在倫敦舉辦的《金融時報》“未來人工智能峰會”上，六位對人工智能發(fā)展影響深遠(yuǎn)的頂尖學(xué)者——黃仁勛、約書亞·本吉奧、杰弗里·辛頓、李飛飛、揚·勒昆和比爾·達(dá)利齊聚一堂，與FT人工智能編輯馬德胡米塔·穆爾吉亞展開深度對話。這場由《金融時報》主辦的圓桌會議，匯聚了全球AI領(lǐng)域最具開創(chuàng)性的思想家，他們不僅見證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從理論走向?qū)嵺`的全過程，更親手推動了生成式AI的爆發(fā)式發(fā)展。

作為2025年“伊麗莎白女王工程獎”的共同獲得者，這六位學(xué)者與約翰·霍普菲爾德教授因在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的奠基性貢獻(xiàn)受到國際認(rèn)可。在持續(xù)數(shù)小時的對話中，他們從個人科研生涯的轉(zhuǎn)折點切入，追溯了AI技術(shù)演進(jìn)的關(guān)鍵節(jié)點。約書亞·本吉奧回憶起研究生時期讀到杰弗里·辛頓論文時的震撼，這種“存在簡明法則構(gòu)建智能機(jī)器”的直覺，成為他投身該領(lǐng)域的起點。而兩年半前ChatGPT的誕生，則促使他轉(zhuǎn)向AI倫理研究，開始思考“當(dāng)機(jī)器智能超越人類時如何確保可控性”這一根本命題。

技術(shù)突破的脈絡(luò)在對話中逐漸清晰。杰弗里·辛頓透露，1984年他嘗試用反向傳播算法訓(xùn)練微型語言模型時，發(fā)現(xiàn)模型能自發(fā)提取詞語語義特征，這個僅用100個樣本訓(xùn)練的原型，正是如今大語言模型的思想源頭。比爾·達(dá)利則分享了90年代末在斯坦福突破“內(nèi)存墻”的經(jīng)歷，他提出的流式計算架構(gòu)最終演變?yōu)镚PU計算的基礎(chǔ)，為深度學(xué)習(xí)提供了關(guān)鍵硬件支撐。

黃仁勛從產(chǎn)業(yè)視角揭示了技術(shù)演進(jìn)的邏輯。2010年前后，他同時收到多倫多大學(xué)、紐約大學(xué)和斯坦福大學(xué)的合作邀請，觀察到這些實驗室正在用框架化方法開發(fā)軟件——這實則是深度學(xué)習(xí)的早期形態(tài)。他意識到芯片設(shè)計的規(guī)模化經(jīng)驗可遷移至軟件領(lǐng)域，這種認(rèn)知直接推動了英偉達(dá)GPU架構(gòu)的演進(jìn)。當(dāng)被問及當(dāng)前AI熱潮是否會重蹈互聯(lián)網(wǎng)泡沫覆轍時，他強(qiáng)調(diào)：“現(xiàn)在每塊GPU都在全速運轉(zhuǎn)創(chuàng)造價值，而互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期大量光纖處于閑置狀態(tài)。”

關(guān)于技術(shù)路徑的爭論貫穿整場對話。揚·勒昆追溯到本科時期對“讓機(jī)器自我訓(xùn)練”理念的癡迷，他指出當(dāng)前大語言模型本質(zhì)上是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的實踐，但2016年后產(chǎn)業(yè)界過度依賴監(jiān)督學(xué)習(xí)，直到近年才重新回歸自監(jiān)督范式。李飛飛則從空間智能角度提出，當(dāng)前AI在立體世界感知、推理和交互能力上仍存在根本缺陷，這意味著“前方還有無數(shù)新邊疆等待開拓”。

當(dāng)話題轉(zhuǎn)向技術(shù)奇點時，學(xué)者們展現(xiàn)出理性與期待交織的態(tài)度。杰弗里·辛頓預(yù)測20年內(nèi)機(jī)器將具備在辯論中勝過人類的能力，約書亞·本吉奧則通過數(shù)據(jù)指出，AI的工程規(guī)劃能力正呈指數(shù)級增長，五年內(nèi)可能達(dá)到普通雇員水平。但比爾·達(dá)利強(qiáng)調(diào)，AI的本質(zhì)是增強(qiáng)人類能力而非替代，這種定位決定了基礎(chǔ)設(shè)施投資的長期價值。黃仁勛的回應(yīng)更具現(xiàn)實導(dǎo)向：“某些領(lǐng)域我們已經(jīng)實現(xiàn)突破，現(xiàn)在最重要的是持續(xù)應(yīng)用并優(yōu)化技術(shù)。”

這場跨越學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的對話，不僅揭示了AI技術(shù)演進(jìn)的內(nèi)在邏輯，更展現(xiàn)了頂尖學(xué)者對技術(shù)倫理的深刻思考。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到生成式AI，從實驗室原型到改變千行百業(yè)的技術(shù)浪潮，這些奠基者正在用智慧與責(zé)任，勾勒著人類與機(jī)器共生的未來圖景。