生成式人工智能正在全球范圍內掀起一場劃時代的ICT產業(yè)革命,。算力、算法,、數(shù)據已成為未來綜合國力比拼的必爭之地,。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)展的內在理路，AGI的可能性以及中國AI產業(yè)發(fā)展等一系列問題進行了深入對話,。目前尤爾根·施密德胡貝爾先生擔任瑞士人工智能實驗室IDSIA的科學主任以及沙特阿拉伯阿卜杜拉國王科技大學（KAUST）的人工智能計劃負責人《紐約時報》曾以“當AI成熟時,，它或許會稱尤爾根·施密德胡貝爾為‘父親’”為標題對尤爾根·施密德胡貝爾進行過報道。在1990-91年間,，他為“生成式AI”奠定了基礎,，介紹了生成對抗網絡（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)督預訓練原理（ChatGPT中的“P”）,。他的實驗室還開發(fā)了LSTM（長短期記憶），這是20世紀引用最多的人工智能技術,，以及高速神經網絡（Highway Neural Networks）,，這是第一個非常深的前饋網絡（其變體后來成為21世紀引用最多的人工智能技術）,。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?！庇葼柛な┟艿潞悹柍珜Ш鸵I的AI技術已被應用于超過30億部智能手機上,，每天被使用數(shù)十億次。心智觀察所：很高興有這樣一個對話的機會,。您發(fā)表過對長短期記憶（LSTM）的架構和訓練算法,，是否可以把LSTM人工神經網絡與人腦等生物神經網絡進行一個類比？尤爾根·施密德胡貝爾：事實上,，LSTM受到了人腦的啟發(fā),，人腦有大約1000億個神經元，每個神經元平均與10000個其他神經元相連,。一些是輸入神經元,，為其余神經元提供數(shù)據（聲音、視覺,、觸覺,、疼痛、饑餓）,。其他則是輸出神經元,，用于肌肉控制和移動。大多數(shù)神經元隱藏在輸入和輸出之間,，我的思考的出發(fā)點就在這里,。所有神經元都通過改變連接強度來學習，這決定了神經元相互影響的強度,，并且似乎對你一生的所有經驗都進行了編碼,。我們的人工神經網絡（比如LSTM）也是如此，它比以前的方法學得更好,，可以識別語音,、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？而這對于實現(xiàn)通用人工智能（AGI）有多重要,？尤爾根·施密德胡貝爾：這是至關重要的,！不過，我應該先解釋一下如何對一個學習型的通用人工智能（AGI）進行編程。你其實不需要告訴它具體該做什么事情,。相反,，你只需要給它一個評價函數(shù)（evaluation function），讓它去最大化這個函數(shù),。例如,，給一個機器人裝上疼痛傳感器，當它撞到障礙物或感到“饑餓”（由于電池電量過低）時,，這個疼痛傳感器就會產生負數(shù),。而機器人的最終目標是盡可能減少這些負數(shù)的總和，因此它必須通過反復試驗來找到避免痛苦的方法,。直到某一時刻,，它就學會在感到饑餓時快速找到充電站，同時避免撞到障礙物,。美劇《西部世界》被編程的“人類”動物和人類的學習方式本質上也是類似的,，都以最大化獎勵并避免痛苦來進行學習。而他們的評價函數(shù)當然是由生物進化發(fā)明或被“編程”的,。那些給他們帶來進化優(yōu)勢的評價函數(shù)得以保留下來,。而人工智能的進化至少在仿真模擬中已經存在了幾十年了，也已相同的方式正在進行著,。心智觀察所：您提到機器人“可能因為電池電量低而感到饑餓,。”這讓我想到,，特斯拉有一個野心勃勃的人形機器人項目,，該項目面臨的一個瓶頸就是如何優(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,。您怎么看待這個問題,？功耗問題會成為人形機器人的阿喀琉斯之踵嗎？相應的解決辦法是什么,？尤爾根·施密德胡貝爾：未來不會只有一種類型的人形機器人,，而是會有成千上萬種不同類型的機器人，有些很小,，這樣它們就可以從內部檢查和修理小型機器,，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)機器人還要強,。有些機器人將會通過連接外部電池的電纜來解決能源問題，另一些則會使用汽油發(fā)動機,，還有一些在深空中的機器人將使用基于放射性衰變的長效核電池,，這類電池在上個世紀的無人航天器中已經使用過了。靠近太陽的,，比如在水星上的機器人將大量利用豐富的太陽能,。某個時刻，人工智能自己將會發(fā)明新的,、更高效的電池,。事實上，今天的AI已經被用來研發(fā)新的有用化學物質,、材料,、催化劑、藥物等,。特斯拉工廠內的機器人心智觀察所：有關AI和藥物研發(fā)問題,，目前您在KAUST AI中心也在從事這方面的工作。甚至像英偉達和新思科技這樣的半導體公司也在使用AI幫助生物制藥公司進行藥物研發(fā),。芯片設計和藥物設計之間是否有相似之處,？尤爾根·施密德胡貝爾：所有人工智能的執(zhí)行都需要高效的微芯片。然而,，芯片設計和藥物設計是由不同類型的AI驅動的,。藥物設計的AI更像是材料科學或化學的AI。這又是如何運作的呢,？我們的深度人工神經網絡會觀察某些特定化學物質在特定溫度,、壓力、催化劑和其他條件下如何相互反應,。通過大量的訓練樣本,，它們學會預測最終輸出物質的性質，學會直觀地理解化學反應的過程?，F(xiàn)在我們可以在逆向模式下使用這些預測機制：假設我們想創(chuàng)造一種以前從未觀察到的特定理想特性的新材料,，我們需要如何改變輸入條件（比如催化劑、材料等）才能獲得這種材料,？AI化學家會對此提出合理的建議,。如果它在現(xiàn)實世界中真的有效的話，那就一切順利,。不然,，我們將會用新的訓練示例來進一步改進神經網絡。這種方法可以應用到很多地方,，例如使用更好的材料可以直接從稀薄的空氣中捕獲碳,，從而減少全球變暖；或者通過更高效的膜技術從海水中提取淡水,；可以快速進行藥物設計以改善醫(yī)療健康,。我們的KAUST AI中心正在研究這些課題,。心智觀察所：在人工智能機器學習支持的創(chuàng)新藥物發(fā)現(xiàn)方面，應該如何應對社會倫理的挑戰(zhàn),？尤爾根·施密德胡貝爾：人工智能科學家提供解決方案,，而往往將其倫理規(guī)范留給其他人。事實上,，有些關于AI監(jiān)管法規(guī)的炒作是愚蠢的,。我們無法規(guī)范基礎人工智能研究，就像我們無法規(guī)范數(shù)學一樣,。而在另一方面,，我們可以規(guī)范人工智能在金融、汽車,、醫(yī)療保健等領域的應用,。不過，這些領域也已經搭建了不斷適應各種新情況的監(jiān)管框架,。讓我們確保法規(guī)不會扼殺開源運動,！這就是為什么我簽署 LAION 公開信的原因（相關資料可見于https://laion.ai/blog/transparent-ai/）。心智觀察所：我們查閱了您簽署的LAION的公開信,，對“開源是AI安全的黃金標準”和“開源是創(chuàng)新的催化劑”這兩個聲明印象深刻,。但有點驚訝Yann André LeCun也簽署了這封信，您之前接受某中國媒體采訪時,，曾批評他抄襲了您的相關AI學術理念,。不過，可能存在一個問題,，開源很容易被知識產權破壞者操縱和利用,。您認為開源在知識產權保護方面是否有一些弱點？尤爾根·施密德胡貝爾：與公域軟件不同,，開源軟件可能附帶某些許可條件和限制,。我沒有看到關于知識產權方面的問題：如果你不想分享你的軟件，那就不要讓它變成公用的,。但如果你選擇共享,，它可能會變得更受歡迎，而這也可能會帶來許多來自下游方的益處,，包括商業(yè)上利益,。心智觀察所：KAUST人工智能中心位于沙特阿拉伯。目前,，也有不少中東國家在人工智能方面的創(chuàng)新步伐非?？臁Ｄ绾卧u價中東在人工智能創(chuàng)新方面的雄心,？此外,，據報道，美國因為擔心中東成為中國人工智能研發(fā)的 “后門”從而放緩了對中東的人工智能芯片出口,。你的工作有沒有受到某些地緣政治因素的影響,？尤爾根·施密德胡貝爾：沙特公共投資基金（PIF）計劃投資400億美元用于AI。阿聯(lián)酋也有類似的雄心,。中東當?shù)氐娜丝谀贻p并且樂觀地認為AI將可以改善他們的生活,。當然，科學和技術不可能完全免受地緣政治的影響,，有時甚至受其驅動,。有一個著名的例子：80年前——1944年，二戰(zhàn)期間,，德國佩內明德（Peenemünde,注：二戰(zhàn)期間,，它是納粹德國V1和V2火箭的研發(fā)基地）迎來了太空時代，當時沃納·馮·布勞恩的團隊將第一個人造物體送入太空,。25年后,，1969年，冷戰(zhàn)期間,，同一支團隊（現(xiàn)在在美國工作）將人類送上了月球,。當時一切都圍繞著火箭科學展開，今天,，一切都圍繞著人工智能展開,。佩內明德科技博物館內的航天器展覽無可置疑的是，我們也意識到主要大國之間地緣政治的緊張局勢,，但我一直在強調,，我們在KAUST由沙特資助的開源人工智能研究是惠及全人類的，而不僅僅是某些特定的公司或國家,。心智觀察所：中國的生成式AI產業(yè)仍處于早期發(fā)展階段,，但成長迅速，并且中國推出了越來越多的大語言模型,。您認為中國應該怎么做才能縮小與美國在AI加速器（用于訓練和AI推理的GPU）方面的差距,？尤爾根·施密德胡貝爾：我認為中國已經在大力投資建設自己的自主可控的AI硬件，試圖模仿目前只有荷蘭的ASML能夠做到的事情,，因為美國政府在阻止ASML向中國交付其最新的芯片制造所需要的光刻機,。總體而言,，歷史證明,，一個主要大國在技術上追趕另一個大國可能只需要幾年時間。例如,，德國在1938年發(fā)現(xiàn)了核裂變（原子彈的原理）,，僅僅7年后,，美國就擁有了可用的核武器。而再過4年,，蘇聯(lián)也有了核武器,。到如今，許多國家都擁有核武器,。值得注意的是,，中國目前在人工智能領域發(fā)表的論文和獲得的專利數(shù)量超過了其他任何國家。如果中國在未來幾年內沒有縮小硬件差距,，我會對此感到十分驚訝,。