没有他们,人工智能只能死翘翘

我过去写过一篇文章《很多所谓伟大的贡献,其实都是狗屎运》,今天我也写写人工智能。

(1)人才

深度神经网络如果不从明斯基和罗森布拉特说起,那就应该可以从1965年Ivakhnenko发明前馈神经网络说起。但关键里程碑是出自Rumelhart在1986年的反向传播,因此才出现了现在咱们看到的深度神经网络RNN。但是深度神经网络从1986年成型,到2016年AlphaGo爆火,已经过去了30年。在这30年来,深度神经网络学者一直在吃灰,因为发不了Paper就拿不到教职,拿不到教职就没有吃饭饭票,饿得更别说心无旁骛去做研究。

我们重点其实要说的是Rumelhart的学生Robert Glushko,他发了财后为了纪念恩师Rumelhart所以设了一个“Rumelhart”奖学金基金。就是他资助了辛顿。

没有辛顿,就没有辛顿的学生-Open AI的联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever,就没有我们现在看到的ChatGPT。

(2)数据

2007年,在谷歌数据、算力、技术、研发人员的支持下,斯坦福人工智能实验室主任李飞飞带领团队,完成1500万张图片的标注,构成了ImageNet海量数据集。

没有李飞飞建立的这个数据集,就没有后来2012年辛顿带领Ilya Sutskever打比赛。如果没有比赛刷分惊掉大家的下巴,大家还是不相信暴力美学有效。因为看见所以相信,世间的事大多如此。马云曾经说的:因为相信所以看见,世间没有几人能做到。

(3)算力

在游戏显卡行业折腾多年的英伟达一直没有翻起水花。柳暗花明又一村,英伟达遇到了比特币。这让英伟达借东风高速成长、有钱改进技术。虽然2022年以太坊把PoW改成了PoS,但是英伟达已经又等到了人工智能风潮的兴起,还继续需要GPU。

没有比特币-数字加密货币对GPU的拉动,人工智能只能为算力干瞪眼。

(4)资本

科学-技术-工程-大规模商用,这是一条漫漫长路,有可能突破在明年,也可能如中世纪一般,突破在500年后。这本质就是幸存者偏差。

见不到光亮怎么办?一种办法就是鸡贼地不理,等别人搞成熟了,再用集中力量办大事打穿,做到规模最大成本最低。另一种办法就是靠家族托管基金老钱持续投入-众资本接力棒地持续投入。

大家看到微软给Open AI投入了100亿美金,这就相当于一个人吃到了第九个馒头,你看到的已经是他吃饱了的样子。它最初六年是怎么熬过来的,这得归功于Open AI的CEO:Sam Altman,因为他是硅谷知名风险资本Y Combinator的合伙人。

看完这些往事,大家有什么感想吗?

没有他们,人工智能只能死翘翘_第1张图片

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