人工智能先驱杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)赢得人工智能大奖几小时后，他开着租来的车前往谷歌位于加州的总部庆祝。
Hinton已经不在谷歌工作了。这位多伦多大学(University of Toronto)的长期教授也没有在这家科技巨头进行他的开创性研究。
但他的即兴派对反映了人工智能作为商业大片的时刻，也达到了科学认可的顶峰。
那是星期二。周三早些时候，谷歌人工智能部门的两名员工因使用人工智能预测和设计新型蛋白质而获奖。
“这确实证明了计算机科学和人工智能的力量，”哥伦比亚大学(Columbia University)计算机科学教授珍妮特·温(Jeanette Wing)说。
在周三的一封电子邮件中，当被问及人工智能工作连续获得历史性科学奖时，辛顿只说:“神经网络是未来。”
几十年前，受人类大脑神经元的启发，研究人员用相互连接的计算机节点进行了实验，但对他们来说，情况并非总是如此。Hinton与另一位科学家John Hopfield分享了今年的诺贝尔物理学奖，因为他们帮助开发了机器学习的基石。
Hinton在获奖后的新闻发布会上说，神经网络的进步来自“基础的、好奇心驱动的研究”。“不是为了在应用问题上砸钱，而是让科学家们跟随他们的好奇心去尝试和理解事物。”
这样的工作早在谷歌出现之前就开始了。但如今，一个繁荣的科技行业让人工智能科学家更容易追求自己的想法，尽管这给他们带来了有关其工作的社会影响的新伦理问题。
当前的人工智能研究浪潮与科技行业密切相关的一个原因是，只有少数几家公司拥有构建最强大的人工智能系统的资源。
“如果没有巨大的计算能力和大量的数字数据，这些发现和这种能力是不可能发生的，”Wing说。“很少有公司——科技公司——拥有这种计算能力。谷歌就是其中之一。微软是另一家。”
周三，诺贝尔化学奖颁给了谷歌总部位于伦敦的DeepMind实验室的杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·贾普(John Jumper)，以及华盛顿大学的研究员大卫·贝克(David Baker)，以表彰他们在帮助发现新药方面的工作。
哈萨比斯是DeepMind的首席执行官兼联合创始人，该公司于2014年被谷歌收购。哈萨比斯周三表示，他的梦想是按照贝尔实验室“令人难以置信的传奇历史”建立自己的研究实验室。这家位于新泽西州的工业实验室成立于1925年，几十年来，多位诺贝尔奖得主在这里工作，他们帮助开发了现代计算和电信技术。
哈萨比斯说:“我想重建一个真正从事尖端研究的现代工业研究实验室。”“当然，这需要很多耐心和很多支持。我们已经从谷歌那里得到了这一点，这真是太棒了。”
辛顿在职业生涯后期加入谷歌，去年辞职，这样他就可以更自由地谈论他对人工智能危险的担忧，特别是如果人类失去对变得比我们更聪明的机器的控制会发生什么。但他没有批评他的前雇主。
76岁的辛顿说，周二早上，当诺贝尔委员会打电话叫醒他时，他正住在加州帕洛阿尔托的一家廉价酒店里，并取消了当天晚些时候的医疗预约。
当这位睡眠不足的科学家到达山景城附近的谷歌园区时，他“看起来相当活跃，一点也不累”，同事们纷纷开瓶香槟，计算机科学家理查德·泽梅尔(Richard Zemel)说，他是辛顿的前博士生，周二和他一起参加了谷歌的派对。
“显然，现在有一些大公司正试图从所有的商业成功中获利，这令人兴奋，”现为哥伦比亚大学教授的泽梅尔说。
但泽梅尔说，对辛顿和他最亲密的同事来说，更重要的是诺贝尔奖对他们几十年来努力推进的基础研究意味着什么。
嘉宾包括谷歌高管和另一位欣顿的前学生伊利亚·苏斯克维尔(Ilya Sutskever)，他是ChatGPT制造商OpenAI的联合创始人、前首席科学家和董事会成员。去年，Sutskever帮助领导了一群董事会成员，他们短暂地将OpenAI首席执行官Sam Altman赶下台，这场动荡象征着该行业的冲突。
在派对开始前一个小时，辛顿在多伦多大学组织的虚拟新闻发布会上致开幕词时，利用他的诺贝尔奖讲坛对OpenAI进行了抨击，他在会上感谢了以前的导师和学生。
欣顿说:“我特别自豪的是，我的一个学生解雇了萨姆·奥特曼。
在被要求详细说明时，辛顿表示，OpenAI最初的主要目标是开发优于人类的人工通用智能，“并确保它是安全的”。
随着时间的推移，事实证明，山姆·奥特曼更关心的是利润，而不是安全。我认为这很不幸。”
作为回应，OpenAI在一份声明中表示，它“为提供最强大、最安全的人工智能系统感到自豪”，它们“每周安全地为数亿人服务”。
宾夕法尼亚大学(university of Pennsylvania)计算机科学教授迈克尔·卡恩斯(Michael Kearns)说，在这样一个领域，即使建立一个相对适度的人工智能系统，也需要“远远超出典型研究型大学的资源”，冲突可能会持续存在。
但是，作为计算机科学最高奖项——图灵奖评选委员会成员之一的卡恩斯说，本周标志着“跨学科研究的伟大胜利”，这是几十年来的成就。
辛顿是第二位同时获得诺贝尔奖和图灵奖的人。第一位是获得图灵奖的政治学家赫伯特·西蒙(Herbert Simon)，他在20世纪50年代开始研究他所谓的“人类认知的计算机模拟”，并因其对组织决策的研究而于1978年获得诺贝尔经济学奖。
Wing在她早期的职业生涯中遇到了Simon，她说科学家们仍然在寻找将计算机最强大的能力应用于其他领域的方法。
“在利用人工智能进行科学发现方面，我们才刚刚起步，”她说。
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美联社商业记者Kelvin Chan对此报道也有贡献。
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希望本篇文章《人工智能迎来了它的诺贝尔时刻。科学家们需要科技产业来维持吗?》能对你有所帮助！
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