“AI教父”辛顿：从辍学惯犯到诺贝尔物理学奖得主

北京时间10月8日，2024年诺贝尔物理学奖揭晓，约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）与杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）因“使用物理学训练人工智能神经网络”获奖。值得注意的是，霍普菲尔德是正统的物理学家出身，但辛顿的学术经历并不包括物理学，而是聚焦人工智能领域。

辛顿的学术成就令人瞩目，他不仅证明了反向传播算法的有效性，还发明了玻尔兹曼机，并改进了卷积神经网络。这些成就构成了当今AI技术发展和应用的基石。此外，辛顿的门生遍布人工智能界，包括前OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）、Meta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）等等，这也让辛顿因此有了“AI教父”之称。

那么，辛顿自己的成长历程中有哪些传奇故事？他又是如何与人工智能结下不解之缘？以下是嘉宾商学的解读，Enjoy~

黄仁勋是不是AI教父？当然不是，他最多是个AI军火商。

真正的AI教父，是老黄的大贵人、CUDA价值的发现者，也是Open AI灵魂人物、前首席科学家苏茨克维（Ilya Sutskever）的恩师——杰弗里·辛顿教授。

他1986年就提出机器学习和大语言模型的基础理论，然后坐了30年冷板凳，如今AI之火早已燎原，他却退缩了，担心自己打开了潘多拉魔盒。

去年，他离开亲手打造的谷歌大脑，在他的感召下，今年苏茨克维也离开忘记初心的Open AI，成立新公司SSI，目标是把AI关进笼子。

辛顿教授已退出AI江湖，但他的影响力在江湖上无处不在。除了苏茨克维，Meta的AI负责人杨立昆（Yann LeCun），Element AI联合创始人约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio），美国科学院、工程院、艺术与科学院三院院士迈克尔·乔丹（Michael I.Jordan），前百度首席科学家吴恩达（Andrew Ng）等等AI大神，都是他培养的。

AI教父的名号，只有他配得上。但你一定想不到，学术成就开挂一般的辛顿教授，曾经却是个辍学惯犯。

辛顿教授的传奇，从他爷爷的姥爷布尔（George Boole，1815年-1864）就开始了，没错，就是布尔代数那个布尔，这个家族统治了逻辑学和数学两百年。

布尔出生在1815年，他在《剑桥数学杂志》发表的第一篇文章，是爱因斯坦的不变量理论的重要支撑；他的《逻辑的数学分析》，是当今计算机科学和信息技术的灵魂之源。

布尔的老婆叫Mary Everest Boole（1832-1916），也是个数学家，著有《代数之哲学与乐趣》。

他们有五个女儿：

老小Ethel（1864-1960）是世界名著《牛虻》的作者；

老四Lucy（1862-1905）是伦敦皇家自由医院的教授；

老三Alicia（1860-1940）是数学家，提出多面体（Polytope）这个概念；

老二Margaret（1858-1935）没搞学术，但把儿子杰弗里·泰勒（G.I.Taylor）培养成了数学家，他是二战时研发原子弹的核心成员；

老大Mary（1856-1908）嫁给了数学家兼科幻作家查理斯·辛顿（Charles Hinton，1853-1907），他们的儿子霍华德·辛顿（Howard Hinton，1912-1977）是一名昆虫学家，剑桥大学教授，杰弗里·辛顿就是霍华德的孩子。

这样的家族背景，出现一个AI教父，是不是并不让人意外？

但如果你穿越到辛顿小时候，你一定不会想到他能有今天的成就，他可是个辍学惯犯。

都说中国家长望子成龙，其实全世界都差不多，辛顿妈妈的鸡娃水平，比海淀家长还猛：辛顿1947年出生，还没上小学，他妈妈就说：孩砸，咱可是学术世家啊，看看你爸，看看你叔，看看你爷爷，看看你祖爷爷……就差让孩子背家谱了。最后她说：你以后要么做学者，要么做失败者。

辛顿后来回忆，他很早就意识到，自己不读到博士是不行的，因此一辈子都在压抑和沮丧中挣扎。

他在小学和中学阶段还算顺利，高中时有位智商爆表的同学对他说：“顿哥你知道不，咱的记忆不是都存脑瓜子里吗？它可不是说有那么一块地专门放记忆，它是整个脑瓜子里都有！”同学看辛顿满脸懵逼，接着说：“脑瓜子里用的是全息图，啥叫全息图呢，就是咔嚓砍掉一半，你还能拿到整张图”。

辛顿被这东北味和科学味十足的言论感染了，他为自己定下学术方向：研究大脑的工作机制和原理。

1966年，18岁的辛顿进入剑桥攻读物理和化学，可以说跟研究大脑没有半毛钱关系，只读了一个月就辍学了。别误会，不是因为偏离了心仪的研究方向，他后来回忆：那年我18岁，第一次离开家乡，身边一个姑娘都没有，我很郁闷。

回家呆了一年，他又重返校园，这次读的是建筑，不知道是不是因为建筑系姑娘更少，他只上了一天课，又转去读物理和生理。

辛顿没有生理学背景，学得相当费劲，但是据说到第三学期，教授会讲大脑是如何工作的，他对这个感兴趣。结果熬到第三学期，老师是这么讲的：大脑是怎么工作的呢？大脑里有神经元，有沿轴突和神经元传播的动作电位，好，下课！

相当于你问他汽车的行驶原理，他只说汽车有轮子和方向盘，根本就没解释。

这也不能怪教授，当时全世界的学术圈都没闹明白呢。

辛顿大失所望，又又又辍学了。

但他这个家世背景，也不可能家里蹲，没几天又回去了，这次选的是哲学，结果因为跟导师理念不合当堂吵架，还是读不下去。最后，他选了心理学，好歹混到了毕业。

1970年，杰弗里·辛顿终于以剑桥大学国王学院实验心理学“荣誉学士”的身份毕业了。

你上大学读个双学位都费劲，人家轻轻松松体验了5个专业，就是把老师折磨够呛。

辛顿后来回忆说：我可能有一种教育上的多动症，无法安静学习。

经历了九九八十一难，毕业后辛顿做了什么工作呢？木匠，没错，就是打门框做衣柜的那种木匠。

1970年，辛顿终于从剑桥毕业了，但他没有成为华丽上班族，也没有扎根学术，而是继续叛逆。他想大隐隐于市，为了糊口，还做起木匠活。

当然，叛逆只是伪装，辛顿依然痴迷于大脑研究，每星期六上午，他都会去图书馆阅读研究神经网络的文献。

问题来了，既然想搞学术，为什么不去学校呢？

简单科普一下，自从1936年图灵提出图灵机的概念以来，先后出现三个AI流派：符号主义、联结主义和行为主义。行为主义在辛顿的故事中出现不多，就不说了。联结主义和符号主义有什么区别呢？简单说，联结主义认为应该先模拟人脑，让这个人造大脑去运算；符号主义认为直接逻辑演算就行了，模拟人脑是脱裤子放屁。而且当时也不具备模拟人脑的硬件条件，所以符号主义是主流。

但辛顿叛逆，坚定看好联结主义，逻辑演算短期看粗暴有效，但是未来要解决更复杂的问题，还得模拟人脑。既然学术的世界容不下我，那我就做木匠活。

直到1972年，已经干了2年木匠活的辛顿听人说，爱丁堡大学的希金斯（Christopher Higgins，1923-2004）教授研究神经网络呢！这可是位大牛，教出来两位诺奖得主。（化学家John Polanyi、物理学家Peter Higgs）辛顿赶紧重返校园，拜入师门。

结果事实证明，小木匠获取信息的能力还是太差了。他刚拜入师门，没想到浓眉大眼的希金斯也叛变了！

当时有一部名著叫《感知机》，指出了联结主义和神经网络存在的重大问题，AI界几乎都涌向符号主义，也包括希金斯。

他整天跟辛顿说：小顿呐，神经网络没前途，符号主义才是YYDS啊！

辛顿自然是叛逆到底，每周上课，他都要跟老师吵一顿，他还放出狠话，给我半年，我会证明符号主义只是表面嚣张，神经网络才是最牛的！

过了半年，他再把这句话重复一遍。就这么半年之后又半年，半年之后又半年，5年都过去了，到了博士毕业的日子，他还是没搞出来。

希金斯不愧是教育大家，尽管不看好神经网络，也不大喜欢这个叛逆的学生，但还是尽可能支持他的研究，并在他没有显著学术成就的情况下，授予了他“AI博士”学位。

毕业后，辛顿前往美国，一步步做到卡内基梅隆大学计算机科学系的副教授。

在美国学术圈，神经网络也是非主流。多数人都认为《感知机》已经给神经网络判死刑了，而辛顿认为，《感知机》只是提出问题，这是好事，我们把问题解决掉，神经网络就会浴火重生。

当时他也就三十郎当岁，又没什么拿得出手的成就，为什么就这么自信呢？答案还是叛逆。叛逆不是什么都要非主流，而是敢于质疑主流。

他回忆起小时候，他的父母是无神论者，却把他送去了宗教学校。除了他，周围小朋友都信上帝，所以他从小就习惯了跟别人不一样，他认为这是非常好的训练，让他明白了，每个人都可能是错的，你需要坚持自己的主张。

1986年，叛逆中年辛顿跟另外两位学术大牛联合发表一篇论文，叫《通过反向传播误差来学习》（Learning representations by back-propagating errors）。

这篇论文回击了学界一直以来对神经网络不能实用的质疑，还证明了多层神经网络可以用于机器自主学习。今天我们熟悉的AlphaGo、ChatGPT，都是基于多层神经网络理论开发的。

所以1986年辛顿的反向传播理论一出，学界就炸锅了，大呼原来我们冤枉了神经网络。结果转过年来，1987年美股暴跌引发全球资本寒冬，像AI这种过于前沿的产业，没人敢投了。更重要的是，模拟人脑需要海量数据，当时万维网都没诞生呢，上哪找数据去？手敲吗？

炸锅的理论，只换来哑炮般的现实。要怪，只能怪他太超前。

好在加拿大高级研究所（CIFAR）还愿意给点资助，再加上他还在多伦多大学教书，多少有点经费，搞点小规模的研究还是没问题的。

神经网络这个冷板凳，他一坐就是三十年。直到2012 年，计算机硬件的性能大幅提高，数据资源也随手可得，他的神经网络理论终于能大展拳脚了。他带着两个学生，用内置了CUDA的英伟达GPU做深度学习，拿下视觉识别比赛的第一名，曾经坐冷板凳的神经网络终于否极泰来。

2013年，在吴恩达牵头下，谷歌斥资4400万美元收购辛顿的DNN公司，辛顿正式加盟谷歌，一路做到副总裁，还在2018年拿下图灵奖。曾经追随他的学生也步步高升，逐渐占领Open AI、Facebook、Uber等等科技大厂。

2022年，ChatGPT横扫世界，神经网络全球瞩目，烈火烹油。但是为人类带来AI火种的辛顿，却退缩了。2023年4月，辛顿教授离开谷歌，理由是想尽情地喷AI，为世人警示风险。

AI到底会不会毁灭人类？最有发言权的AI教父杰弗里·辛顿说，肯定会。

AI如果产生了意识会有多可怕呢？辛顿举了个例子：你让AI想办法为控制气候变化做点什么，他很可能直接把你干掉，因为他知道人类是气候恶化的罪魁祸首。

有人说防止AI失控很简单，拔电源呗！但是比人类更聪明的AI也可以说服你，不要去拔。

辛顿还说，不要以为人类创造了AI，就一定能占据主动权。假设青蛙创造了人类，那么现在人类和青蛙，谁会占主动权呢？

当然，这些担心是一直都存在的，真正让他决心辞职的，是大厂间的AI军备竞赛。比如原本谷歌对AI比较克制，但是微软投资OpenAI后，把GPT植入必应搜索，跟谷歌抢市场，谷歌只能被迫应战，以牙还牙。这样下去，AI必然失控。

其实回头看，除了这次离开谷歌，辛顿1987年离开卡内基梅隆大学，跑去加拿大的多伦多大学任教，也是不想拿军方的经费做研发。

把AI关进笼子，是辛顿一以贯之的原则。

离开谷歌后，辛顿去了一家叫瓦尤机器人（Vayu Robotics）的初创公司做顾问。

以他的段位，想去特斯拉、Meta、苹果等任何大厂，CEO都得亲自敬酒，为什么他却选了一家名不见经传的小公司呢？

因为瓦尤做的AI道德风险更低，而且现任CTO （Nitish Srivastava）是他的学生，知根知底。

在辛顿加入前，瓦尤刚完成1270万美元的种子轮融资，已经开发出了一款纯AI视觉方案的送货机器人。

看上去未来可期，但是要跟OpenAI这种巨无霸对抗，还是有点天方夜谭。

那辛顿教授把AI关进笼子的梦想还能实现吗？

别光盯着辛顿自己，别忘了，他早已桃李满天下，他的安全AI理念也早已影响了大批青年才俊。

比如他的得意门生、前OpenAI首席科学家苏茨克维，6月刚刚创业成立SSI，Safe Superintelligence，非常直白，就叫安全的超级智能。

很明显，这是挤对OpenAI呢。去年那场震惊世界的宫斗大戏失败后，由苏茨克维主导的负责安全的实验室就被解散了，OpenAI彻底成为AI商业派的代表。

苏茨克维复仇还得一会儿，比他更早离开OpenAI的阿莫迪兄妹已经扣动扳机了。

早在2021年，ChatGPT还没问世呢，OpenAI的研究副总裁和安全政策副总裁阿莫迪兄妹（Dario Amodei、Daniela Anodei）就撤了，理由同样是觉得OpenAI价值观有问题。

他们还带走5名技术大牛，一起创办了Anthropic，同样强调安全，目标是构建一套可靠、可解释、可控的“以人类利益为中心”的AI系统，可以看作AI安全派的代表。

Anthropic成立至今不过3年，估值已超过180亿美元，光去年1年就拿下73亿美元融资。今年3月，亚马逊又投了27.5亿美元，这是亚马逊30多年里最大的一笔投资。

Anthropic钱拿得多，事也办得漂亮。成立第二年就发布大模型Claude，上个月已经更新到了Claude 3.5 Sonnet，据称性能全面超越OpenAI的GPT-4o。

照这个趋势，安全派和商业派，谁输谁赢还真不好说。

辛顿教授今年77了，他大可以解甲归田，享受天伦之乐，让徒子徒孙们争去。但是面对亲手养大的怪兽，他又不得不绷紧神经，小心提防。不是为自己，而是为人类。

就像爱因斯坦，他一生最后悔的事，就是当初给罗斯福写信，建议造原子弹。锻造宝刀是成就，而宝刀落到疯子手里，你就成了罪人。也许这就是科学家的宿命吧。

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