Hinton：人類就是機器，絕妙的機器

原文《Mr.Robot》刊載於 Toronto Life

作者 KATRINA ONSTAD

攝影 DANIEL EHRENWORTH

編譯 夏乙 唐旭

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

1

三十多年以來，Geoffrey Hinton一直徘徊在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思考，依靠直覺而不是規則。

這個念頭在Hinton的青少年時代已經萌芽。當時有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。來自科學世家的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。

少年想知道：計算機是否也能這樣？

主流學術界給出的答案，是一個震耳欲聾的No。他們說，計算機最佳的學習方式，就是規則和邏輯。Hinton主張的神經網路，被他們證明是錯的。

1957年，康奈爾大學的科學家Frank Rosenblatt發布了世界上第一台神經網路機器。這個機器被稱為感知器（Perceptron），它的任務是圖像識別。如果你給感知器看一張蘋果的照片，它就能告訴你這是「蘋果」，理論上。

這個感知器運行在IBM的機器上。儘管有點丑，但還是激發了人們誇張的科學幻想。1958年，紐約時報預測這將是第一個能像人腦一樣思考的設備，「（感知器）將能走路、說話、觀察、書寫、自我複製，意識到它自己的存在」。

然而並沒有。這個左右都不分的機器最終成了一個笑話。彼時神經網路基本在學術圈被除名了。然而這並沒有阻擋Hinton。

「大腦必然以某種方式運作，但肯定不是編好的程序，」Hinton說，「我們不是被編程的，我們有常識。」他相信神經網路並不是錯，問題在於計算力。要讓計算機發現圖片的意義，需要先給它數百萬張圖片，但當時的設備還做不到。樣本量太小了。

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。導師幾乎每周都會提醒他在浪費時間。然而Hinton不為所動。其實神經網路當時也取得了小小的成功，在發現信用卡欺詐方面證明了自己的價值。

博士畢業後，Hinton在匹茲堡的卡內基梅隆大學（CMU）謀得一份差事。

然而作為一個驕傲的社會主義者，Hinton被當時里根政府的外交政策深深困擾。他和妻子Ros想收養一個來自南美洲的孩子，所以不想讓孩子在捲入南美洲血腥衝突的國家裡成長。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夫婦決定北上，接受加拿大高等研究院（CIFAR）的邀請。CIFAR為Hinton提供了學術自由，還有體面的薪水。儘管從未學過計算機課程，Hinton的新工作安排在了多倫多大學計算機專業，並為CIFAR展開機器和大腦學習項目研究。

他在聖喬治校區的桑福德·弗萊明樓有了一個小小的辦公室，然後悄悄地開始工作。隨著時間的推移，他身邊逐漸聚攏了一小撮深度學習的信徒。

其中就包括Ilya Sutskever，他後來成為OpenAI的聯合創始人。2000年代初期，Sutskever加入Hinton的實驗室，當時還是AI的「冬天」，搞人工智慧研究既沒什麼就業前景，也沒什麼資金支持，更別提工業界的青睞。

「我們都是局外人，但我們都覺得自己抱持著稀有的洞見，覺得我們與眾不同。」Sutskever回憶當年時這樣說。

一直到大約2009年前後，計算機最終有了足夠的算力挖掘大型資料庫，從此神經網路開始在語音和圖像識別方面戰勝基於邏輯的系統。工業界很快注意到變化的發生，微軟、Facebook、谷歌等科技巨頭開始在這個領域投資。

2012年，谷歌的絕密實驗室Google X，宣布建立了一個由16000個電腦處理器組成的神經網路。谷歌大腦的工程師們，在傳奇人物Jeff Dean的帶領下，「餵給」這個神經網路數百萬隨機、未被標註的YouTube視頻。

隨後一個激動人心的時刻來到了，這個神經網路自己學會了識別貓。「在訓練中我們從沒說過這是一隻貓，」Jeff Dean當時說，「從本質上講，它發明了『貓』這個概念。」

這個突破同時也把Hinton推上AI浪潮的領袖地位。2013年，Jeff Dean把Hinton招入谷歌工作。「我們本來在體制之外，力圖證明傳統路線是錯的，然而有趣的是，轉眼間我們成了正統。」Sutskever說。

曾經被拋棄的Hinton，突然成為業界最重要的人物，從默默無聞變成明星。

「我之所以有很大的影響力，是因為我是少數相信這個道路的人之一，所有相信這個方向的學生跟隨著我一起工作，我必須選出那些擁有最佳判斷力的人。」說到這裡Hinton笑了：「判斷力好意味著他們同意我的看法。」

2

從他在多倫多大學的辦公室望出去，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，嘗試讓我更懂神經網路。

如果必須要為貓和狗分配一個性別，他畫了一個小貓然後說，在我們的文化中，大多數人可能會把狗看做男性，把貓看做女性。這背後的原因不能用邏輯證明，但這種印象的確隱藏在人們的腦海里。機器想要學到的這種直覺，有著一種吸引人的詩意：

知識源於鮮活的生命，充滿了累積的意義和經驗。

這就是神經網路之美。「這更接近弗洛伊德，意識的薄膜、謹慎的推理以及其下所有沸騰的東西。下面這些沸騰的東西不是有意識的推理，而是其他東西——有點像類比。」Hinton說。

他不斷的重複著這個基本理念。去年秋天的Google Go North大會期間，加拿大總理特魯多、加拿大創新部長、時任Alphabet執行董事長施密特等各界知名人士，像熱切的學生一樣齊聚在桌前，只有Hinton站在那裡沒有坐下。

Hinton從不坐下。

因為他患有椎間盤突出。第一次出現問題是19歲那年，Hinton幫母親搬一個沉重的暖器，而他本身在代謝鈣方面有基因缺陷。隨著時間推移，問題變得越來越糟，坐下變成一種痛苦。所以從2005年開始，他基本就不再坐著了。

但這不是一個理想的解決方案，尤其對於一位需要在全球出席各種會議的知名學者來說。Hinton有辦法從多倫多到赫爾辛基，一路不坐。但這需要11天。

「首先躺在一輛開往布法羅的巴士后座上，然後換乘一輛芝加哥到紐約的卧鋪，接著搭乘瑪麗女王號郵輪到南安普頓，然後站到倫敦，接著乘坐歐洲之星，站到巴黎，再換卧鋪到柏林，然後搭乘一輛古老的列車抵達羅斯托克，最後乘船到達赫爾辛基。」

這就是Hinton常見的說話方式，把數據切成可理解的東西，目光聚焦在遠處，嘴上掛著微微的笑意。

在Go North現場，Hinton解釋了他和兩位谷歌工程師的最新突破：Capsule（膠囊）網路。神經網路依靠龐大的資料庫學習，需要很長時間才能認識到從不同角度看到的對象，是同一個物體。而Capsule是人造神經元組成的層，能夠跟蹤對象各個部分之間的關係。這能讓識別更快也更精準。

Capsule一直是科技世界的熱門話題。紐約大學一位從事圖像識別的教授，在《連線》雜誌上說：「每個人都在等待它，等待Hinton下一個巨大的飛躍。」

由於Hinton研究AI的方法如此的不流行，很多這方面的專家此前都是跟在他身邊學習。幾十名Hinton曾經的學生，現在已經成為Facebook、谷歌、蘋果、Uber等公司的核心人物，並且不斷在學術界傳播神經網路的「福音」，成為新的佈道師。

在這些分布在各大科技公司的專家眼中，Hinton是一位頗受歡迎的教授，他會和學生們一起工作，而不是僅僅指派任務。為了緩解深夜研究的緊張氣氛，Hinton會把葡萄塞到嘴裡，然後一個一個吐到空中再接住，表演帽子戲法。

過去十年，多倫多的人才不斷外流。矽谷吞併了當地的創業公司，多倫多大學的深度學習社區也面臨危機。據報道，典型的人工智慧專家，甚至是新手和剛畢業的學生，都能在矽谷找到一份年薪30萬-50萬美元的工作，股票期權可超百萬美元。

多倫多需要想辦法利用Hinton的存在，吸引精銳的深度學習專家們留在、甚至是回到他們最初開始學習的地方。

最終矢量研究所（Vector Institute）成立了，Hinton答應出任首席科學顧問。加拿大希望重現往日榮光，尤其是當曾經強大的加拿大科技公司北電和黑莓覆沒之後。Vector Institute成為下一個期待。

3

Hinton說過，在自己長大成人的過程中，他的母親給過他兩種選擇：「做學者，或是做失敗者。」

Hinton的家譜幾乎完全被科學家們佔據。

他的高祖父是大名鼎鼎的喬治·布爾——布爾邏輯的創立者，因「布爾檢索「而聞名於世；喬治·布爾的女婿之一Charles Howard Hinton是Hinton的曾祖父，一位數學家，同時是一名科幻小說家，他創造了「超立方體」的概念，後來因在維多利亞時代的英國犯了重婚罪而逃到美國。

Hinton的中間名是Everest，一如他高祖母的叔叔、地理學家Everest，「珠穆朗瑪峰」的英文名就是以他的名字命名的；Hinton父親的表親中還有一位Joan Hinton（也就是我們熟知的寒春）她是一位核物理學家，也是中國人民的老朋友。寒春曾經參與了美國的曼哈頓計劃，後來拿到了中國綠卡。

1947年Geoffrey Hinton生於英國的溫布爾頓。他的父親Howard Hinton是一名昆蟲學家，母親Margaret Clark則是一位教師。

Hinton與兄弟姐妹一起成長於一間住滿了各種動物的大宅子，那裡有「佔了很大地方」的貓鼬，車庫的一個坑裡甚至養著毒蛇。一次小Hinton拿了一塊手帕去逗那些蛇，但其中一條衝上來差點就咬到了他的手，Hinton險些因此喪命。

8歲的Hinton抱著一條蟒蛇（python）

除此之外，Hinton還照料著幾隻中華鱉，這些中華鱉是Hinton的父親1961年於中國的旅行途中所購回。儘管那時的中國幾乎對外國遊客封閉，皮埃爾·特魯多（後來的加拿大總理、現任加拿大總理賈斯廷·特魯多的父親）還是設法去了一趟，當時他和老Hinton住在同一間酒店，甚至共用一間浴室。據家庭傳說，當時老Hinton就把這些中華鱉養在浴缸里，以打消特魯多想要洗澡的念頭。

Hinton回憶了自己的好奇心被激發起的時刻。當時他只有四歲，和母親一同出遊。他們坐在一趟通行於鄉間的大巴上。大巴上有一個向後傾斜的座位，正對著行李架，Hinton從口袋裡掏出一枚硬幣放在上面，但它卻沒有向後，而是滑向了前面，看上去就像是對抗著重力往上爬。

這枚不可思議的硬幣讓Hinton魂牽夢縈了十年。在青少年時期，他終於弄明白，那枚硬幣的運動和當時大巴上天鵝絨的座套以及大巴行進過程中振動方向有關。一個令人滿意的結論。

「有些人可以對自己所不理解的現象熟視無睹。但對於這些違背了我所知世界的」模型「的東西，我一點都忍不了。」Hinton說。

Hinton的母親十分和善，但他的父親卻令他敬畏，不論是體力上（他可以單手完成引體向上），還是智力上。「他喜歡那些思維清晰的人。如果你說了哪怕一點廢話，他就會稱其為垃圾。他不是那種多愁善感的思想者，他也不會虐待人，但他確實極其強硬。」

Hinton上的是一所名為克利弗頓學院的私校。「並非頂尖的。」他說。當時Hinton和他的朋友Inman Harvey——現在是薩塞克斯大學的一名計算機科學家和AI研究員，那時常常在鄰近的村子搭車嬉鬧。Hinton現在還記得一家人在餐桌上討論社會主義，以及在大選時為勞工黨投票的情形。

「Geoff的父親對我非常好。但他是個嚴格的父親，爭強好勝。」Harvey說，「Geoff部分繼承了父親的這個特點。他的父親是皇家學會成員，而Geoff後來也成為了皇家學會成員。他可能感受到了達到父親期盼的需要。」

Hinton的青年時期與自由放任的六七十年代相衝突，但他為了不負家族期望而選擇的道路卻依然充滿曲折。

1966年，大學前的一個暑假，Hinton和Harvey進行了一次穿越美國和墨西哥的背包行。兩個年輕人是如此困窘，以至於會為了省下住旅店的錢去乘坐夜班大巴；在南墨西哥的一個小漁村，他們在游泳時把一個背包落在海灘上，包里的錢和護照被人偷走。每個下午，這對兄弟都會走相同的7公里到最近的村莊，去看看他們更換的旅行支票是否已經到了銀行。他們一度用三美元捱過了一整周，還試過把香蕉皮裝進罐子用高溫加熱來做香蕉汁——一個失敗的實驗。

70年代，在完成了實驗心理學的學位後，Hinton做著一些零星的工作和木工活。1972年他開始攻讀人工智慧方向的PhD，但卻對自己的研究感到沮喪和矛盾。一個周末，Hinton參加了一個研討班，是某種自我實現的心理輔導課程。他對此煩得不行。

當時那個研討班一共八個人，共同敞開心扉，挖掘自己的渴望和需求。在最後一天，每個人都要宣布他們在生命中最、最想要的東西。別人都在說，他們想要被愛。

「都是些原始的、不受壓抑的東西。「Hinton回憶道。當時他都快石化了，不知道該說什麼好。別人在小組裡徘徊，大聲喊出自己的秘密願望時，Hinton的宣言令自己都大吃一驚。

「我真正想要的是一個PhD！」他怒吼。而這次宣言也再次點燃了他對神經網路研究的激情。

31歲的Hinton

當被問起對於生長在一個顯赫之家的陰影中作何感想時，Hinton說：「壓力。感覺就像是壓力。」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。當人們從深度學習中淘出金子，這種壓力減輕了一些。

「很長一段時間裡，我都感覺我沒有……」Hinton說，「好吧，我最終做到了。那真是種巨大的解脫。「

4

除了面對學術上的不認可，Hinton還在1990年代初，遭遇了更多打擊。在收養了他們的嬰兒後不久，他的第一任妻子Ros死於卵巢癌。Hinton成了單身父親。習慣於住在實驗室的Hinton，被拽回撫養兩個小孩的現實世界。

儘管還有個保姆，但Hinton仍然不得不在下午6點趕回家，安排和照顧自己的兒子，然後沖向Gap搶購正在大甩賣的襪子。

「我無法想像一個帶著孩子的女人如何繼續學術生涯，我習慣把時間花在思考問題上。教育很有意思，但是有點分散注意力，而其餘的生活——我沒時間過，」Hinton說。工作成了躲避現實的避風港，Hinton說他覺得自己用數學作為自己感性一面的防禦。

為人父母帶來了改變。以前Hinton在超市遇到數學不好的收銀員，他總抱怨超市為什麼不雇一個數學好的員工。現在他會想「超市真不錯，還能雇這個人」。Hinton補充說：「我不想成為一個更好的人，但就這麼發生了，這不是我的人生目標」。

Hinton和第二任妻子結婚，還有兩個孩子：8歲的托馬斯和6歲的艾瑪

1997年Hinton再次結婚，娶了英國藝術史學家Jackie。三年前，她被查出患有胰腺癌，現在Hinton正處於失去第二任妻子的邊緣。

Hinton一生在醫院中度過了很多時間。他提出的疑問經常惹惱工作人員。他深切地體會過病患等待許久卻得到一個模糊診斷時的挫敗感。但與大多數人不同，他知道很快會有技術能把需要等待一周的檢驗結果，縮短到一天。

作為一個克制的英國人，Hinton對深度學習能帶來的醫療革命充滿熱情。「我看過太多的醫生低效的使用數據，病患的歷時信息被大量忽略；我看到醫生們無法很好地閱讀CT掃描，兩個醫生對同一個掃描片能得出不同的解讀」。

在三次不同的場合，醫生基於CT掃描說他妻子有繼發性腫瘤，但每次都是誤診。Hinton相信AI會最終讓放射科醫生失業，或者至少取代看片子的工作。識別是AI的核心，也是成功診療的核心。Hinton說：「最終，AI工程師會弄清楚如何訓練你的免疫系統去消滅癌細胞」。

矢量研究所的首個項目，就是用神經網路連接多倫多各個醫院的大量數據。

人工智慧技術可以通過訪問龐大的數據集（本質上就是病患病例）來實現突破，包括遠程監視病患的心跳，幫助醫生確定理想的出院時機等等。Hinton的一位學生還在研發可以讀取DNA的AI，這將有助於及早發現疾病並確定最佳治療方案。

經過幾十年的緩慢前進，深度學習正在快速發展，而Hinton陷入了類似《羅倫佐的油》一樣的困境中。他急於推動科學進步，試圖挽救親人的生命。但胰腺癌非常殘酷，而且在早期很難診斷。「對她來說，恐怕太遲了。」Hinton說。

Yoshua Bengio是駐紮在蒙特利爾大學的深度學習先驅，他和Hinton以及Facebook的Yann LeCun一道，被科技界稱為「加拿大AI黑手黨」。幾十年來，每當Bengio到多倫多工作時，他就住在Hinton位於Annex的家裡，和他一起走很遠的路。Hinton到哪裡都是走著去，他只有保持豎直的狀態背才不疼。

Bengio看著Hinton一躍而成科技領袖，同時也有以一些警惕。「他不是上帝。他也犯錯。他只不過是一個普通人，做著普通人的事情，」Bengio說「他有時可以穿過黑暗看清事物。但他的個人生活非常不容易。他也有他的黑暗時代」。

去年九月，Hinton和他的妻子在加拿大蜜月聖地Muskoka的小屋裡住了好幾天，那是一年中最漂亮的時候。「她非常勇敢也非常通情達理，她只覺得自己得到了額外的時間，她要好好得過。」

然後Hinton問我能否幫一個忙。他說：「能不能在這個故事裡講一下，過去兩年半的時間裡我一直能繼續我的工作，因為我的妻子對她的癌症抱有非常積極的態度，」他平靜地說。

「非常感謝你」。

5

Vector Institute有一種新車的味道、一個像惡霸巢穴的名字，瀰漫著開學頭一天的氛圍。

這家機構去年秋天開放，從加拿大地方和中央拿到了1億多美元的資金，還從30多家企業合作夥伴獲得了8000萬美元，這些合作夥伴包括加拿大的大型銀行、加拿大航空、泰勒斯電信、Google等等。Vector是一個公私結合體，混合了學術界、政府公共部門和企業界的力量。

截至目前，Vector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。我們所用的手機從翻蓋打電話發展到帶有人臉識別功能的iPhone X，用了不到10年。

很多著名科學家擔心這項技術發展太快，已經超出了我們的控制能力。霍金、伊隆·馬斯克和比爾·蓋茨都針對人工智慧失控的危險發出過警告。「我擔心AI可能會完全取代人類。」霍金最近說。

Hinton明白這種道德影響，他在聯合國簽署了一項請願書，要求禁止致命的自主武器——通俗一點來說就是殺人機器人，還因為擔心AI在安全領域的濫用，拒絕了與加拿大通信安全局相關的一個理事會職位。他認為，政府需要介入並制定法規，防止軍隊利用這項他耗費一生心血來完善的技術，他說，特別是要從防止軍隊開發殺人機器人開始。

然而，大多數時候Hinton對這種「AI焦慮」持樂觀態度。

「我認為它能讓生活變得更容易。人們所說的這些潛在影響，和這種技術本身無關，而是與社會的組織形式有關。作為一名社會主義者，我認為當技術進步提高了生產力時，每個人都應該分享到這些收益。」

去年夏天，我和Hinton在城裡的Google食堂共進午餐。那個地方就像大部分科技公司一樣，有一種託兒所般的審美，顏色鮮艷，擺著像阿米巴蟲似的沙發以及一排健康午餐，大群30歲不到的人在那兒吃著飯。露台上，可以看見迷你高爾夫場地，還有一個授粉蜂窩，咖啡機發出響亮的聲音。

很難想像，這就是機器入侵可能開始的地方，然而……

Hinton站著吃藜麥和雞肉：「計算機接管世界這種天啟場景，很長一段時間裡都不會發生。我們離類似的事情還有很長、很長的路要走，哲學家思考這種事是好的，但我對這個問題不是特別感興趣，這不是我有生之年必須面對的事。」他面無表情，很難看出是不是在開玩笑。

但這種對機器的依賴怎樣改變我們？我對他說，每當我的手機給出一條消息回復建議（「聽起來不錯！」 「在那兒見！」）我都有一種無力感，感覺自己變得機械化了。從《2001太空漫遊》開始，流行文化一直在滋長、里彙集這樣的恐懼。在娛樂圈，機器的進步被解讀成個人的孤獨、失敗，就好像機器變得更加人性化的同時，我們變得不那麼人性化了。

Hinton聽我說著，看著我，表情說不上不友善，但帶著一絲懷疑。「你用袖珍計算器的時候，會覺得不像人類嗎？」他問。在他四周，Google的80後90後們吃著沙拉喝著咖啡，門禁卡在屁股後邊晃來晃去。他們要麼在看手機，要麼拿著手機。

Hinton說：「我們是機器，我們只是通過生物方式製造的。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。我剛才不該說『只是』。我們是特別的、絕妙的機器。」

—

完—

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