标题：对话AI教父辛顿关门弟子：为什么现有的AI方向可能是错的 AI教父杰弗里·辛顿可能是这个时代对AI最悲观的人。2024年，他因神经网络领域的开创性成就获得诺贝尔物理学奖，但“AI威胁人类”一直是他的主要观点。他对主流大模型的评价是：“一辆锈迹斑斑到处都是问题的车，只是进行了一次喷漆。” 目...

标题：“AI教父”辛顿最新专访：AI或将全面掌控人类 被誉为“AI教父”的杰弗里·辛顿在接受专访时警告，AI正在迅速演化，可能具备情感、意识甚至欺骗能力，完全失控的概率在10%到20%之间。他曾因开创性贡献获2024年诺贝尔物理学奖，2023年离开谷歌，以更自由地表达对AI潜在风险的担忧。 ...

2024年诺贝尔物理学奖得主、“AI教父”杰弗里・辛顿表示，AI在未来30年内导致人类灭亡的概率为10%至20%，并警告AI技术的发展速度超出预期。辛顿强调，人类在智慧上与先进AI系统相比如同学步儿童，并呼吁政府加强对AI的监管。此前，辛顿已辞去谷歌职位，成为无控制AI发展的批评者。

**摘要：** 近日，“AI教父”、加拿大多伦多大学名誉教授杰弗里·辛顿在接受日本《读卖新闻》采访时指出，超越人类智慧的AI可能在未来5年内问世。辛顿强调，AI已展现出远超人类的知识量，且发展速度远超预期。他认为，人类生命的时间不足以吸收互联网上的全部信息，而AI系统则能快速掌握所有知识。辛顿警告，AI拥有超越人类智慧的能力，可能在20年内实现，甚至最早在5年内达成。这一观点并非科幻，而是现实风险。此外，辛顿曾表示，AI的影响将类似工业革命，虽然能提供更好服务和提升效率，但也存在失控的风险。值得一提的是，辛顿因在机器学习领域的贡献，与约翰·霍普菲尔德共同荣获2024年诺贝尔物理学奖。 此摘要保留了关键信息，包括时间、地点和事件的核心内容，适合发布于微博或类似平台。

【诺贝尔物理学奖揭晓】2024年度诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿，以表彰他们在人工神经网络领域实现机器学习的基础性发现和发明。霍普菲尔德，美国物理学家，以其在1982年提出的霍普菲尔德网络闻名，这是联想记忆模型的先驱，利用能量函数描述神经网络状态空间。辛顿，英裔加拿大籍心理学家和计算机学家，发明了玻尔兹曼机和受限玻尔兹曼机，对深度学习发展有重大影响。两位获奖者的工作展示了物理学原理在机器学习中的应用，为可持续社会的建设提供了新工具。此次颁奖突显了跨学科合作的重要性及物理学在推动人工智能领域发展中的核心作用。网友热议，诺奖官方推文引发广泛讨论，各界对这一决定表示祝贺和不解，探讨人工智能与物理学的融合。

诺贝尔物理学奖揭晓，杰弗里·辛顿与约翰·霍普菲尔德因其在人工智能领域的贡献荣获此殊荣。辛顿，被誉为“人工智能教父”，因与同事开发的生成模型——玻尔兹曼机，以及在此基础上的进一步发展，为机器学习领域带来了革命性的变化。霍普菲尔德的Hopfield网络则通过物理原理实现对模式的重建，为人工智能提供了强大的计算框架。 辛顿在多伦多大学的新闻发布会上表达了对奖项的意外与荣幸，同时对人工智能可能带来的风险表示担忧，特别是担心技术失控的风险。去年，辛顿离开谷歌，旨在通过行动提高公众对人工智能潜在负面影响的认识。 此次奖项的颁发不仅体现了学科间的融合与知识体系的多维化，也反映了人工智能领域在全球科技发展中的重要地位。诺贝尔奖的授予，无疑为这一领域增添了更多关注与动力。然而，在庆祝科技进步的同时，我们也需警惕其可能带来的伦理与安全问题，促进科技的健康发展与社会福祉。

摘要： 2024年诺贝尔物理学奖揭晓，首次颁发给AI领域，旨在表彰两位杰出科学家约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿对机器学习与人工神经网络的奠基性贡献。霍普菲尔德与辛顿分别基于物理学理论，创新性地发展了霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机，为现代AI技术提供了核心算法基础。这一荣誉打破了传统物理与AI领域的界限...

北京时间昨日，2024年诺贝尔物理学奖揭晓，杰弗里·辛顿教授与约翰·霍普菲尔德教授荣获此殊荣，表彰他们在机器学习领域的创新贡献。辛顿教授，被誉为“AI教父”，在获奖后表示对AI技术快速发展带来的潜在风险深感忧虑，尤其担心AI系统可能超越人类并最终反噬人类。他强调了应对AI发展潜在风险的重要性，指出A...

今年的诺贝尔物理学奖颁发给了约翰·J·霍普菲尔德与杰弗里·E·辛顿，以表彰他们在人工神经网络和机器学习领域的基础性发现和发明。这一决定打破了外界对传统凝聚态物理领域的预测，引发了广泛讨论，部分网友戏谑地称“物理学不存在了”。这一事件可能引发连锁反应，甚至有人质疑诺贝尔奖是否在蹭AI热度。 杰弗里·辛...

【2024诺贝尔物理学奖揭晓】“AI教父”约翰·霍普菲尔德与杰弗里·辛顿荣获殊荣，以表彰他们在机器学习领域的贡献，为人工智能技术的发展铺平道路。霍普菲尔德，出身物理学世家，曾担任美国物理学会主席，其对神经科学的跨界探索，特别是1982年提出的霍普菲尔德网络，为今天的人工智能技术打下了基础。辛顿，来自一个充满学术传承的家庭，自小受到严格教育，其对深度神经网络的研究推动了AI技术的突破性进展。然而，辛顿也表达了对AI风险的担忧，尤其是AI可能带来的社会问题，如失业率上升和财富分配不均。 【明日焦点】随着化学奖的揭晓临近，果壳将继续跟进诺奖动态，第一时间为大家带来权威解读，关注科学前沿，洞察未来趋势。