生成式人工智能正在全球范圍內(nèi)掀起一場(chǎng)劃時(shí)代的ICT產(chǎn)業(yè)革命。算力、算法、數(shù)據(jù)已成為未來(lái)綜合國(guó)力比拼的必爭(zhēng)之地。心智觀察所日前連線業(yè)界享有盛名的“生成式AI之父”尤爾根·施密德胡貝爾（Jürgen Schmidhuber）。就AIGC發(fā)展的內(nèi)在理路，AGI的可能性以及中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展等一系列問(wèn)題進(jìn)行了深入對(duì)話。

目前尤爾根·施密德胡貝爾先生擔(dān)任瑞士人工智能實(shí)驗(yàn)室IDSIA的科學(xué)主任以及沙特阿拉伯阿卜杜拉國(guó)王科技大學(xué)（KAUST）的人工智能計(jì)劃負(fù)責(zé)人

《紐約時(shí)報(bào)》曾以“當(dāng)AI成熟時(shí)，它或許會(huì)稱尤爾根·施密德胡貝爾為‘父親’”為標(biāo)題對(duì)尤爾根·施密德胡貝爾進(jìn)行過(guò)報(bào)道。在1990-91年間，他為“生成式AI”奠定了基礎(chǔ)，介紹了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（用于深度偽造）的原理、非規(guī)范化線性Transformer（ChatGPT中的“T”），以及自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練原理（ChatGPT中的“P”）。

他的實(shí)驗(yàn)室還開發(fā)了LSTM（長(zhǎng)短期記憶），這是20世紀(jì)引用最多的人工智能技術(shù)，以及高速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Highway Neural Networks），這是第一個(gè)非常深的前饋網(wǎng)絡(luò)（其變體后來(lái)成為21世紀(jì)引用最多的人工智能技術(shù)）。埃隆·馬斯克曾發(fā)推文稱：“尤爾根·施密德胡貝爾發(fā)明了所有東西。”尤爾根·施密德胡貝爾倡導(dǎo)和引領(lǐng)的AI技術(shù)已被應(yīng)用于超過(guò)30億部智能手機(jī)上，每天被使用數(shù)十億次。

心智觀察所：很高興有這樣一個(gè)對(duì)話的機(jī)會(huì)。您發(fā)表過(guò)對(duì)長(zhǎng)短期記憶（LSTM）的架構(gòu)和訓(xùn)練算法，是否可以把LSTM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦等生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一個(gè)類比？

尤爾根·施密德胡貝爾：事實(shí)上，LSTM受到了人腦的啟發(fā)，人腦有大約1000億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元平均與10000個(gè)其他神經(jīng)元相連。一些是輸入神經(jīng)元，為其余神經(jīng)元提供數(shù)據(jù)（聲音、視覺、觸覺、疼痛、饑餓）。其他則是輸出神經(jīng)元，用于肌肉控制和移動(dòng)。大多數(shù)神經(jīng)元隱藏在輸入和輸出之間，我的思考的出發(fā)點(diǎn)就在這里。所有神經(jīng)元都通過(guò)改變連接強(qiáng)度來(lái)學(xué)習(xí)，這決定了神經(jīng)元相互影響的強(qiáng)度，并且似乎對(duì)你一生的所有經(jīng)驗(yàn)都進(jìn)行了編碼。我們的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（比如LSTM）也是如此，它比以前的方法學(xué)得更好，可以識(shí)別語(yǔ)音、筆跡或視頻，最大限度地減少痛苦，最大限度地提高快樂，還能駕駛模擬汽車等。

心智觀察所：您提到的LSTM可以“最大限度地減少痛苦，最大限度地提高快樂”，這意味著什么？而這對(duì)于實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）有多重要？

尤爾根·施密德胡貝爾：這是至關(guān)重要的！不過(guò)，我應(yīng)該先解釋一下如何對(duì)一個(gè)學(xué)習(xí)型的通用人工智能（AGI）進(jìn)行編程。你其實(shí)不需要告訴它具體該做什么事情。相反，你只需要給它一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)（evaluation function），讓它去最大化這個(gè)函數(shù)。

例如，給一個(gè)機(jī)器人裝上疼痛傳感器，當(dāng)它撞到障礙物或感到“饑餓”（由于電池電量過(guò)低）時(shí)，這個(gè)疼痛傳感器就會(huì)產(chǎn)生負(fù)數(shù)。而機(jī)器人的最終目標(biāo)是盡可能減少這些負(fù)數(shù)的總和，因此它必須通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)來(lái)找到避免痛苦的方法。直到某一時(shí)刻，它就學(xué)會(huì)在感到饑餓時(shí)快速找到充電站，同時(shí)避免撞到障礙物。

美劇《西部世界》被編程的“人類”

動(dòng)物和人類的學(xué)習(xí)方式本質(zhì)上也是類似的，都以最大化獎(jiǎng)勵(lì)并避免痛苦來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。而他們的評(píng)價(jià)函數(shù)當(dāng)然是由生物進(jìn)化發(fā)明或被“編程”的。那些給他們帶來(lái)進(jìn)化優(yōu)勢(shì)的評(píng)價(jià)函數(shù)得以保留下來(lái)。而人工智能的進(jìn)化至少在仿真模擬中已經(jīng)存在了幾十年了，也已相同的方式正在進(jìn)行著。

心智觀察所：您提到機(jī)器人“可能因?yàn)殡姵仉娏康投械金囸I?！边@讓我想到，特斯拉有一個(gè)野心勃勃的人形機(jī)器人項(xiàng)目，該項(xiàng)目面臨的一個(gè)瓶頸就是如何優(yōu)化能耗，比如跳躍和爬樓梯比在地板上行走需要消耗更多能量。您怎么看待這個(gè)問(wèn)題？功耗問(wèn)題會(huì)成為人形機(jī)器人的阿喀琉斯之踵嗎？相應(yīng)的解決辦法是什么？

尤爾根·施密德胡貝爾：未來(lái)不會(huì)只有一種類型的人形機(jī)器人，而是會(huì)有成千上萬(wàn)種不同類型的機(jī)器人，有些很小，這樣它們就可以從內(nèi)部檢查和修理小型機(jī)器，還有一些則不僅外形高大，力量甚至比現(xiàn)在的一些工業(yè)機(jī)器人還要強(qiáng)。

有些機(jī)器人將會(huì)通過(guò)連接外部電池的電纜來(lái)解決能源問(wèn)題，另一些則會(huì)使用汽油發(fā)動(dòng)機(jī)，還有一些在深空中的機(jī)器人將使用基于放射性衰變的長(zhǎng)效核電池，這類電池在上個(gè)世紀(jì)的無(wú)人航天器中已經(jīng)使用過(guò)了。靠近太陽(yáng)的，比如在水星上的機(jī)器人將大量利用豐富的太陽(yáng)能。某個(gè)時(shí)刻，人工智能自己將會(huì)發(fā)明新的、更高效的電池。事實(shí)上，今天的AI已經(jīng)被用來(lái)研發(fā)新的有用化學(xué)物質(zhì)、材料、催化劑、藥物等。

特斯拉工廠內(nèi)的機(jī)器人