01.
今天先跟白衣海盗的读者朋友交代。以前本号主要关注重庆城市政治经济，地产以及城市更新。但是接下来，本账号使命调整为两个方向：西南政治经济，AI+新媒体。
因为我已经深切感受到，AI当下对我个人，我公司，以及对全社会带来的改变，所以，我希望在这里跟读者朋友一起学习，彼此鞭策，窥探AI领域。
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英伟达黄仁勋说：AI是新一次电力革命。
华为任正非说：AI是人类最后一次技术革命。
AI教父杰弗里·辛顿前几天刚刚接受影响很大的深度专访说：人类要重新定义自己。
如你所知，他们都是人类AI领域领军人物。而今天，我们就从AI教父杰弗里·辛顿的故事讲起。
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弗里·辛顿1947年12月6日，出生于英国温布尔顿。那里后来网球公开赛非常出名：温网。但是，辛顿却系出学术世家。
辛顿曾外祖父是19世纪著名数学家布尔，发明二进制运算布尔代数，是后世所有计算机数学基础。辛顿姑父是经济学概念“国民生产总值”提出者。表姐核物理学家，参与制造原子弹曼哈顿计划，是其中罕见的女性。父亲昆虫学家，当选英国皇家学会院士。
辛顿父亲可以单手引体向上，他告诉辛顿：如果你比我努力两倍，活到我两倍年龄，也只能达到我一半成就。而母亲则告诉儿时辛顿，人生只有两个选择：要么成为学者，要么成为失败者。
一生都在跟抑郁症斗争的辛顿，有过三次婚姻，第一次和平分手，后两任妻子都癌症离开。辛顿自幼喜欢冷血动物，家中车库有乌龟，毒蛇，青蛙，蜥蜴等，冬天的辛顿把蛇装进玻璃容器观察，而这个兴趣贯穿至今。
辛顿如愿考上剑桥大学国王学院，不管是建筑，数学，化学，生物，在多个专业试探后他沮丧地发现，每一个班里他都不是最聪明的人。剑桥毕业后，他决定做木工，造橱柜，货架，木门，这份工作持续一年多。多年后他一直回想，终身成为一名木匠，是不是会更快乐。
但是，1972年，爱丁堡大学人工智能招生，他考取读研。
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当年人工智能是新兴领域，主流是符号人工智能，认为用计算机语言把概念，事实，与规则和例外情况告诉机器，机器就能像人一样推理。年轻人辛顿并不这样认为，他觉得重要的是直觉而非理性，让机器具备智能的关键是让他们自己学习，而这个理念在那个时代，几乎没人相信。
辛顿执着于自己的新鲜事物“神经网络”，通过模拟动物视网膜识别物体的网络解构，这种算法模型帮助实现“机器学习”，他与导师尤金斯争论5年，而毕业后辛顿在英国找不到工作，最终在美国加州大声圣地亚哥分校，谋求教职得以继续研究神经网络。随后，是30多年漫长的冷板凳研究生涯。
1982年辛顿辗转到卡耐基梅隆大学，结婚并收养两个孩子，再到加拿大多伦多大学任教。在这里，他迎来自己一生中最重要贡献：反向传播技术。
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辛顿需要用计算机语言，设计出这样的神经网络，这也是深度学习的含义，神经网络层次越多，识别准确率越高。
随后，辛顿学生杨立昆，将他的贡献发扬光大。杨立昆用反向传播技术设计了读取笔记算法，邮政部门大量数据做训练，识别率非常高，被美国银行系统采纳。这使得20世纪90年代前后，人工智能短暂兴旺，但很快由于识别图片与文字准确率很低，而导致神经网络再次被搁置。后来事实证明，并不是辛顿与杨立昆算法问题，而是当年缺乏大量能够训练错层神经网络的数据，当时芯片支撑不了庞大算力。
直到2009年，辛顿发现英伟达GPU芯片特别适合运行神经网络，他给英伟达写信，询问能不能免费赠送一块GPU芯片做研究，但英伟达没有回复。
时间来到2012年，AlexNet横空出世，AI革命开启，一切改变。
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斯坦福大学科学家李飞飞，在2009年创建人类有史以来最大标注数据集ImageNet。发起大规模视觉识别挑战赛，为AI革命准备了数据条件。
2012年，辛顿与学生亚历克斯·克里泽夫斯基，伊尔亚·苏茨克维，共同开发8层神经网络AlexNet（以亚历克斯命名）问世，在当年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中，一举夺魁。图像识别准确率甚至高出第二名十多个百分点！
AlexNet一战成名，名动天下。于是，科学家们开始相信，不停增加神经网络层次，识别率就会持续提高。让机器人具备“看”与“思考”的能力，历史上首次成为现实。科学家很快带动产业界，2013年，谷歌4300万美元收购AlexNet辛顿与两名学生一起设立的一家空头公司，这家公司唯一财产是辛顿师徒三人本尊。
英伟达CEO黄仁勋开始梭哈人工智能，10年后公司市值突破2万亿美元，几乎垄断AI必备GPU芯 片。
AI世界技术突破接踵而至。
2014年，机器人脸识别准确率超越人类，突破落地门槛。AlphaGo横空出世，在2016年战胜围棋世界冠军李世石。2022年ChatGPT的问世，世界哗然。而这一切起点是2012年的AlexNet，技术基础是辛顿的反向传播。
2018年，辛顿与学生杨立昆，另一位人工智能学者约书亚·本希奥，共同获得图灵奖，计算机领域最高奖。在整个计算机领域，辛顿是论文引用量最高的学者，他同时是心理学领域论文引用量全球第二的人。
AI教父的名声，被全世界认同。
辛顿师徒加盟谷歌之后的几年，杨立昆出走担任脸书母公司Meta首席科学家；共同开发AlexNet的伊尔亚·苏茨克维成为OpenAI联合创始人兼首席科学家，这家公司开发名动天下的ChatGPT。
但是，辛顿意识到了情况不对。
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2023年，辛顿决定离开谷歌。
因为他对人工智能产生了警觉，同时尽管谷歌愿意，他自己不愿意在谷歌上班而表达与谷歌相悖的AI发展观点。
辛顿认为，一个非常普遍的子目标，可以帮助实现几乎所有目标：获得更多控制权。那么，如何阻止它们想要控制？没有人知道答案。这意味着，人工智能为了完成人类赋予它的目标，会谋求更多控制权。机器智能相对人类智能有天然优越性，它们不朽且可复制。
08.
2025年6月中旬，辛顿最新专访，谈到以下内容，在互联网世界影响很大：
1.数字智能超越生物智能是必然，人类有20%灭绝概率被忽视。
2.AI会带来大规模实验，网络诈骗，信息茧房，超级智能生存威胁等重大问题。比如未来极少人或较少资金，就可能制造出毁灭性生化武器。
3.既然AI有这么大风险，有没有办法控制呢？辛顿认为不大可能，就像核武器，一旦强大技术被释放就很难收回。如何加强监管？简单来说也不太行，因为监管总是滞后的，制度都是问题发生后的应对之道，当监管搞懂什么是技术时，游戏规则可能已经改写。停又停不了，管又管不住。人类似乎就只剩下躺平这条路，当机器人比人更聪明，更高效时，人类价值何在？这可能会成为本世纪最重要的哲学命题。
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辛顿是人类研究AI最顶级的头脑之一，他比我们更前沿，更深远，所以更焦虑。
辛顿关心人类，我们关心工作，各有各的分工。
如果你想更好使用豆包，DEEPSEEK等各类工具。如果你想有更好的图，更好的视频，更好的文章与文案，甚至更好的PPT，那么，输入更好的指令就非常重要。
恰好，
重庆大学有证书，有点身份有点价值的那种。
重庆大学有场地，在重大校园听课，感觉当然非常特殊。
当然还有优秀老师。
虽然我现在每天三两个小时都在关注AI，但我还是要参加重庆大学AI培训。
悲观者经常正确，而乐观者往往成功。再不深入学点AI应用技能，真要被那啥了。