2025年7月，被誉为“AI教父”的Geoffrey Hinton在最新访谈中表达了对毕生从事AI工作的后悔。他曾为儿子加入谷歌并推动神经网络技术发展，如今却担忧AI可能带来的灾难性后果。他警告AI的短期风险包括网络攻击激增、生物病毒制造门槛降低以及信息操控；长期风险则涉及超级智能接管世界和大规模失业。Hinton呼吁社会重视AI安全研究，并建议年轻人选择难以被AI取代的职业，如水管工。他还批评部分科技领袖受资本驱使，忽视AI潜在威胁，强调监管与技术发展的平衡至关重要。

Hinton、Oriol Vinyals、Jeff Dean合著的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文，首次提出知识蒸馏概念，大幅提升模型压缩效率。尽管由深度学习之父Hinton等三位大佬撰写，该论文仍遭NeurIPS 2014拒收，理由是缺乏创新和影响力。知识蒸馏技术让模型能在保持准确率的情况下大幅压缩参数，使Siri等应用得以部署。论文提出用软目标替代硬目标，通过调整温度参数T来优化训练。实验显示，知识蒸馏在多个领域均取得显著成果，成为行业标配。

2024年诺贝尔物理学奖得主John Hopfield和Geoffrey Hinton在斯德哥尔摩大学发表了演讲，吸引了众多观众。尽管Hopfield教授依靠拐杖，Hinton教授忍着腰痛，两人依然坚持到场，赢得了观众的尊敬。 Hopfield教授的演讲主题是“物理学是一种观点”，分享了他对科研和物...

诺贝尔物理奖历史上罕见地授予了两位AI先驱Geoff Hinton和John Hopfield，表彰他们对神经网络、深度学习、反向传播算法以及模仿人类大脑技术概念的开创性贡献。这些成就为当今现象级生成式AI产品，如ChatGPT、Midjourney、Sora、Runway等的开发奠定了重要基础。 ...

北京时间10月8日，2024年诺贝尔物理学奖揭晓，授予John J. Hopfield与Geoffrey E. Hinton两位科学家。Hopfield与Hinton因在人工神经网络领域实现机器学习方面的奠基性发现和发明，为当今强大的机器学习技术奠定了基础，获得此殊荣。他们的突破性工作基于物理科学原理，通过人工神经网络，展示了计算机如何协助解决社会面临挑战的新方式。Hinton出生于1947年，是一位多产的科学家，曾获得多项国际奖项，包括图灵奖。Hopfield则以其在神经网络领域的贡献，特别是Hopfield网络，对大脑计算过程的研究产生了深远影响。两位科学家的研究成果不仅对科学、工程领域产生巨大影响，也正在改变人们的日常生活。

【即时报道】2024年诺贝尔物理学奖揭晓，AI领域的标志性人物John J.Hopfield与杰弗里·辛顿荣获此殊荣。他们的工作基于人工神经网络实现机器学习，开创了现代机器学习的基础方法。Hopfield提出了联想记忆，能存储和重建图像等数据模式；而辛顿则发明了一种自主识别数据属性的方法，可执行如识别图像中特定元素的任务。辛顿不仅是历史上首位同时获得诺贝尔物理学奖和图灵奖的双料得主，还以“AI教父”著称，对AI领域有深远影响。在获奖感言中，辛顿表达了对AI技术的乐观态度，将其比喻为“人类的蝴蝶”，并提醒AI的道德影响，如信息扩散和潜在风险。这一奖项不仅肯定了AI领域的重要贡献，也为未来AI技术的发展提供了新的里程碑。

【2024诺贝尔物理学奖揭晓】 2024年诺贝尔物理学奖于今日揭晓，由约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）共同荣获。两位科学家因其在人工神经网络领域对机器学习基础性发现和发明的贡献而受到表彰。霍普菲尔德发明了一种能够存储和重建信息...

深度学习之父Geoffrey Hinton正式宣布加盟英国AI初创公司CuspAI，担任顾问，专注于用AI探索新材料，特别是碳捕获技术，以应对气候变化。Hinton表示将利用AI设计新型环保材料。CuspAI刚获得3000万美元种子轮融资，Meta FAIR实验室也将与其合作。这家初创公司由机器学习大牛Max Welling和化学家Chad Edwards共同创立，目标是利用AI推动材料科学的进步。Hinton的这次转型标志着他在离开谷歌一年后，继续在AI领域寻求创新与环保解决方案。

传奇AI研究员Ilya Sutskever在2003年夏天未经预约造访Hinton教授，开启了他的学术传奇。从那时起，他参与了AlexNet和AlphaGo的突破性研究，再到OpenAI的崛起，领导开发了GPT系列和DALL·E，直至ChatGPT。Hinton回忆，Sutskever展现惊人直觉，质疑基础理论并提前预见Scaling Law的重要性，这在学生时代就已坚信。他们的学术观点，如预测即压缩，被认为是智能的核心。Sutskever与Hinton的理念一致，认为大模型超越表面的预测，接近AGI。Hinton眼中，Sutskever是一位拥有原始直觉、数学天赋和坚定世界观的好学生。两人因对AI风险的关注分歧，Sutskever离开OpenAI，未来动向备受瞩目。完整访谈可见Hinton的YouTube视频。