走近Hinton：AI教父傳奇人生
Geoffrey Hinton花費了30年的時間默默無聞，直到2012年，他證明了其研究的價值，並駁回了大多數其他科學家所謂的正確觀點。如今，這個被稱為「人工智慧教父」的男人在AI領域內早已家喻戶曉，我們大多還只知道他的「反饋神經網路」、「膠囊網路」以及一些振聾發聵的頭銜。然而，這個AI巨人背後也有不一樣的成長曆程，或者說令人黯然的經歷：學術界的不認可、科研世家的壓力、兩任患癌的妻子…，Hinton比任何人都希望AI取代放射科醫生，並更多地提高醫療服務的效率。在當今很多科學家仍然抱有「AI威脅論」，Hinton卻保持樂觀因為「我們也是機器，絕妙的機器」！
Mr. Robot
作者：Katrina Onstad
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30年：從無人問津到AI教父
三十多年以來，Geoffrey Hinton一直都處於人工智慧研究的邊緣地帶。他像一個局外人一樣堅守著一個簡單的觀點：計算機可以像人類一樣，依靠直覺而不是規則進行思考。這個念頭在Hinton的青少年時代已經萌芽，那時，他的一個朋友向他描述了全息圖的工作原理，物體表面無數的反射光線被記錄下來，被存入一個巨大的資料庫里。Hinton立刻想到：大腦也是這樣工作的——海量的細胞由無盡的神經元圖譜連接起來，信息在其間傳遞並沿著十多億條路徑傳輸。
於是hinton萌發了一個想法：計算機是否也能這樣工作？
根據當時主流學術界的觀點：計算機只能通過規則和邏輯進行工作！而Hinton的神經網路，就這樣被忽略了。
50年代後期，Cornell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——感知機（Perceptron），它的目標很簡單：識別圖像。目的是給感知機一幅騙過的圖片，那麼它至少在理論上會識別出「蘋果」。
這個Perceptron運行在IBM大型機器上，在當時引發了嚴重的「科學幻想」。1958年，《紐約時報》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。」
然而Perceptron並沒有實現這些幻想，它成了科學界的一個笑話。之後，在主流學術界，神經網路被降級到邊緣領域。但是，Hinton卻有自己的想法：「大腦必須以某種方式工作，但一定不是編寫好的程序，因為我們沒有被編程，我們有常識。」
1972年，25歲的Hinton在愛丁堡大學攻讀博士學位，並把神經網路作為研究重點。在此期間，他的導師幾乎每周都會提醒他在浪費時間。然而Hinton不為所動。
博士畢業後，Hinton在匹茲堡的卡內基梅隆大學（CMU）工作，然而，作為一名社會主義信仰的人，Hinton無法忍受當時里根政府的外交政策。他和妻子打算收養一個來自南美洲的孩子，所以不想讓孩子在衝突嚴重的國家裡成長。而且，美國大部分人工智慧研究都是國防部資助的，與Hinton可以說格格不入。1987年，Hinton接受加拿大高等研究院（CIFAR）的邀請。CIFAR為Hinton提供了學術自由，還有不錯的薪水。儘管從未學過計算機課程，Hinton被安排到計算機專業，在CIFAR從事機器和大腦學習項目研究。
Hinton在Sandford Fleming building有一個小辦公室，默默地從事他的工作，隨著時間推移，他身邊聚集了少量的幾個深度學習信徒。其中就包括Ilya Sutskever，他後來成為OpenAI的聯合創始人。他在2000年加入Hinton的實驗室，當時還是AI的「冬天」，可以說在學術界、工業界都不受重視。
2009年，計算機的計算能力明顯提升，神經網路在語音和圖像識別領域超過傳統的基於規則和邏輯的方法，大型科技公司開始關注和投資人工智慧。
2012年，谷歌在Google X實驗室宣布建立了一個包含16,000個計算機處理器的神經網路，通過向計算機提供YouTube中數百萬個隨機的、未標記的視頻，並對其進行了編程，用以識別貓之類的東西。
這一成功讓Hinton成為AI界領袖。Dean在2013年邀請Hinton加入Google。
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從不坐下的巨人，萬眾矚目的Capsule
在多倫多大學，從Hinton在的辦公室望出去，能俯瞰校園中心的主幹道。Hinton一邊吃著三明治，一邊走來走去，不時在白板上寫寫畫畫，嘗試讓人們更容易理解神經網路。他說，如果必須為貓和狗分配一個性別，直覺來講，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，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，從這方面來講，前者是男性，後者是女性是有道理的。這些都不能用邏輯來證明的，它是隱藏在我們的腦海中的。
Hinton幾乎從不坐下，因為他患有椎間盤突出。這在他19歲的時候出現問題，那時他幫目前搬一個沉重的暖器，由於本身也存在鈣代謝方面的基因問題，所以，從2005年以後，他基本就不再坐下了。
在Go North活動中，Hinton解釋了兩位谷歌工程師的研究成果：膠囊網路。Hinton用例子展示：膠囊網路使識別更快，更準確。如今，膠囊網路已經在學術界被人熟知，也不乏有人大肆宣揚鼓吹：「每個人都在等待它。」
當今很多AI領域的牛人都曾跟隨Hinton學習，他的幾十名學生現在已經成為Facebook、谷歌、蘋果、Uber等科技巨頭中的核心人物。
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科學世家的壓力：要麼成為學者，要麼一事無成
Hinton曾說過，在他成長過程中，他的母親給過他兩種選擇：「要麼成為學者，要麼一事無成。」
Geoffrey Hinton出生於戰後英國的溫布爾登，他的父親叫Howard Everest Hinton，是英國昆蟲學家，喜歡研究甲殼蟲。他的母親Margaret是一位教師。而他們一家也都流淌著飽含聰明才智的DNA：他的叔叔是著名的經濟學家Colin Clark，正是他發明了「國民生產總值」這個經濟學術語;他的曾曾祖父是著名的邏輯學家George Boole，他發明的布爾代數（Boolean algebra）奠定了現代計算機科學的基礎。
Hinton的母親很有愛心，但他的父親卻有些令人敬畏，「他也不會虐待人，但他確實極其強硬」。
當被問起對於生長先和的科學世家的感受時，Hinton表示：「壓力，很大的壓力。」Hinton說，自己一輩子都在壓抑、沮喪中掙扎，而工作就是他釋放壓力的方式。
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兩任妻子，一個信念：AI終將取代放射科醫生
Hinton在1994年失去了他的第一任妻子Ros，她因卵巢癌逝世，Hinton成為單身父親，獨自撫養照顧他們收養的兩個年幼的孩子。1997年，他與其現任妻子Jackie再婚，不過，三年前Jackie也被診斷出患有胰腺癌，Hinton處於失去第二任妻子的邊緣。
Hinton在醫院度過大量的時光，他目睹醫院很多低效的數據處理以及大量誤診帶來的困擾，他認為，人工智慧的成果將使醫學變得更加高效。他設想，過不了多久，每個人都能夠花100美元獲取自己的基因庫(目前這一項目的費用為1000美元)，而且Hinton也認為X射線檢測工作可能很快就會被大量機器人取代。
Hinton發起的Vector Institute的最早的一批項目中，就包括用神經網路研究多倫多醫院提供的大量數據。
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。
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。」他平靜地說：「非常感謝你。」
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「我們都是機器，絕妙的機器」
截至目前，Vector Institute已經錄用了20位科學家，他們正在為世界上一些宏大的問題探求技術解答：如何用AI來診斷兒童癌症，檢測語言障礙？怎樣建造機器，賦予人類像動物一樣的視力，或者譜寫優美的樂曲？或者怎樣用量子計算來加速分析里人類活動產生的大量數據？Vector有一名關鍵員工Raquel Urtasun，會將她的部分時間分配給Uber，在那兒開發自動駕駛汽車。
如今的AI狂熱不僅僅是為了金錢，也是因為AI融入日常生活的快速步伐，例如，我們從翻蓋手機到iPhone X人臉解鎖，用了不到10年的時間。
很多科學家擔心AI技術發展太快，對人類造成一定的威脅，Hinton對AI基本保持樂觀態度，「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「。 Hinton表示，相比人們對機器日益提升的智能程度的擔憂，對人類而言，更為緊迫的威脅其實是殺手機器人的開發。（為強調這一點，116家AI公司創始人在本周聯合簽署了一份請願書，呼籲禁止製作致命的機器人武器。）
如今，在Hinton周圍，Google的80後90後員工吃著沙拉，喝著咖啡，他們幾乎都在玩手機。Hinton說「我們是機器」，「我們只是以生物的方式存在。大多數做AI的人對這一點毫不懷疑。我們只是特別精密的機器。」
原文鏈接：
https://torontolife.com/tech/ai-superstars-google-facebook-apple-studied-guy/
