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AI六巨頭罕見同臺！李飛飛激辯LeCun，黃仁勛：你們都錯了

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編輯：定慧 好困
【新智元導讀】AI革命真實不虛 ， 但通往終局的地圖 ， 連繪制它的人都一無所知 。 近日 ， Yann LeCun、李飛飛、黃仁勛、Geoffrey Hinton、Bill Dally ， 以及Yoshua Bengio六位AI領域的頂尖人物 ， 因共獲伊麗莎白女王工程獎而齊聚一堂 ， 展開了一場關于人工智能的巔峰對話 。
人類群星閃耀之時！
當這6個人聚在一起 ， 坐而論道的時候 ， 你就知道事情并不簡單！
這一次訪談非常寶貴 ， 能把這6位AI天團巨佬湊在一起 。

本周 ， 英偉達CEO黃仁勛、Meta首席AI科學家Yann LeCun ， 以及頂尖計算機科學家Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、李飛飛和Bill Dally共同榮獲本年度伊麗莎白女王工程獎 。
在這次訪談中 ， 大佬們各自分享了自己職業生涯中的頓悟時刻 。
這些「啊哈」時刻不僅給他們指明了研究方向 ， 也徹底改變了人類社會科技的前進方向 。
并且這次6個人都圍繞一個核心問題展開激辯：
我們人類 ， 是真的處于一場真實的AI產業革命之中？還是AI是一個即將破裂的 ， 史上最大的泡沫？

四十年等待 ， 只為一個「頓悟」時刻
主持人說他們是這個星球上最杰出、最有影響力的6個人 。
這絕非夸大其詞 。

這場AI革命從何而來？
答案不是某個天才的靈光一閃 ， 而是一群人的漫長堅守 。
思想的火花 ， 在40年前就已點燃 。
【AI六巨頭罕見同臺！李飛飛激辯LeCun，黃仁勛：你們都錯了】AI教父Geoffrey Hinton回憶起1984年 ， 他用當時極其簡陋的計算機 ， 訓練一個微型模型來預測序列中的下一個詞 。
「我發現它竟然能學到詞語的含義！」他說 。

這 ， 就是今天所有大語言模型最原始的雛形 。
一個在黑暗中被點亮的、穿越了40年時光的想法 。
Yann LeCun則坦言 ， 自己年輕時是個「懶惰」的工程師 ， 不想一行行編程去創造智能 ， 而是著迷于「讓機器自己學會智能」 。

這個看似偷懶的想法 ， 正是機器學習的核心哲學 。
但光有想法還不夠 ， 革命需要燃料和引擎 。
時間來到2006年 ， 當時還是年輕教授的李飛飛發現 ， 所有算法都受困于一個問題：數據太少了 。

一個孩子在成長中會看到海量的信息 ， 而我們的機器卻在數據荒中挨餓 。
于是 ， 她和團隊做了一件在當時看來無比瘋狂的事——耗時三年 ， 手動標注了1500萬張圖片 ， 創建了名為ImageNet的數據集 。

這桶「燃料」被澆灌到AI領域后 ， 瞬間引燃了整個行業 。
與此同時 ， 在英偉達 ， 黃仁勛和他的同事們也在打造一臺越來越強大的「引擎」 。
他們最初為游戲設計的GPU ， 意外地被發現是進行深度學習計算的完美工具 。
2010年 ， 一個歷史性的早餐上 ， 斯坦福的吳恩達教授告訴英偉達的科學家Bill Dally ， 他用了16000個CPU在網上識別貓 。
Bill Dally和同事回去后 ， 用僅僅48個GPU就復現了實驗 。

那一刻 ， 他頓悟了：「我們應該為深度學習制造專門的GPU 。 」
這些故事串在一起 ， 就是一部AI誕生的「前傳」：
思想的火花在AI寒冬中 ， 早已點燃 ， 只待數據的燃料和算力的引擎到位 ， 一場革命便無可阻擋 。

六人頓悟時刻（精華版）
Yoshua Bengio

  • 讀到Hinton早期論文 。 直覺：或許有如物理定律般的簡單原則解釋智能、建造智能機 。
  • ChatGPT出現兩年半后警覺：機器理解語言、有目標、卻難控 。 若更聰明或被濫用怎么辦？于是轉向安全與對策研究 。
Bill Dally
  • 90年代末「內存墻」頓悟：用「流」連接內核 ， 做更多算術、少訪存 。 為GPU計算奠基 。
  • 2010年與吳恩達早餐：Google用16000 CPU找「貓」 。 受其啟發 ， 2011年與同事用48 GPU復現 。
  • 結果驚人：下決心讓GPU專用于深度學習 ， 并持續優化 。
Geoffrey Hinton
  • 1984年做小型語言模型：用反向傳播預測下一個詞 。 模型自動學到詞義特征及交互 。 思想與今天的LLM相同 ， 只是很小、樣本僅100 。
  • 阻礙在于算力與數據不足 。 但當時并不自知 。
Jensen Huang（黃仁勛）
  • 2010年左右同時收到多倫多、紐約大學、斯坦福的深度學習的早期信號 。 發現用「框架、結構化表示」開發軟件 ， 與芯片設計高度類比 ， 可擴展 。
  • 頓悟：一旦算法在單卡并行奏效 ， 就能擴到多卡、多機、數據中心 。 剩下的就是工程推演：數據多大、網絡多大、能解什么問題 。
Fei-Fei Li（李飛飛）
  • 2006–2009年頓悟：難點不只在算法 ， 而在數據 。 由此構建ImageNet：1500萬圖、2.2萬類 ， 眾包標注 。 大數據驅動機器學習 。
  • 2018年任Google Cloud AI首席科學家：AI是「文明級技術」 ， 影響所有行業與個體 。 回斯坦福共創HAI ， 提出「以人為本的AI」 。
Yann LeCun（楊立昆）
  • 本科即著迷「訓練而非編程」的智能觀 。 1985結識Hinton ， 從多層網絡可訓練性切入 。
  • 與Hinton曾辯論：監督vs無監督/自監督 。
  • ImageNet的成功一度讓全域轉向監督 。
  • 2016–2017再次強調自監督；LLM是典范 。 下一步是視頻等非語言數據 ， 自監督仍是關鍵挑戰 。

狂熱的當下 ， 我們正身處泡沫之中嗎？
好了 ， 歷史講完 ， 回到當下最尖銳的問題：
英偉達市值沖上云霄 ， 全世界都在談論AI ， 這一切到底是真實的價值 ， 還是又一個互聯網泡沫？

對此 ， 黃仁勛給出了一個堪稱絕妙的回答 。
在21世紀初的互聯網泡沫時期 ， 整個行業鋪設了巨量的光纖 ， 但其中絕大多數都是未被點亮的「暗光纖」 ， 需求遠遠跟不上建設 。
而今天 ， 幾乎你能找到的每一塊GPU ， 都在被點亮并投入使用 。
為什么？因為AI從根本上改變了「價值」的生產方式 。
老黃表示 ， 我們正在創造一個全新的行業 ， 一個智能工廠 。

過去的軟件是「工具」 ， 你買來使用即可 。
而AI ， 第一次 ， 成為了「生產力」本身 。 它不是內容 ， 而是實時生成的智能 。
你不能提前生產好智能 ， 再把它存起來 。
每一次你問ChatGPT問題 ， 它都在為你「生產」答案 。
這個生產過程 ， 需要巨大的計算能力 ， 就像工廠需要機器和電力一樣 。
因此 ， 我們需要價值數千億美元的「AI工廠」（數據中心） ， 來服務于一個建立在智能之上的、價值數萬億美元的全新產業 。
我們正處在構建這個產業的初期 ， 怎么會是泡沫呢？
換句話說 ， 這是繼農業革命、工業革命之后 ， 一場全新的「智能革命」的基建時期 。
我們正處在為新世界鋪設水電煤氣管道的階段 ， 而需求 ， 才剛剛開始 。
不過李飛飛和LeCun當場還進行了一場「辯論」 。
李飛飛強調AI仍然是一個非常年輕的領域 ， 除了語言之外 ， 還存在廣闊的「空間智能」等前沿領域有待開拓 。
Yann LeCun則指出 ， 泡沫在于「認為當前的大語言模型范式最終能夠發展到人類水平的智能」這一想法 ， 他個人并不相信 ， 并認為需要根本性的突破 。

終極的未來 ， 「人類級AI」還有多遠？
這是整場對話最精彩的高潮 。
當被問及「我們離那種與人類相當的智能還有多遠」時 ， 桌邊的六位大腦 ， 給出了六幅截然不同的未來圖景 。

「務實派」黃仁勛
這個問題不重要 ， 而且它已經發生了 。
已有足夠「通用智能」轉化為大量有用應用 。
是否「人類級」并不重要；關鍵是持續應用解決重大問題 。
他認為 ， 我們已經擁有了足夠強大的AI ， 可以解決大量現實問題 。
糾結于一個學術上的「奇點」定義沒有意義 。
技術正在以驚人的速度進步 ， 我們應該專注于應用它 。

「協作派」Bill Dally
這壓根就是個錯誤的問題 。
他說 ， 我們的目標從來不是創造AI來取代人類 ， 而是「增強」人類 。
就像飛機一樣 ， 它會飛 ， 但它和鳥的飛行方式完全不同 。
AI將是我們強大的助手 ， 幫助我們處理我們不擅長的事（比如記住22000種物體） ， 讓我們能專注于創造、共情等獨屬于人類的領域 。
AI 擅長分類、解難題；人類擅長創造、共情、社交 。
是否「人類級」并不確定 ， 但助力巨大 。

「開拓派」李飛飛：
她認為我們甚至還沒搞懂「智能」的全貌 。
機器將在部分維度「超人」（如識別 2.2 萬物體、翻譯百種語言） ， 但不會與人類智能同形 。
像飛機會飛 ， 但不像鳥 。
人類智能仍是核心 。
她提醒我們 ， 人類的智能遠不止語言 。
我們在空間感知、與物理世界互動方面的能力 ， 是今天最強的AI也望塵莫及的 。
她說 ， AI作為一門學科才70多年 ， 而物理學已經400多年了 。
「還有廣闊的前沿等待我們去征服 。 」

「懷疑派」Yann LeCun
靠現在這條路 ， 走不到終點 。
不會是單一時刻 。 不同能力會漸進擴展 。 未來 5–10 年或出新范式 ， 整體會比想象更久 。
他直言不諱地指出 ， 當前的大語言模型范式 ， 無法通向真正的人類級智能 。
我們需要一些「根本性的突破」 ， 才能造出哪怕和貓一樣聰明的機器人 。
「我們仍然缺失了某些非常重要的東西 。 」

「預言派」Geoffrey Hinton

他給出了一個具體的時間——20年 。
這位AI教父用一個非常具體的標準定義了問題：「多久以后 ， 你和一臺機器辯論 ， 它永遠都能贏你？」
他的答案是：「我相當肯定 ， 在20年內我們會做到 。 」

「敬畏派」Yoshua Bengio

充滿不確定性 ， 但警惕指數級加速 。
他認為最終AI可做「幾乎人類能做的一切」 。
但時間高度不確定 ， 人類應做好預案 。
他認為未來難以預測 ， 但有一個「游戲規則改變者」——當AI開始具備自己研究AI的能力時 。
那時 ， AI將成為自己的「加速器」 ， 自我迭代的速度可能會遠超我們的想象 。

AI時代杰出的6個人
雖然這些大佬都無人不知 ， 無人不曉 ， 但還是簡單介紹一下他們 。
這六位大佬覆蓋了從硬件、體系結構、并行計算、基礎理論與算法到大規模視覺數據等多個維度 ， 他們的貢獻協同推動了今日AI與工程系統的巨大飛躍 。
Jensen Huang ， 黃仁勛 ， 英偉達聯合創始人兼首席執行官 。 從3D圖形時代起便領導英偉達 ， 并推動了人工智能計算平臺的轉型 。

Yann LeCun ， 楊立昆 ， 法國計算機科學家 ， 現任Meta首席AI科學家 ， 長期兼任紐約大學（NYU）教授 。 他是現代深度學習史上的重要人物之一 。

Geoffrey Hinton ， 杰弗里·辛頓 ， 被譽為「深度學習之父/人工智能教父」之一 。 老爺子可以說是現在AI領域第一人 ， 任何介紹都多余 。

Yoshua Bengio ， 約書亞·本吉奧 ， 加拿大計算機科學家、蒙特利爾大學教授、蒙特利爾學習算法研究所（MILA）科學主任 ， 被稱作深度學習的關鍵人物之一 。

Fei-Fei Li ， 李飛飛 ， 在計算機視覺、大規模數據集建設和以人為本的AI方面影響深遠 。 主導創建了著名的大規模視覺數據庫ImageNet 。

Bill Dally ， 比爾·達利 ， 美國計算機科學家、教育家 ， 曾任麻省理工學院教授、斯坦福大學系主任 ， 后加入英偉達擔任首席科學家和高級副總裁 。 他在高性能并行計算機體系結構、互聯網絡、路由/同步/通信機制等方面做出基礎性研究 。

參考資料：
https://www.youtube.com/watch?v=0zXSrsKlm5A

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