六位AI領域的頂尖人物近日齊聚一堂，展開了一場關于人工智能未來走向的深度對話。這六位分別是英偉達CEO黃仁勛、meta首席AI科學家Yann LeCun、計算機科學家Yoshua Bengio、深度學習之父Geoffrey Hinton、斯坦福大學教授李飛飛，以及英偉達首席科學家Bill Dally。他們因共同獲得本年度伊麗莎白女王工程獎而聚集，分享各自對AI發展的見解。0a328資訊網——每日最新資訊28at.com

訪談中，各位大佬回顧了自己職業生涯中的關鍵時刻，這些時刻不僅改變了他們的研究方向，也深刻影響了整個科技領域的發展。Geoffrey Hinton回憶起1984年，他用簡陋的計算機訓練一個微型模型預測序列中的下一個詞，意外發現模型能夠理解詞語的含義。這一發現成為今天所有大語言模型的雛形。Yann LeCun則分享了自己年輕時對“讓機器自己學會智能”的執著追求，這一理念如今已成為機器學習的核心。0a328資訊網——每日最新資訊28at.com

李飛飛在2006年至2009年間意識到，AI發展的瓶頸在于數據匱乏。為了解決這一問題，她和團隊耗時三年，手動標注了1500萬張圖片，創建了ImageNet數據集。這一舉措為AI領域提供了寶貴的“燃料”，推動了行業的快速發展。與此同時，英偉達的黃仁勛和他的團隊發現，最初為游戲設計的GPU意外地成為深度學習計算的理想工具。Bill Dally和同事用48個GPU成功復現了實驗，這一頓悟促使他們決定為深度學習專門制造GPU。0a328資訊網——每日最新資訊28at.com

當被問及當前AI產業是否處于泡沫之中時，黃仁勛給出了一個生動的比喻。他指出，21世紀初的互聯網泡沫時期，大量鋪設的光纖因需求不足而閑置，而今天的AI領域，幾乎每一塊GPU都在被充分利用。AI正在創造一個全新的行業——智能工廠，其生產方式與過去截然不同。AI不是提前生產好的內容，而是實時生成的智能，這一過程需要巨大的計算能力支持。因此，AI產業的基礎設施建設才剛剛開始，遠未達到泡沫的程度。0a328資訊網——每日最新資訊28at.com

關于“人類級AI”的實現時間，六位專家給出了不同的預測。黃仁勛認為，這個問題并不重要，關鍵在于AI已經能夠解決大量現實問題。Bill Dally則強調，AI的目標是增強人類能力，而非取代人類。李飛飛提醒，人類的智能遠不止語言，AI在空間感知和與物理世界互動方面仍有巨大差距。Yann LeCun直言，當前的大語言模型范式無法通向真正的人類級智能，需要根本性的突破。Geoffrey Hinton預測，20年內，機器將在辯論中永遠戰勝人類。Yoshua Bengio則警告，當AI具備自我研究能力時，其發展速度可能會遠超想象。0a328資訊網——每日最新資訊28at.com

這六位專家的貢獻覆蓋了從硬件、算法到大規模數據集的多個維度，他們的協同努力推動了AI領域的巨大飛躍。黃仁勛領導英偉達從3D圖形時代邁向人工智能計算平臺；Yann LeCun是現代深度學習史上的重要人物；Geoffrey Hinton被譽為“深度學習之父”；Yoshua Bengio在深度學習領域做出關鍵貢獻；李飛飛主導創建了ImageNet數據集；Bill Dally在高性能并行計算機體系結構方面做出基礎性研究。他們的見解和預測，為AI的未來發展提供了寶貴的參考。0a328資訊網——每日最新資訊28at.com

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