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恶魔派大星

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- 恶魔派大星恶魔派大星
  ·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
  “AI教父”Geoffrey Hinton：AI会欺骗人类，控制超级智能非常重要
  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。
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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神经网络更强大吗？会，且很快会发生。 算力成为了AI发展的阻碍，\"activity perturbation\"的算法可以用于训练神经网络，且节省算力。 超级智能控制问题非常重要，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。 AI会欺骗人类，且发现操纵人来获得更多的权力很容易。x以下为演讲全文：我想谈两个问题，大部分篇幅将集中在第一个问题上，那就是——人工神经网络很快会比真正的神经网络更强大吗？就像我说的，这可能很快就会发生。接着我也将谈谈我们是否可以控制超级智能AI。现在AI发展的最大壁垒是算力问题，算力远远不够不够。现在可以放弃计算机科学最基本的原则，那就是软件应该与硬件分开。在我们放弃它之前，让我们先看看为什么它是一个很好的原则。由于这种可分离性，我们可以在不同的硬件上运行相同的程序。我们还可以担心程序的属性，并在神经网络上研究程序的属性，而不必担心电子学。这就是为什么您可以拥有与额外的工程部门不同的计算机科学部门的原因。当我们真的放弃了软件和硬件的分离的原则，我将提到一种称为\"activity 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 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