新华社，上海，7月26日（记者Xiong Zhengyan和Gong Wen）杰弗里·辛顿（Jeffrey Hinton）赢得了2024年诺贝尔物理奖，他在26日表示，人类面临的重要挑战是如何进行全球合作。 欣顿（Hinton）当天参加了上海2025年世界情报会议，并发表了题为“数字智能生物情报的演讲？” 在过去的60年中，他审查了两个发展人工智能的范式。一个合乎逻辑的人，认为智力的本质是推理，可以通过基于政策来操纵象征性表达来实现。其他人是基于生物学的，他认为智力的关键在于神经网络的联系。 根据人工智能理论的象征，句子可能以准确的逻辑表达方式，但他认为实际上人们并不以这种方式理解句子。他使用乐高积木作为隐喻来解释动态 - 新单词组合。 “它可以用来提出任何形状，组合维度可以达到数千种类型。这本质上是一种建模，而语言也是如此。”欣顿说，每个构建块都是一个词。尽管有成千上万个不同形状的单词，但每个形状都具有一定的灵活性，并且可以在上下文中进行改革，换句话说。每个单词都有许多奇怪的“手”形状，需要与其他单词“握手”结合使用。因此，与符号的逻辑转换相比，理解语言更接近蛋白质折叠的立体构象过程。 欣顿说，计算机科学之间的软性和硬性之间有所不同。尽管硬件被破坏了，但软件知识将永远持续下去，并且可以方便地共享。传播人类知识的效率很低，因为说话每秒提供约100块信息。如果能量廉价，挖掘的好处意大利计算更清晰。 “这引起了我的关注。人们习惯于拥有顶级智力，很难想象被更高的智力主导。随着老虎幼崽作为宠物而提高，我们应该确保他们在成年后不折断。”欣顿说，人工智能在医疗，教育，气候变化等领域的价值将不会被取代。它在单方面禁止人工智能方面具有不可思议的作用。建议这些国家能够团结起来开发人工智能技术，但分享了“维持人工智能的良性”的研究结果。 他说，当在超级人工智能接受培训时，如何使其成为非凡的智慧，又愿意帮助人们是一个应有全球合作的主要问题。 Hinton是加拿大多伦多大学的名誉教授。他因“实现主要发现和在通过人工神经网络进行机器研究的段落。” （编辑：Ai Wen，Liu Jiean） 分享让许多人看到