加拿大多伦多大学名誉教授杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）获得诺贝尔物理学奖。辛顿2012年的研究成果震惊了世界，开创了用美国英伟达（NVIDIA）的半导体学习大量数据的人工智能（AI）开发潮流。在辛顿这位“AI教父”的功绩背后，有着美国Open AI前高管等学生的存在。

2012年AI出现“大爆炸”

1月，加拿大多伦多遭遇极寒天气，积雪厚重，辛顿在距离工作单位多伦多大学不远的家中接受了日本经济新闻（中文版：日经中文网）的独家采访。当记者向他提问“您是否会把自己和历史上的科学家相提并论”时，他回答“不太会”，之后说道，“我只是碰巧在合适的时间出现在了合适的地方。我做了其他人不感兴趣的研究，所以能够吸引像伊利亚这样真正优秀的学生”。

辛顿口中的“伊利亚”指的是美国OpenAI联合创始人、领导研究开发的伊利亚·萨茨克维尔（Ilya Sutskever）。由于涉及2023年该公司首席执行官山姆·阿尔特曼（Sam Altman）的免职风波，萨茨克维尔在2024年5月离职。萨茨克维尔是辛顿在多伦多大学多年的学生。

辛顿与这位学生之间有一件令他难忘的事情，那就是2012年举行的图像识别精度国际大赛。辛顿与萨茨克维尔等两名学生组成的团队以远超竞争对手的精度夺魁，向全世界展示了AI的潜能。

起初并不相信GPU的潜力

这场大赛中辛顿团队夺魁的“AlexNet”在开发时使用的是英伟达的图形处理器（GPU）。其实，辛顿本人起初并不相信GPU的潜力。

“应该使用GPU”，2006年，曾经的学生向辛顿提出了这样的建议，但他没有采纳。当时的GPU性能较低，数据学习所需的软件运行也很复杂。辛顿在接受记者采访时坦言，“我并没有把这句话放在心上，没有充分理解他想表达的内容”。

辛顿2008年再次被美国斯坦福大学研究人员建议使用GPU。起初他表示“很难开发”，但在尝试后发现数据处理速度比想象中更容易提高。

造成这一差异的是英伟达发布的软件平台“CUDA”。CUDA解决了开发复杂性的问题，使得AI在学习数据的处理中更易于引入。辛顿回顾称，“如果没有CUDA，我可能不会使用GPU”。

辛顿的研究团队从2008年左右开始引入GPU，尽可能地收集了所有可用的GPU。一位学生在家中的卧室里构建了使用GPU的系统，为2012年的成果奠定了基础。

英伟达迅速关注到辛顿的成果

辛顿等人掀起了2012年AI革命。英伟达首席执行官黄仁勋没有忽略这一事件。黄仁勋后来将2012年的大赛称为“宇宙大爆炸”，将其视为AI飞跃发展的转折点。

GPU最初主要用于游戏。黄仁勋看好AI的前景，便迅速将经营资源转向AI。2016年，他将首台配备GPU的AI专用服务器赠予OpenAI，这为2022年“ChatGPT”的问世提供了助力。

辛顿之所以能获得诺贝尔奖，是因为自1980年代以来，他持续取得重要的研究成果。在对AI研究的期待减弱的“寒冬时代”，他依然坚持研究，因此也结识了萨茨克维尔、美国Meta公司AI研究负责人杨立昆以及加拿大蒙特利尔大学的约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）教授等盟友。

辛顿在美国谷歌工作了约10年，2023年离职，开始公开谈论AI给人类带来的威胁。他的学生萨茨克维尔也仿佛追随他一般而离开OpenAI，创立了注重安全性的AI初创企业。

在2012年的大赛上，辛顿和萨茨克维尔都认为AI不会超越人类智力。萨茨克维尔先改变了看法。辛顿也在看到AI理解笑话的情形后，逐渐感到AI可能在未来威胁到人类的存在。

尽管如此，对于自己开发出可能成为人类威胁的AI，辛顿坚定地表示“并不后悔”。他表示，“当时我认为威胁还很遥远。对于与我的学生们一起取得的成就，我始终感到自豪”。