妻子對她的癌症有著如此積極的態度。從容應對。」他平靜地說：「非常感謝你。」

我們都是特殊的、美妙的機器

多倫多大學解決人工智慧人才外流的解決方案是建立向量研究院（Vector Institute），這座人工智慧研究機構位於MaRS創新中心綜合大樓七樓，它的太空玻璃牆正對面是皇后公園和多倫多大學，後兩者都是向量學院的合作夥伴。

向量學院受到了超過1億美元的省和聯邦資金支持，其中包括加拿大大型銀行、加拿大航空、電信運營商Telus和谷歌等30多個私營合作夥伴的8000萬美元，成為一家公私混合公共學術機構。

到目前為止，向量學院已經招聘了20位科學家，這些人已經開始尋求世界上最難問題的技術答案：AI如何被用來診斷兒童癌症和檢測痴呆？我們如何用機器來幫助人類看到動物或製作出美麗的音樂，或者使用量子計算來加速分析人類每天產生的大量數據？向量學院招到的關鍵人員之一Raquel Urtasun將遊走於向量學院和Uber之間，她主要研究自動駕駛汽車。

今天人們對AI的狂熱不僅僅是因為金錢，還涉及到大家對AI融入日常生活的期待。不過，從翻蓋手機到具有FaceID功能的iPhone X不過10年，技術的發展速度遠超人們的想像，AI將來會給人們的生活帶啦哪些改變仍是未知，因此許多著名科學家對AI技術是否會掙脫人類管理產生了擔憂。

霍金、伊隆·馬斯克和比爾·蓋茨都警告過不受約束的人工智慧的危險。 「我擔心AI可能會完全取代人，」霍金最近說。Hinton也意識到了人工智慧在道德上的潛在風險：他在聯合國簽署了一項請願書，要求禁止致命的自主武器——也就是所謂的殺人機器人，並且他還拒絕了在某個通信安全機構相關的董事會中給他提供的職位，因為他擔心這個機構可能會濫用AI。Hinton認為，政府需要介入並制定法規，防止軍方利用他的技術來發展致命的自主武器。

然而，大部分時候Hinton對AI的期待是樂觀的。 「我認為這會讓生活變得更容易。人們所說的潛在影響與技術本身無關，而與社會組織方式有關。作為一個社會主義者（socialist），我覺得當技術提高了生產力時，每個人都應該分享這些成果。「

去年夏天，Hinton和我在市中心的Google餐廳共進午餐。這家餐廳擁有大多數科技公司標配的日間美容室，裡面有阿米巴沙發和一系列供30歲以下的人食用的健康的午餐。天井上還有一個小推桿和一個授粉蜂箱，咖啡機響亮地響。你很難想像這是機器入侵可能開始的地方。

Hinton站起來吃著藜麥和雞肉說：「機器接管的情景，這種情況在很長時間內不會發生。對於哲學家來說，思考機器接管人類是好的，但是我對這個問題並不是特別感興趣，因為這不是讓我去解決的事情。」Hinton說話從來沒有面面俱到過，因此很難判斷他是否在開玩笑。

但是人類對機器的依賴如何改變我們呢？我告訴Hinton，每當我的手機給我一個建議的回復時（比如「聽起來不錯！」「看到你在那裡！」），我覺得我自己變得機械化了。

自2001年以來，流行文化一直在反映這種憂慮，就像是《2001太空漫遊》中表現的那樣。在娛樂方面，機器的進步更是帶來了一種個人的孤獨，就好像機器變得更加人性化一樣，但我們變得不那麼人性化了。

Hinton聽著，並非不友善而是懷著一絲懷疑的眼神看著我：「當你使用一台袖珍計算器時，你會感覺變得更不像人類了嗎？」

在Hinton周圍，谷歌的「千禧一代們」吃著沙拉，喝著咖啡，腰上的鑰匙擺來擺去。但幾乎所有人都在玩手機，即便不玩也把手機拿在手上。 「我們是機器，」Hinton說， 「我們只是以生物的方式出生。大多數做AI的人毫不懷疑我們是機器。人類只是非常有想像力的機器。我不應該這樣說，但我們是特別的、很棒的機器。」

We』re just produced biologically. Most people doing AI don』t have doubt that we』re machines. We』re just extremely fancy machines. And I shouldn』t say just. We』re special, wonderful machines.

原文地址：https://torontolife.com/tech/ai-superstars-google-facebook-apple-studied-guy/

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