六位AI领域的顶尖人物近日齐聚一堂，展开了一场关于人工智能未来走向的深度对话。这六位分别是英伟达CEO黄仁勋、meta首席AI科学家Yann LeCun、计算机科学家Yoshua Bengio、深度学习之父Geoffrey Hinton、斯坦福大学教授李飞飞，以及英伟达首席科学家Bill Dally。他们因共同获得本年度伊丽莎白女王工程奖而聚集，分享各自对AI发展的见解。
访谈中，各位大佬回顾了自己职业生涯中的关键时刻，这些时刻不仅改变了他们的研究方向，也深刻影响了整个科技领域的发展。Geoffrey Hinton回忆起1984年，他用简陋的计算机训练一个微型模型预测序列中的下一个词，意外发现模型能够理解词语的含义。这一发现成为今天所有大语言模型的雏形。Yann LeCun则分享了自己年轻时对“让机器自己学会智能”的执着追求，这一理念如今已成为机器学习的核心。
李飞飞在2006年至2009年间意识到，AI发展的瓶颈在于数据匮乏。为了解决这一问题，她和团队耗时三年，手动标注了1500万张图片，创建了ImageNet数据集。这一举措为AI领域提供了宝贵的“燃料”，推动了行业的快速发展。与此同时，英伟达的黄仁勋和他的团队发现，最初为游戏设计的GPU意外地成为深度学习计算的理想工具。Bill Dally和同事用48个GPU成功复现了实验，这一顿悟促使他们决定为深度学习专门制造GPU。
当被问及当前AI产业是否处于泡沫之中时，黄仁勋给出了一个生动的比喻。他指出，21世纪初的互联网泡沫时期，大量铺设的光纤因需求不足而闲置，而今天的AI领域，几乎每一块GPU都在被充分利用。AI正在创造一个全新的行业——智能工厂，其生产方式与过去截然不同。AI不是提前生产好的内容，而是实时生成的智能，这一过程需要巨大的计算能力支持。因此，AI产业的基础设施建设才刚刚开始，远未达到泡沫的程度。
关于“人类级AI”的实现时间，六位专家给出了不同的预测。黄仁勋认为，这个问题并不重要，关键在于AI已经能够解决大量现实问题。Bill Dally则强调，AI的目标是增强人类能力，而非取代人类。李飞飞提醒，人类的智能远不止语言，AI在空间感知和与物理世界互动方面仍有巨大差距。Yann LeCun直言，当前的大语言模型范式无法通向真正的人类级智能，需要根本性的突破。Geoffrey Hinton预测，20年内，机器将在辩论中永远战胜人类。Yoshua Bengio则警告，当AI具备自我研究能力时，其发展速度可能会远超想象。
这六位专家的贡献覆盖了从硬件、算法到大规模数据集的多个维度，他们的协同努力推动了AI领域的巨大飞跃。黄仁勋领导英伟达从3D图形时代迈向人工智能计算平台；Yann LeCun是现代深度学习史上的重要人物；Geoffrey Hinton被誉为“深度学习之父”；Yoshua Bengio在深度学习领域做出关键贡献；李飞飞主导创建了ImageNet数据集；Bill Dally在高性能并行计算机体系结构方面做出基础性研究。他们的见解和预测，为AI的未来发展提供了宝贵的参考。
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