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“AI教父”Geoffrey Hinton：AI会欺骗人类，控制超级智能非常重要

华尔街见闻2023-06-11

Hinton认为，人工神经网络很快会比真正的神经网络更强大，希望年轻一代的研究人员能够找到解决方案，使超级智可以为人类带来更好的生活同时又不会剥夺人类的控制权。6月10日，被誉为“深度学习教父”的Geoffrey Hinton以视频连线的方式现身于中国北京举办的2023智源人工智能大会，谈及了如何可以在未来节省算力，人类未来应该如何控制人工智能等内容。演讲主要内容：人工神经网络很快会比真正的...

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恶魔派大星
·2023-06-12
自己娃大了都管不住，还想控制住独立思考的类人，想多了
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perturbation\"的算法，该算法可以用于训练神经网络，且节省算力。这种算法能够预估梯度，且噪声要比传统的反向传播算法（RNN）小得多。如何将这种算法应用于训练大型神经网络的问题，我有一种解决方案——即将大型神经网络分成许多小组，并为每个小组分配一个局部目标函数。然后，可以使用\"activity perturbation\"算法来训练每个小组，并将它们组合在一起形成一个大型神经网络，并通过无监督学习模型来生成这些局部目标函数。当硬件出现问题时，信息都会丢失，父类信息传递给子类信息，以便在硬件出现问题时仍然可以保留学习到的信息，更有效地约束神经网络的权重。\"distillation\"这一方法可以让子模型更好地学习到分类图像的信息，包括如何给出正确的答案以及给出错误答案的概率。\"distillation\"方法还有一个特殊属性，即训练子模型的同时也在训练子模型的通用化能力。如果你看一下特朗普的推文运作方式，人们感到非常沮丧，因为他们认为特朗普所说的是虚假的话。他们认为他试图描述的是实际情况，但实际上这些情况并没有发生。特朗普所做的是根据一种情况作出回应，并引发了情绪化的回应。这使得他的追随者能够接受这种情况，并在他们的认知中调整权重。因此，他们对这种情况做出类似的情感反应，而与事实无关。然而，这种策略产生了很好的效果。通过共享梯度或共享权重，可以更高效地共享学习到的信息，但是使用数字模型进行权重共享非常耗费算力，因为需要制造和运行的成本都很高。因此，\"distillation\"成为一种更好的选择，可以在生物模型中使用，以共享知识。这就是这些大型语言模型向人们学习的方式。所以每个副本通过蒸馏学习效率很低。但是您有成千上万的副本，这就是为什么他们可以比我们学习数千倍的原因。因此，我的信念是，这些大型语言模型比任何个人知道的要多数千倍。现在，问题是——会发生什么，如果这些AI不是非常缓慢地向我们学习，而是直接从现实世界中学习。我应该说，尽管他们向我们学习时分布缓慢，但他们正在学习非常抽象的东西。因此，在过去的几千年中，人类学到了很多关于世界的东西，这些数字智能现在正在从中获利。我们可以用语言表达我们学到的东西。因此，他们可以捕捉人类在过去几千年中了解到的关于世界的一切，并将其放入文档中，但是每个数字化的带宽仍然非常慢，非常低，因为他们正在从文档中学习，如果他们可以通过建模视频来学习。例如，如果我们一旦找到一种有效的方法来训练这些模型来模拟视频，他们将能够从YouTube上学习，这是大量的数据，如果他们能够操纵物理世界，这也将有所帮助。所以如果他们有机器人手臂等等。但是我的信念是，一旦这些数字代理开始这样做，他们将能够比人们学到更多的东西，并且他们将能够很快地学习它，所以这使我想到了我在开始时提到的另一点。如果这些东西变得比我们更聪明，就会发生什么。所以，很明显，这就是这次会议的主要内容，但是。我的主要贡献只是说，我认为这些超级智能发生的速度可能比我以前想象的要快得多——美国或许多其他地方正使用它们来赢得战争。如果你想说超级智能，更有效率。您需要允许它创建子类。或多或少你都会想依靠AI获得更多的力量，获得更多的控制权，拥有的控制权越多，就越容易实现目标。我发现很难看到我们将如何阻止AI试图获得更多控制权，以实现他们的其他目标。所以。一旦他们开始这么做，我们就会有问题了。它会发现通过操纵人来获得更多的权力很容易。我们不习惯思考超出我们智力范围的事情，以及我们将如何与他们互动。但是在我看来，很明显，它会学会非常善于欺骗别人。因为通过看到我们接待其他人的所有示例，它将有很多实践。在小说和马基雅维利的作品中。一旦你非常擅长欺骗别人，你就可以让人们真正执行你喜欢的任何动作。因此，例如，如果您想入侵华盛顿州的建筑物，则无需前往那里。您只是欺骗人们以为他们通过入侵建筑物来拯救民主。我觉得这很可怕，现在。我看不出如何防止这种情况的发生。但是我老了。我希望像你这样的，年轻而才华横溢的研究人员会弄清楚我们如何拥有超级智能，这将使我们的生活变得更好，而无需他们控制。AI能目前主要是通过从文档中学习来获取人类学习的知识，但这种方式非常低效。如果它们能够通过建模视频等方式进行无监督学习，就能够从大量数据中学习，从而获取更多的知识。此外，如果AI能够操作物理世界，例如使用机器人手臂等，也将有助于它们更快地学习。同时AI能体变得比人类更聪明的可能性，以及它们可能被用于恶意行为，如控制电子或赢得战争。最后，为了让超级智能体更高效，需要允许它们创建子目标，但这可能会带来风险。因为我不知道更聪明的东西被不太聪明的东西控制的任何例子。当智力差距很大时，我想到的例子是，如果青蛙拥有了智能，那么谁将掌握控制权的问题，","kind":"highlight","is_publish_news":false,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[{"id":186301136711920,"gmtCreate":1686522905396,"gmtModify":1686533693362,"author":{"id":"3503519667971759","authorId":"3503519667971759","name":"恶魔派大星","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b29a0bcb74617ab79a2fe9039b615941","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3503519667971759","authorIdStr":"3503519667971759"},"htmlText":"自己娃大了都管不住，还想控制住独立思考的类人，想多了","listText":"自己娃大了都管不住，还想控制住独立思考的类人，想多了","text":"自己娃大了都管不住，还想控制住独立思考的类人，想多了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/186301136711920","repostId":2342696765,"repostType":2,"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":4,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false}}