AI教父辛頓從荒野中踩出一條路

隨著ChatGPT、Midjourney、Sora等AI模型的橫空出世，人工智能帶領人類步入了新紀元。發動這場科技革命的，不僅僅有舉世聞名的薩姆·奧爾特曼、馬斯克、黃仁勛等人，還有李飛飛、何愷明、杰弗里·辛頓等科學家。其中，辛頓不僅有“AI教父”的美名，還是開啟“機器學習”的先驅，2018年計算機領域最高獎“圖靈獎”的得主，經歷堪稱傳奇。

迷茫的年輕人

辛頓1947年出生在英國一個學術世家。他的父親是一位昆蟲學家，母親是一位教師，曾外祖父是19世紀著名的數學家布爾，發明了二進制運算的布爾代數，是后世所有計算機的數學基礎。他的姑父是經濟學家，表姐是核物理學家，家族中還有一位名叫Everest的地理學家，珠穆朗瑪峰就是以他的名字命名的。

出生在這樣成就斐然的家族，辛頓從小就感到“壓力山大”。他的父親性格強硬，喜歡思維清晰的人，非常討厭聽廢話；他的母親個性溫和，但對孩子要求很高，她告訴辛頓：要么成為一名學者，要么就做個失敗者。

小時候，在父親的影響下，辛頓對冷血動物產生了濃厚的興趣，他們在車庫挖了一個大坑，養烏龜、毒蛇、青蛙、蜥蜴等動物。辛頓喜歡在冬天把蛇裝進室內的玻璃容器內觀察，他對動物是怎么思考的很感興趣，這個興趣貫穿了他的一生。

中學時，辛頓就讀于一所名為克利夫頓學院的私立學校，高中畢業后，遵照家族慣例考上了劍橋大學國王學院。為了做學者，辛頓嘗試了許多不同的領域，但他悲哀地發現，在每一個班里，自己都不是最聰明的人。他學過建筑，僅一天之后就放棄了這個專業，又在認真鉆研數學、物理、化學、生物和哲學等多個專業后，最后選了實驗心理學方向做學士畢業論文。

辛頓意識到還沒有人搞清楚人到底是怎么思考的，他甚至找不到可以深造的學校。那是辛頓人生充滿迷茫和困惑的一段時期。換專業期間，他經常打零工。從劍橋大學畢業后，他甚至做了一年木匠，以此養活自己。

1972年，辛頓進入愛丁堡大學攻讀人工智能方向的研究生。當時，人工智能是一個新興領域，占主導地位的流派是“符號人工智能”，認為用計算機語言把概念、事實、規則和例外情況告訴機器，比如，所有的鳥都會飛，但企鵝和受傷的鳥不會飛，機器就能認識客觀規律。

辛頓覺得這種方式太機械了，過于看重語言規則和邏輯。蛇這些動物不懂這些，但在現實中也能做出一些“聰明”的舉動，它們只是通過經驗學會了如何變聰明。換言之，重要的是直覺而非理性，讓機器具備智能的關鍵是讓它們自己去學習。這種流派后來被稱為“機器學習”，但當時罕有人相信。

辛頓還癡迷于“神經網絡”，這是一種模擬動物視網膜識別物體的網絡結構，通過這種算法模型，可以幫助實現“機器學習”，但當時大家都覺得這是個笑話。他的導師每周和他見一次面，每次都在苦勸他改換研究方向，但辛頓并沒有“聽勸”。

果然，畢業即失業，辛頓在英國找工作一直不順利，甚至連面試機會都沒有。他不得不來到美國，在加州大學圣地亞哥分校找了一份教職，繼續自己的研究。這張“冷板凳”一坐就是30多年。

至暗時刻

1982年，辛頓先是轉到卡耐基梅隆大學繼續做研究，之后移居加拿大，在多倫多大學研究反向傳播技術。辛頓在多倫多大學圣喬治校區的桑福德·弗萊明大樓里有一間小小的辦公室，每天，他都在那里安靜地工作。然而，由于受到現實種種條件的制約，辛頓的研究進展并不順利。與此同時，他的家庭也迎來了諸多變故——辛頓的妻子因罹患癌癥而去世，他的兒子得了注意力缺陷多動癥和其他學習障礙。辛頓不得不每天在家和實驗室之間來回奔波，工作的困頓和生活的艱辛令人到中年的他深感絕望，后來他回顧說：“我46歲就死在水里了，當時覺得到死都不會看到項目有所突破，至少要等到自己死后100年才有可能。”

不過，辛頓還是挺過了人生的至暗時刻。之前，受限于計算機處理數據的能力，神經網絡的研究發展一直徘徊不前。直到2009年前后，計算機終于有了挖掘海量數據的能力，超級神經網絡開始在語音和圖像識別方面超越基于邏輯的人工智能。2012年，辛頓和他的學生亞歷克斯·克里澤夫斯基設計的AlexNet在ImageNet當年舉辦的“ImageNet大規模視覺識別挑戰賽”中榮獲冠軍，AI革命的序幕由此拉開，辛頓也一戰成名。

人們突然意識到辛頓研究的超前性和重要性，他和幾位堅持研究人工神經網絡的科學家，也從小眾的少數派，一躍成為該領域炙手可熱的人物。2019年3月，辛頓和約書亞·本吉奧、楊樂昆因為對“深度學習”的貢獻，共同斬獲2018年度計算機界的“諾貝爾獎”——圖靈獎。國際計算機學會把獎授予他們時說：“他們的方法現在是該領域的主導范式。”

OpenAI的聯合創始人兼董事IlyaSutskever仍記得2000年前后在辛頓的實驗室工作的時光。當時還是人工智能的“冬季”，辛頓的實驗室只有10個左右學生，該領域的工作和資金都很匱乏，來自行業的資助也少得可憐。然而，就像辛頓堅信自己的研究終有用武之地一樣，這群“局外人”堅信自己有一種罕見的洞察力，堅信自己是與眾不同的破局者。事實證明，他們賭對了。

AI研究的“掃地僧”

辛頓在科技界的影響力與日俱增。每一家大型科技公司的人工智能專家都爭先恐后地運用辛頓的方法，期待做出下一個變革性發現。辛頓的學生們也在Facebook、谷歌、蘋果、優步以及學術界聲名鵲起，他們到處傳播神經網絡的知識，擴散辛頓的研究成果。

有人認為：“我們聽說過的幾乎每一個關于人工智能技術的進步，都是由30年前的一篇闡述多層神經網絡的訓練方法的論文演變而來，它為人工智能最近十年的發展奠定了基礎，這篇論文就出自杰弗里·辛頓之手。”多倫多人工智能研究所VectorInstitute的聯合創始人喬丹·雅各布甚至評論說：“我們30年后再往回看，杰弗里就是人工智能領域的愛因斯坦。”

2013年，辛頓加入谷歌，繼續進行AI研究，并在2017年和兩位谷歌工程師取得了最新的研究突破——“膠囊神經網絡”，在業界再次引起轟動。盡管取得了非凡的成就，辛頓卻沒有趾高氣揚、志滿意得，相反，他一貫行事低調，頗有幾分“掃地僧”風范。剛進谷歌時，一起工作的年輕人幾乎都不認識這位人工智能界的“大佬”，為此，辛頓開玩笑說：“他們看我的眼神就像看一個老年癡呆患者。”

如今，辛頓創辦了一個名為“神經計算和自適應感知”（NCAP）的項目，每年都會舉辦多次研討會。在研討會上，辛頓喜歡靜靜地站在講臺附近。大多數情況下，他只是聆聽，偶爾會打斷演講，提出一兩個問題，鼓勵各界智囊團發問并及時探討。

堅韌、冷靜、謙遜，這大概就是“AI教父”讓人折服的風范。