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Hi

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朋友们好久不见

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今天我要放大招了

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这是Sam Altman

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OpenAI的CEO

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当红炸子鸡

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中文世界喜欢称他为奥特曼

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随着ChatGPT的爆火

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他在全世界巡回演讲

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出席各种公开场合 会见各国领导人

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他被普遍认为是OpenAI之父

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这是Ilya Sutskever

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他是OpenAI的

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前首席科学家

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除了骨骼惊奇名字难念之外

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几乎没有人知道他是谁

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接着上一个问题

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如果超级智能的AI失去控制了

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没错 那样的话会非常糟糕

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他在去年11月上演逼宫大戏

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把Sam Altman给开除了

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如果我们制造出了一个超级AI

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却没有办法控制它

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将是一个巨大的错误

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随着人类在人工智能领域的突破

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毫不夸张地说

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人类正在经历有史以来

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最大的一次技术革新浪潮

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AI的进步是一场信仰的游戏

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你拥有的信仰越多

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能够取得的进展就越大

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所以 如果你有

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非常非常强的信仰

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你就能取得最大的进展

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听起来我像是在开玩笑

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然而并没有

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你必须相信

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必须相信这个理念

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并不断推动它

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你的信念越坚定

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你的推动力就越大

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这就是取得进展的动力

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当然

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重要的是你所相信的东西是正确的

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但在这个前提下

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一切都关乎信仰

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今天开始我将为大家深挖

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这次智能大爆炸背后的真正推手

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聊聊默默无闻

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却改变世界的真

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OpenAI之父

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并且我认为

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他是当今真正的人工智能之王

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Sam Altman

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不是

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是Ilya Sutskever

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就是一个系列的开始

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绝对是信息密度爆炸

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包含诸多独家解密的诚意之作

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看完这个系列

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你会对人工智能 对OpenAI的

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整个发展脉络

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和底层技术有深入的了解

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OpenAI最近也是风波不断

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很多事情你都能在这里找到答案

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一定不容错过

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所以无论如何先点个收藏点个赞

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新来的朋友找到关注的小按钮

02:37 - 02:39

使劲按下去

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频道的老铁们

02:40 - 02:42

请把好久不见打在公屏上

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我们开始

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前段时间OpenAI

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发布了全新的大语言模型

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GPT4o 不是GPTo1

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o1背后的技术

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我后面几集会聊到

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GPT4o支持文字

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语音 视频

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图片等任意模态的

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输入和输出的能力

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几乎实时无延时的可以插话的

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真人式交互体验

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以及供全球免费使用的特点

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再次吸引了全球的目光

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关键是这个时间点选的特别精妙

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是在谷歌年度IO大会的前一天

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谷歌已经为大会预热了很久

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大家都知道

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它会带来一整个大

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模型产品线的升级

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而被截了胡之后的谷歌

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在网上的画风是这样的

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细心的朋友在OpenAI

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介绍GPT4o的

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主页的贡献者名单中发现

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Ilya Sutskever的名字赫然列在了

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Additional leadership

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额外领导一栏 要知道

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他可是OpenAI的联合创始人

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兼首席科学家

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而就在第二天的

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谷歌年度大会一结束

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失踪了半年的Ilya

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正式宣布离开OpenAI

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他说在近10年后

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我决定离开OpenAI

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公司的发展堪称奇迹

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我相信在Sam Altman(CEO)

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Greg Brokman(总裁)

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Mira Murati(CTO)

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以及现在在Jakub Pachocki的

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出色领导下

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OpenAI将会构建出

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既安全又有益的AGI

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能一起工作是我的荣幸和特权

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我会非常想念大家

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再见了 感谢你们的一切

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他的表达克制又含蓄

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这也是他在OpenAI

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逼宫大戏之后的首次发声

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全网都在搜寻他的下落

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而大家等来的是一次郑重的道别

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于是全世界科技界的目光

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又都集中到了OpenAI这边

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谷歌的IO大会开了个寂寞

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这算是Ilya Sutskever为OpenAI

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做的最后一次助攻吧

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Sam Altman和Greg Brockman

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还有接替Ilya的

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Jakub Pachocki都发X回应

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感谢他对OpenAI的贡献

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Mira Murati没有做任何的反应

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这几位大家都非常熟悉了

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而Jakub Pachocki又是谁呢

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这里要提一下接替Ilya出任

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OpenAI的首席科学家

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Jakub Pachocki

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就是这位小哥

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Sam Altman是这么介绍他的

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Jakub将成为我们的新首席科学家

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雅库也是我们这一代

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最伟大的头脑之一

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the greatest minds of our generation

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他领导了我们许多最重要的项目

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我非常有信心

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他将带领我们迅速而安全的

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朝着确保AGI

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惠及所有人的使命迈进

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而我查了一下这个the greatest minds

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最强大脑

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谷歌学术搜索是没有的

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搜不到任何著作信息

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这是Ilya的

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被引次数为50多万次

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这是Geoffrey Hinton老爷子

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有80多万次的被引用

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当之无愧的王者

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于是我进一步查了一下

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这位小哥的背景

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他出生在波兰

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2013年毕业于华沙大学

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2016年在卡内基梅隆大学

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读计算机博士学位

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导师是Gary Miller

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2017年在哈佛完成博士后研究

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2011年至2012年

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他在Facebook担任软件工程师

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应该是实习

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然后2017年毕业以后

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一直在OpenAI工作

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他曾担任OpenAI Dota

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项目的研究主管

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这算是早期OpenAI

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专注大语言模型之前最成功

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也是最出圈的项目

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后来Jakub的名字

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出现在了拆GPT和GPT4的

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贡献者人员名单

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其中对于GPT4

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他既是整体负责人之一

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也是优化团队负责人

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我当然不是在质疑他的能力

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事实上OpenAI里面

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就没有不行的人

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而是相比我们熟悉的那些大神

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比如John Schulman

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和Vojciech Zaremba比呢

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感觉更弱一些

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更别说跟Ilya比

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事实上他跟大部分年轻人一样

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刚到OpenAI是一张白纸

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是Ilya把这一拨人带起来的

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Jakub和Greg都曾回忆

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跟Ilya学习大模型开发的情景

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Jakub说Ilya

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将我带到了深度学习的世界

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多年来他一直是我的导师

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和优秀合作伙伴

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而Greg在2019年写过一篇

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《如何成为一名机器学习实践者的文章》

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回忆自己

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是如何开始学习人工智能的

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起初

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他刚到OpenAI的时候

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对机器学习一窍不通

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经过三个月的自学理论和论文之后

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Ilya才同意给他提供指导

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当时的他特别高兴

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而从他俩学成以后的变化

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我不说也可以看出

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他们是师从何方了

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开个玩笑

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那问题来了

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Jakub究竟是何德何能凭什么

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是他来填这个位置

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其实它最大的优点就是忠诚

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Sam Altman喜欢独来独往

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但但凡需要带助手的场合

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都喜欢带着他

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去年宫斗开始的时候

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他是研发团队里面

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第一个追随Sam奥特曼辞职的

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而现在Sam把他放到这个位置

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传递的信号

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大家都清楚了吧

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你们这帮臭搞技术的

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不听老娘的都没好下场

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当然以上都是我个人的猜测

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咱也不能排除人家就是天赋异禀

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跟Ilya学到了屠龙之术

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又加入了自己的理解

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成为了AI领域的侠之大者

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对吧

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我信你个鬼

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好吧所有精彩的故事都有个开始

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而我今天讲的这个也不例外

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Ilya Sutskever 1986年12月8日

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出生在俄罗斯

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当时的苏联高尔基市

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现在的下诺夫哥罗德 对了

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很多人不会念他的名字

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包括老外有的念 Suskever

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有的念Suskiver

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我参照的是他老乡的念法

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5岁时他随家人移居以色列

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在耶路撒冷度过了他的童年

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当时欧洲的许多犹太家庭

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都是这么个路径

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Ilya7岁开始自学编程

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2001年在他8年级

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也就是差不多初二的时候

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Ilya已经开始接受大学水平的编程学习

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攻读计算机科学的学士学位

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他是怎做到的呢

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事情是这样的

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我当时还在上学

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而且我学得相当不错

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与我父母一起

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我们在寻找一些方法

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让我能够学到更多的东西

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恰好在这个时候

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开放大学(Open University)

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接受任何人

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无论是否有高中文凭

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因此

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我得以从8年级开始

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就能在开放大学上课(大学计算机课程)

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Ilya非常聪明这是肯定的

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另一方面开放大学的开放性

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以及教材的质量非常高

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我非常喜欢那些课程

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你知道它是如何运作的

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你通过邮件收到书籍

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做完习题集后

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再邮寄回去

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然后参加考试

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你可以学习任何你想学的东西

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我真的很喜欢这种方式

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2002年Ilya

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随家人移居加拿大

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并在多伦多大学学习数学

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他的父母希望全家过上更好的生活

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但移居美国

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通常比移居加拿大更复杂

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而当你搬到加拿大时

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多伦多通常是第一个去的地方

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当我们全家移民到加拿大

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我记得我做的第一件事

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就是去多伦多公共图书馆

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试图找到一本有关机器学习的书籍

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当时你多大?

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我16岁

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似乎一切都是命运的安排

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就这样阴差阳错的来到了

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对于每一个

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想学人工智能的孩子来说

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是宇宙中心的多伦多大学

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2005年在获得了学士学位之后

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Ilya Sutskever敲开了人工智能教父

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Geoffrey Hinton

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在多伦多大学的办公室大门

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他对Geoffrey Hinton老爷子说

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他不想在假期炸薯条来赚钱

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他想为他工作研究AI

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带我们回忆一下

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当Ilya出现在你办公室时的情景

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我当时大概是在我的办公室里

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可能是星期天

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我正在编程

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我记得

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突然有人敲门

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不是一般的敲门声

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而是那种(敲桌子声)

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是那种急切的敲门声

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我走过去开门

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看到一个年轻的学生站在那

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他说他夏天在炸薯条

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但他宁愿在我的实验室工作

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所以我说 好吧

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不如你预约一个时间吧(意思是我现在有点忙)

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我们聊聊

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然后他就说

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现在怎么样?

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这就是Ilya的性格

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所以我们聊了会儿

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于是Hinton给了这个年轻人一篇论文

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让他回去看

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并约好一周后再去见他

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这是他发表在自然杂志的

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有关反向传播的论文

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算是一块敲门砖吧

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要是看不懂他自己就知难而退了

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我们约定一周后再见面

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他回来的时候说

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我没看懂

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我当时很失望

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我本以为他是个聪明的家伙

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但这不就是链式法则吗?(有那么难吗?)

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(对于聪明让)其实没那么难理解

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他说 不 不 这个(文章)我理解

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我只是搞不懂为什么

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你不把梯度给一个合理的

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函数优化器

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这个问题我们整个团队曾经花了好几年

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才搞明白(Ilya一个礼拜就想明白了)

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嗯 他经常如此 他有非常好的

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他总是能有非常好的直觉

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对事物的直觉总是非常准确

12:20 - 12:23

于是老爷子收其为徒

12:23 - 12:24

传其技艺

12:24 - 12:26

这里需要交代一下时代背景

12:26 - 12:28

大家不要把人工智能和计算机

12:28 - 12:29

等同起来

12:29 - 12:31

虽然他们都是在搓键盘

12:31 - 12:34

但人工智能要困难得多得多得多

12:34 - 12:36

如果你学的是计算机专业

12:37 - 12:39

从计算机诞生到现在的待遇收入

12:39 - 12:41

一路一直是不错的

12:41 - 12:43

但如果你研究的是

12:43 - 12:45

人工智能跟今天的火爆

12:45 - 12:47

什么都往AI上靠相比

12:47 - 12:49

在上世纪八九十年代

12:49 - 12:50

人工智能是个冷门

12:50 - 12:53

到不能再冷门的专业没有人看好

12:53 - 12:54

几乎看不到任何希望

12:54 - 12:57

这个时期被称作AI的寒冬

12:57 - 12:58

研究这个方向的人

12:58 - 13:00

真的就是会被饿死的

13:00 - 13:01

举个例子

13:01 - 13:03

Geoffrey Hinton的导师

13:03 - 13:05

也就是AI教父的老师

13:05 - 13:06

都干不下去了

13:06 - 13:09

都转行去研究认知心理学去了

13:09 - 13:12

天天劝Hinton也转行别干了

13:12 - 13:14

而Geoffrey Hinton硬是坚持了下来

13:14 - 13:15

一个非常有趣的事实

13:15 - 13:17

当时的一些顶级会议

13:17 - 13:20

甚至明斯基(Hyman Minsky)这样的学术巨人

13:20 - 13:21

都曾毫不客气的反对

13:21 - 13:23

甚至排斥神经网络

13:23 - 13:24

认为这帮人都是骗子

13:24 - 13:25

逼得以Geoffrey Hinton

13:25 - 13:27

为首的这帮骗子

13:27 - 13:30

不得不先后采用关联记忆

13:30 - 13:31

并行分布式处理

13:31 - 13:33

卷积网络 深度学习类

13:34 - 13:37

这样的中性或者晦涩的术语

13:37 - 13:38

让人觉得跟神经网络

13:38 - 13:40

不是很有关系的样子

13:40 - 13:42

才能获得生存的空间

13:42 - 13:44

那Ilya到底有多聪明呢

13:44 - 13:45

Geoffrey Hinton回忆

13:45 - 13:48

有一次他尝试训练一种混合模型

13:48 - 13:49

非常复杂

13:51 - 13:53

我记得有一次我们试图做一件复杂的事

13:53 - 13:55

用数据生成图谱

13:55 - 13:56

当时我有一个混合模型

13:57 - 13:59

你可以拿一堆相似的数据

13:59 - 14:00

做两个图谱

14:00 - 14:01

在一个图谱中

14:01 - 14:02

“银行”可能靠近“贪婪”

14:03 - 14:04

而在另一个图谱中

14:04 - 14:04

“银行”则靠近“河流”

14:05 - 14:06

因为在一个图谱里

14:06 - 14:08

你不能让它同时靠近这两个概念 对吧

14:08 - 14:09

因为“河流”和“贪婪”是完全不同的概念

14:10 - 14:11

所以我们用了混合图谱

14:12 - 14:13

我们在MATLAB中做这件事

14:13 - 14:16

这涉及到大量的代码重组

14:16 - 14:17

和矩阵乘法

14:17 - 14:18

结果Ilya对这事有点不耐烦了

14:18 - 14:20

有一天 他说

14:20 - 14:23

我打算为MATLAB写一个接口

14:23 - 14:25

这样我就可以用另一种语言编程

14:25 - 14:27

然后将其转换为Matlab(提升效率)

14:28 - 14:29

我说 不 Ilya

14:29 - 14:30

这会需要你(额外花)一个月的时间来完成

14:30 - 14:32

我们得赶紧做这个项目

14:32 - 14:33

别被这个事分心

14:33 - 14:34

结果Ilya说

14:34 - 14:36

没关系 我花一上午搞定了

14:37 - 14:39

Hinton说当时Ilya的直觉

14:39 - 14:40

和猜想都是正确的

14:41 - 14:43

他认为Ilya在深度学习

14:43 - 14:44

和大语言模型领域

14:45 - 14:46

非常有远见

14:46 - 14:48

而当时他们探讨的这些话题

14:48 - 14:50

正是当下风靡全球的

14:50 - 14:51

ChatGPT等

14:51 - 14:53

多模态大语言模型的根基

14:53 - 14:54

Geoffrey Hinton曾回忆

14:54 - 14:56

当时Ilya给他的第一印象就是

14:56 - 14:58

让他与众不同的

14:58 - 14:59

不仅仅是智力

14:59 - 15:01

而是他处理事情的紧迫感

15:01 - 15:02

他有能力发现那些

15:03 - 15:05

其他人可能需要数年才发现的东西

15:05 - 15:07

所以Ilya在Geoffrey Hinton的门下

15:07 - 15:10

度过了研究生和博士生阶段的学习

15:10 - 15:13

他的论文题目是训练循环神经网络

15:14 - 15:15

正是在这个时期

15:15 - 15:16

他完成了那篇著名的

15:16 - 15:18

AlexNet论文

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题目为 用深度卷积神经网络

15:20 - 15:22

进行ImageNet分类

15:22 - 15:25

Geoffrey Hinton Ilya Alex师徒三人

15:25 - 15:27

运用卷积神经网络

15:27 - 15:29

整出了一个突破性模型

15:29 - 15:31

极大的提高了图形识别的准确率

15:31 - 15:32

这里插一句

15:32 - 15:34

卷积神经网络的早期构架

15:34 - 15:35

是1989年

15:36 - 15:37

由杨立坤(Yann LeCun)提出的

15:37 - 15:38

用来做手写字符识别

15:38 - 15:40

当时就是识别简单的数字

15:40 - 15:42

而之后的20多年

15:42 - 15:44

并没有获得广泛的关注

15:44 - 15:46

而业界更倾向于使用向量机

15:46 - 15:48

和传统的手写特征提取方法

15:48 - 15:50

也没人会为给它数据赋予它算力

15:51 - 15:52

当时也根本没有算力

15:52 - 15:54

AlexNet的出现改变了一切

15:54 - 15:58

宣告深度神经网络时代的正式开始

16:02 - 16:04

别看网络叫做Alex

16:04 - 16:07

实际上是由Ilya主导和推动的

16:07 - 16:09

为了让Alex方便写材料呢

16:09 - 16:12

他提前做好了大部分数据的预处理

16:12 - 16:13

再去找的Alex Krizhevsky

16:13 - 16:14

而之所以叫这个名字

16:14 - 16:16

也是因为他们希望参赛名字

16:16 - 16:19

按照字母排序可以靠前一些

16:19 - 16:21

所以用Alex来命名

16:21 - 16:23

这样的细节Geoff和Ilya

16:23 - 16:26

都在演讲和访谈中提到过

16:26 - 16:29

而真正让他们声名鹊起的是

16:29 - 16:31

2012年的ImageNet大赛

16:31 - 16:34

当时的李飞飞在研究AI问题时

16:34 - 16:36

意识到没有足够的数据

16:36 - 16:38

来训练神经网络模型

16:38 - 16:40

于是他创建了一个

16:40 - 16:44

包含数百万张图像的广泛数据库

16:44 - 16:45

计算机可以使用这些图像数据

16:45 - 16:47

来训练他们的人工视觉

16:47 - 16:49

它在2009年

16:49 - 16:52

将数据库命名为ImageNet

16:52 - 16:55

我们非常激动能够整理出ImageNet

16:55 - 16:59

并且希望整个研究界都能从中受益

16:59 - 17:00

所以 按照TED的方式

17:00 - 17:03

我们将整个数据集

17:03 - 17:05

免费开放给全球的研究社区

17:09 - 17:10

并且从2010年开始

17:10 - 17:11

ImageNet项目

17:11 - 17:13

每年举办一次竞赛

17:13 - 17:15

是骡子是马拉出来遛遛

17:15 - 17:16

检验一下业界

17:16 - 17:19

识别图形的能力有没有进步

17:19 - 17:21

2012年之前所有人都很烂

17:22 - 17:24

一个程序能做到的最好程度

17:24 - 17:27

就是以近30%的错误识别率

17:27 - 17:28

识别图像

17:28 - 17:29

也正是这一年

17:29 - 17:32

Geoffrey Hinton师徒三人参加了比赛

17:36 - 17:37

Ilya使用两块

17:37 - 17:40

英伟达GTX580写出了

17:40 - 17:41

效率极高的识别错误率

17:41 - 17:44

仅为15%的神经网络模型

17:44 - 17:45

AlexNet

17:47 - 17:49

2012年是一个特别的年份

17:50 - 17:52

首先 那一年我的儿子出生了

17:53 - 17:54

所以我在休产假

17:54 - 17:56

大约在9月

17:56 - 17:59

我们知道每年都会在一个重要的

17:59 - 18:01

计算机视觉大会上宣布

18:01 - 18:04

ImageNet Challenge 的结果

18:04 - 18:07

而那个大会通常是在9月或10月

18:07 - 18:10

我需要确认具体日期

18:10 - 18:13

大约是在意大利佛罗伦萨举行

18:13 - 18:15

所以 在大会的两周前

18:15 - 18:17

大约是8月底的深夜

18:17 - 18:19

我接到了 Olga 和 Ja 的电话

18:20 - 18:23

他们说今年 ImageNet比赛的结果出来了

18:24 - 18:26

有一个团队的成绩

18:26 - 18:27

非常

18:27 - 18:29

非常出色

18:29 - 18:31

我们做了很多的核查

18:31 - 18:33

确保这个结果是有效的

18:34 - 18:36

这个团队使用了一个很久以前的算法

18:36 - 18:38

卷积神经网络(CNN)

18:39 - 18:42

而这个算法在计算机视觉领域

18:42 - 18:43

并没有受到足够的关注

18:43 - 18:45

它是多年前的

18:45 - 18:47

数字识别中取得了进展

18:47 - 18:51

但在物体识别方面

18:51 - 18:53

并没有取得太大的进展

18:53 - 18:54

我们那时还在使用贝叶斯网络

18:54 - 18:56

支持向量机

18:56 - 18:58

和提升方法进行物体识别工作

18:58 - 19:01

但是这个团队的成果

19:01 - 19:03

以巨大的优势超越了其他

19:03 - 19:04

所有的团队的成绩

19:06 - 19:08

第二天 我去了办公室

19:08 - 19:09

检查这个结果

19:09 - 19:11

我们知道历史正在被改写

19:11 - 19:13

正因如此

19:13 - 19:14

我至今都要责怪他们

19:14 - 19:17

因为我原本没有计划去

19:17 - 19:18

意大利佛罗伦萨宣布结果

19:18 - 19:19

因为我正在休产假

19:20 - 19:21

但因为这个结果太重要

19:21 - 19:24

我不得不临时买票飞往佛罗伦萨

19:24 - 19:26

结果我被困在了

19:26 - 19:28

经济舱的中间座位上

19:29 - 19:30

记不清飞了多少个小时

19:30 - 19:30

我记得当时

19:30 - 19:32

我还在一边给我儿子喂奶

19:32 - 19:34

我记得我在空中的时间更长

19:34 - 19:36

我真的飞往佛罗伦萨

19:36 - 19:38

宣布结果 然后飞回来

19:38 - 19:40

整个行程简直是折磨

19:40 - 19:43

但最终我们得以在2012年9月

19:43 - 19:45

到达意大利佛罗伦萨

19:46 - 19:49

并与Geoffrey Hinton的团队一起宣布

19:49 - 19:51

他们使用卷积神经网络

19:51 - 19:53

赢得ImageNet大赛的结果

19:53 - 19:55

GTX580大家熟悉兄弟们

19:56 - 19:57

你们是用来打游戏

19:57 - 19:59

别人用它改变世界

19:59 - 20:02

这也为老黄之后成为AI最大赢家

20:02 - 20:03

打开了大门

20:03 - 20:05

当然这都是后话

20:05 - 20:07

AlexNet在imageNet的比赛中

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全面吊打其他模型和算法

20:09 - 20:12

从那时起谷歌等一线大厂

20:12 - 20:13

突然意识到

20:13 - 20:16

深度神经网络的威力和潜力

20:16 - 20:18

这件事对于人工智能界

20:18 - 20:19

是如此的重要

20:19 - 20:20

这一事件

20:20 - 20:23

被称为人工智能的大爆炸时刻

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直接带动了后续

20:33 - 20:34

深度神经网络的发展

20:34 - 20:37

包括算力数据框架和算法

20:37 - 20:38

引发了深度学习革命

20:38 - 20:40

以及人工智能革命

20:40 - 20:42

对于所有人来说

20:42 - 20:45

或者也许对于未来的历史学家来说

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这被认为是深度学习革命的开始

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在接下来的日子里

20:48 - 20:52

这些算法构架变得非常的流行

20:52 - 20:54

师徒三人一炮而红之后的

20:54 - 20:55

2012年12月

20:55 - 20:56

他们成立了一家

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名为DNN research的科技公司

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这是一家没有产品没有服务

21:02 - 21:04

甚至连公司logo都没有想好的

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全部资产仅为师徒3人的皮包公司

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却吸引了当时所有最投入的

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AI科技公司争相收购

21:12 - 21:14

苦战了4个月

21:14 - 21:15

最终被谷歌拿下

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价格为4,000万美金

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注意哦 不是说这家公司

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只值4,000万

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而是Geoffrey Hinton觉得4,000万够了

21:23 - 21:24

他们不需要太多钱

21:24 - 21:26

而他们之所以选择谷歌

21:26 - 21:28

也是因为谷歌的不作恶条款

21:28 - 21:31

这背后其实是一个非常精彩的故事

21:31 - 21:33

还有中国公司参与其中

21:33 - 21:34

大家猜猜是谁呢

21:34 - 21:36

对的 百度

21:36 - 21:38

现在回头看

21:38 - 21:40

如果他们被中国公司收购了

21:40 - 21:42

且结果很可能会改变世界

21:43 - 21:44

当然这是以后我们要讲的故事

21:45 - 21:45

如果你感兴趣的话

21:46 - 21:47

可以在下面留言告诉我

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拿到了这4,000万美金后

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Alex和Ilya两人各得30%(1200个W美刀)

21:52 - 21:55

Hinton拿40%其实差不多就是平分了

21:55 - 21:57

我就想问问国内的研究生

21:57 - 21:59

你们跟导师做课题一般都拿多少呢

22:00 - 22:01

来打在公屏上

22:01 - 22:03

接下来的两三年Ilya师徒在谷歌

22:03 - 22:04

负责建立

22:04 - 22:06

谷歌大脑的项目

22:06 - 22:09

谷歌创造的类似院校的宽松氛围

22:09 - 22:10

给他留下了美好的回忆

22:10 - 22:12

而谷歌在AI领域的优势

22:12 - 22:14

那个时候积累起来的

22:14 - 22:15

而当时科技领域

22:15 - 22:17

发生的一件大事

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就是AlphaGo

22:18 - 22:19

打败了李世石

22:19 - 22:22

这是第一个在复杂策略领域中

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吊打人类的人工智能项目

22:24 - 22:24

AlphaGo

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一战成名但鲜为人知的是

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Ilya与Demis Hassabis

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和David Silver等人合作

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深度参与了AlphaGo的核心工作

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我说出来肯定很多人会质疑

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Ilya在谷歌

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而AlphaGo是

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由Deepmind开发的

22:38 - 22:41

而当时谷歌还未收购DeepMind

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他们看似是两个独立运作的团队

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这是2016年

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发表在自然杂志上

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关于AlphaGo

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在强化学习领域

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具有里程碑意义的论文

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用深度神经网络和树搜索掌握围棋

22:54 - 22:55

Ilya的名字

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出现在主要贡献者名单内

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要知道他当时已经离开了谷歌

22:59 - 23:00

并且他是唯一一个

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非Google DeepMind的共同作者

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文章详细介绍了AlphaGo

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如何通过结合深度神经网络

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包括价值网络和策略网络

23:09 - 23:11

与蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法

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实现了在围棋

23:12 - 23:15

这一复杂游戏中的突破性成就

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具体来说价值网络

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用于评估棋盘位置策略网络

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用于选择最佳的下一步走法

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通过结合监督学习

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人类专家对局中学习和强化学习

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就是通过自我对弈进行学习

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AlphaGo能够在没有

23:29 - 23:31

预先搜索的情况下

23:31 - 23:33

达到甚至超过最先进的蒙特卡洛树

23:33 - 23:35

搜索程序的水平

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Ilya的贡献在于它的深度学习

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和神经网络方面的突破

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学术合作在跨团队

23:40 - 23:42

和跨机构的研究中

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是很常见的

23:43 - 23:46

特别是在向深度学习和强化学习

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这样快速发展的领域

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谷歌大脑和DeepMind之间

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会在一些类似AlpaGo的项目上

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一同攻坚

23:53 - 23:55

以推动整体的研究进展

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它的研究背景和技术能力

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帮助团队在神经网络的构架设计

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和训练方法上取得了成功

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这项研究不仅标志着人工智能

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在处理复杂的策略

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游戏上的重大突破

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还展示了深度学习和强化学习

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在实际应用中的巨大潜力

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大家有没有发现神经网络构架

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跟Andrej Karpathy

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在特斯拉搭建的

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FSD自动驾驶模型

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也是非常相似

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这在我之前的节目中也详细介绍过

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看到这里大家是不是对Ilya

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有了一个全新的认识

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但还不止于此

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在Google Brain工作期间

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Ilya参与了许多

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后来惊艳世人的工作

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比如开发了TensorFlow

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提升了编码效率

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极大的推动了机器学习

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和深度学习的普及

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他还发明了一种

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用于将英语翻译成法语的

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变体神经网络

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当时的研究者并不相信

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神经网络能够进行翻译工作

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而Ilya的算法击败了

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当时表现最好的翻译软件

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这使得谷歌在翻译领域获得突破

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让机器翻译从此焕然一新

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这背后就是序列到序列学习

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Sequence to Sequence Learning

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其实这就是

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Transformer的基础

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它在谷歌的研究直接奠定了之后

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2017年谷歌发布的

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改变一切的

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屌炸天的 Transformer算法

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这部分我会在后面再说

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跟他一起共事的

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谷歌同事对他的评价是

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Ilya是个无所畏惧的人

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在这个阶段

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Ilya的愿景变得更加宏大

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他开始坚信通用人工智能AGI

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也就是超越人类的智能的到来

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越来越近了

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这也是他的毕生所求

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这些都是后话

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我们把时间再拨回到2014年

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谷歌以5亿美元又收购了

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当时被认为是深度学习领域

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最具创新的公司DeepMind

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至此谷歌掌握了

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人工智能几乎一切资源

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网罗了几乎所有人工智能人才

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这让马斯克感到了危机

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当时他和Larry Page是多年的好友

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有多好呢

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就是他经常会住在Larry Page的家里

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他数次力劝Larry Page应该重视

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人工智能的安全问题

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但佩吉的反应显得漫不经心

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一副莫不关心的样子

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我曾经是拉里·佩奇(Larry Page)的好朋友

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我常住在他家

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我们会一直聊到深夜

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讨论人工智能

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我一直在不断地劝他

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说要小心人工智能的危险

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而他对人工智能的危险

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并不太在意

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他对这个问题显得非常轻率(cavalier)

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如果世界上出现了一个

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可以控制一切的超级人工智能

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而全世界唯一可以控制它的

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是一家闭源的盈利性公司

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将会发生什么

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不用我多说已经有大把的电影

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展示过一个ZF

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或者一个公司发明或者控制

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超级强大的人工智能的场景

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而这样只有在科幻小说中

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出现的乌托邦场景

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似乎正在现实中上演

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矩阵是一个计算机生成的梦幻世界

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用来控制我们

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目的是将人类转变成这个东西

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在一次从噩梦中惊醒之后

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埃隆·马斯克决定成立一个

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不受任何公司任何人

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任何资本控制的开源的

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非盈利人工智能组织

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来对抗谷歌

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这意味着他要跟世界上

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最强大的科技公司开战

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而想要实现这个计划

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他需要组建一个团队

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首先他需要一个

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类似他自己这样的狠角色

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财力雄厚

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关键时刻能够拍案而起

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不畏惧与任何人争辩

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我们的政府已经烂到骨子里

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我们的核基地仍然使用软盘

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我们最新的战斗机甚至在雨中都无法飞行

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我们本应去探索火星

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却进攻了中东

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我们不需要看到希拉里删除邮件

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她的无能显而易见

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接着他需要一个网络创业高手

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一个比任何人都更了解前瞻科技

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了解数字货币流通的这么一个人

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Greg Brockman Stripe的CTO

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Stripe让任何人都能轻松在互联网上接受支付

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也让消费者能够使用他们想要的

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任何支付方式进行支付

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这些支付方式包括从信用卡到比特币

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再到支付宝

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我们的目标是

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让在互联网上转移价值变得更简单

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然后 他需要一个对外沟通的高手

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一个非常善于与人打交道的人

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有多少人知道Reid Hoffman创立了领英

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我们依然保持着非常紧密的联系

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于是我们都会互相打电话

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嘿 我在考虑做这个 你怎么看?

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你会打电话给谁?说些什么?

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如果是想要思考

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超级宏大的事情

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且愿意承担风险 我就会找马斯克

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接下来马斯克非常了解公司

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需要一个稳固的形态

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就需要一个像瑞士军刀有才华

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又八面玲珑

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熟悉创业团队的方方面面

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在最极端的情况出现的时候

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可以顶替任何人

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包括马斯克本人的这么一个人

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好了就这样一个群星闪耀的天团

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再加上Elon本隆

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就不用我多做介绍了

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世界上最富有的游戏主播

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哈哈

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而马斯克

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几乎把大半个科技圈的名人

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都聚在了一起

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还搭上了自己

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都是为一个人服务的

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都是为了吸引最后的一环

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也是最重要的一环

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这就是拥有AI超能力的

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Ilya Sutskever 马斯克非常清楚

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如果没有Ilya这个1

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其他人都只是0

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21世纪什么最贵

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人才

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在一切安排妥当之后

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Ilya收到了

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来自Sam Altman的邮件

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问他要不要跟几个很酷的人

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一起吃个饭

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有一天我收到了一封邀请

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与Sam Altman Greg Brockman

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以及Elon Musk

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对我来说 这是一个 哇 太棒了的时刻

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所以 当然 很高兴的去参加了

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地点就在硅谷最贵的

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Palo Alto瑰丽酒店的顶级包厢

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当时Ilya并不知道

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他才是宴会的主角

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为了不打草惊蛇

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没有人提过要拉拢Ilya

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他们只是畅谈理想

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实现AGI

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造福人类的理想

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顺带骂一骂谷歌和DeepMind

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难道他们就这么遥遥领先

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不可一世吗

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马斯克只是顺势来了一句

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要不我来成立一个实验室

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抗衡谷歌的垄断 名字我都想好了

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就叫OpenAI

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得到了一呼百应的效果

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你帮助成立了OpenAI

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你投入了差不多五千万美元

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不只是“帮助”这么简单

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如果没有我 就没有OpenAI

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没你就没有OpenAI

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连名字都是我起的

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OpenAI名字的意思是“开源”的意思

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我是OpenAI存在的原因

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Ilya后来回忆 当晚的讨论

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让他热血沸腾

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晚宴上讨论的那些巨大愿景

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以及与所有这些非凡的人交流

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简直…… 我真的……(太激动了)

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但是事情并没有那么简单

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马斯克说招募Ilya

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是他人生遇到过

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最困难的招聘指引

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背后的原因是当时的DeepMind

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同样也用尽力气在挽留Ilya

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希望她可以相信谷歌

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就是她最好的归宿

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那次招募战是场硬仗

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基本上是Demis在一边

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我在另一边

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各自争取招募Ilya

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Ilya在这中间来回摇摆

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一会儿说他会留在Google

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一会儿决定离开

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一会留下

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一会儿要走

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对于我来说要我离开Google

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当然是一个非常 非常艰难的决定

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因为谷歌对我非常好

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是一个非常 非常不错的地方

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🎵:我该跑 还是留

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那老马到底有没有说服Ilya呢

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当然 如果Ilya没有离开谷歌

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也就没有了今天的OpenAI

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和ChatGPT

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经过反复横跳之后

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他最终还是决定加入OpenAI

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Ilya的加入

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是OpenAI最终能够获得成功的

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最关键一步

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最终Ilya同意成为

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OpenAI的联合创始人

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并出任首席科学家一职

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年薪190万美金

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大家不要觉得这个薪水很高

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事实上谷歌为了挽留Ilya

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不停提高薪资

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甚至爆出了千万美元年薪

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外加股票期权的天价

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并且别忘了

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谷歌安逸的科研环境

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正是Ilya喜欢的

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所以当时的Ilya

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完全出于对人类的命运

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对安全的AGI的执着

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以及老马的鼓动

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不是 是人格魅力的召唤

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来到了OpenAI

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他把自己的人生押注

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在非营利组织

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Ilya不希望他的技术成为富人

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获得巨大财富的工具

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他希望人工智能可以真正造福人类

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当时的Ilya认为

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这是一个认真追求通用人工智能

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AGI的机会

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我们问自己 AI的未来道路会走向何方

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答案是 AI将成为AGI

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即一种最终在各个方面都与人类一样聪明

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甚至更聪明的人工智能

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你想一想 你就会意识到

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哇 这真的非常深刻

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这真的是一个非常深刻的想法

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因此 在OpenAI

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我们认为最有意义的是

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赋予它明确的目标

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使人工智能造福

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让AGI能够造福人类

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因为这项技术将带来巨大的变革

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它将把一切都颠覆重建

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每当发生如此巨大的变化时

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谁知道会发生什么?

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所以 为此 OpenAI的目标

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不仅仅是开发这项技术

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更重要的是找到一种方法

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最大的能带来益处

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使它尽可能地造福全人类

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埃隆马斯克后来回忆

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为什么能挖到Ilya

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他总结Ilya除了聪明之外

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还是一个好人

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我喜欢Ilya 他好聪明

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Ilya是个好人 聪明 善良

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当然 他与Larry Page这位多年挚友

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因争夺Ilya而分道扬镳

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我们曾经是朋友很多年

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我在谷歌获得第一笔投资之前就认识Larry Page了

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或者说 应该是在他获得风险投资之前

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我记得他第一次拿到大约10万美元

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从Andy Bechtolsheim那里获得的

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想起来这一切真是太不可思议了

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你们俩就一直认识对方

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整整20年了

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从1998年左右开始 对吧?

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真是不可思议 自那以后发生了这么多事

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已经25年了

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真的发生了很多事情 太疯狂了

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人们总是会改变主意的

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可能你与Larry Page能在此成为朋友

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我希望与Larry再次成为朋友

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友情的破裂确实是因为OpenAI

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特别是 嗯 我认为最主要的原因是

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我抢走了Ilya Sutskever

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好了今天就到这里

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我们下期再一起抽丝剥茧

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一步步的挖掘

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这是一个非常非常精彩的故事

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也是全网唯一一部

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蕞深度介绍

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Ilya的视频

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同时也是人类如何在人工智能领域

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获得突破的细节切片

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Ilya到了OpenAI

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做了哪些工作

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他到底看到了什么

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这是下一集我们要聊的内容放心

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我不会分析

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OpenAI奇葩的

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公司架构之类

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别人已经分析过的内容

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我有更有趣的发现

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感兴趣的朋友记得

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一定要订阅我的频道

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想要支持我呢

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可以点赞评论收藏来一波

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最重要的是要多多的转发出去

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给你们的朋友看

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另外极越07上市了

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这是一款非常有趣的产品

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我推荐所有对科技感兴趣的同学

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关注一下

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今天就到这里

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我们下次再见了

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科研人员某种程度上

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我会说是被训练成思维局限的人

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我认为科研人 由于工作的性质

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做小范围的思考往往会得到奖励

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因为你眼前总是面临一些问题

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并且一直在努力解决它们

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甚至很难迈出 哪怕是小小的一步

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所以你只是专注于眼前即将发生的事

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下一步

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很难看到更广阔的全局

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我从很小的时候就对人工智能感兴趣

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我不能完全解释为什么

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在开始我的演讲之前

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我想说几句

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如同Rich提到的

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很久之前 我在本科阶段就开始

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Geof(Geoffrey Hinton)一起工作

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和Geof一起工作

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真的非常 非常开心

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我们在一起合作了12年

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我非常感激有这样的机会

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谢谢

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你必须相信

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必须相信这个理念

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并不断推动它

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你相信得越多 你就能获得越多推动力

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这就是取得收获的动力

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Ilya反复横跳

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一会儿决定留在谷歌

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一会儿决定离开

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一会儿留下

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一会儿离开

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最终 他还是决定加入OpenAI

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这是我遇到过的最艰难的招聘大战

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这是OpenAI今天得以真正获得成功的

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决定性的一步

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大家好

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欢迎来到OpenAI Codex的现场演示

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今天我们将向您展示

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我们最新版本的模型 它可以编写代码

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我是Greg Brockman

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我是Wojciech Zaremba

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我是Ilya Stutskever

Unraveling the Enigma: Ilya Sutskever - Behind the Scenes of OpenAI

In this comprehensive exploration, we delve into the intriguing journey of Ilya Sutskever, often dubbed as the true father of OpenAI and the reigning king of artificial intelligence. From his humble beginnings in Russia to his pivotal role at OpenAI, we uncover the untold stories and groundbreaking contributions of this enigmatic figure.

A Glimpse Behind the Scenes

Discover the captivating narrative of Ilya Sutskever, the mastermind behind some of the most revolutionary advancements in artificial intelligence. Join us as we unravel the series of events that led to his involvement in OpenAI and the significant impact he has made in the realm of AI.

The Birth of a Visionary

Dive deep into Ilya's early days, from his precocious childhood in Russia to his relentless pursuit of knowledge in the field of AI. Explore the critical role he played in the development of transformative technologies and his unwavering commitment to advancing the frontiers of AI.

The OpenAI Chronicles

Explore the intricate dynamics that unfolded in the formation of OpenAI, including the intense recruitment battle that ultimately led to Ilya's pivotal decision to join the organization. Witness the visionary aspirations that drove Ilya and his colleagues to push the boundaries of AI research.

Unveiling the AI Revolution

Embark on a journey through the milestones of Ilya's career, from his groundbreaking contributions to deep learning frameworks to his instrumental role in projects like AlphaGo. Experience the pivotal moments that shaped the landscape of artificial intelligence and set the stage for OpenAI's meteoric rise.

The Code-Writing Maestro

Step into the world of OpenAI Codex as we showcase the latest advancements in AI technology with Ilya at the helm. Witness firsthand the remarkable capabilities of our code-writing model and the endless possibilities it presents for the future of programming.

As we unravel the captivating saga of Ilya Sutskever and his profound impact on the world of artificial intelligence, we invite you to join us on this enlightening journey into the heart of OpenAI's visionary pursuits. Stay tuned for more revelations and insights as we continue to explore the fascinating realm of AI innovation.