时长：
34分钟
播放：
845
发布：
2天前
主播...
简介...
📝 本期播客简介
本期节目汇聚了六位荣获2025年伊丽莎白女王工程奖的AI巨擘：深度学习三巨头Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun，“ImageNet之母”Fei-Fei Li，英伟达创始人Jensen Huang，以及斯坦福大学教授Bill Dally。他们罕见地齐聚一堂，由《经济学人》资深编辑Madhumita Murgia主持，分享了各自职业生涯中塑造现代人工智能的“顿悟时刻”——从早期对神经网络的痴迷、克服“内存墙”到ImageNet的诞生，再到ChatGPT问世后的深远影响。对话深入探讨了当前AI热潮是否为泡沫，Jensen Huang将AI比作生产“智能代币”的工厂，而Yann LeCun则辩证指出当前范式无法直接通向人类水平智能。嘉宾们还对AI未来的发展方向、人类级智能的实现时间线给出了多元预测，并探讨了AI应如何增强而非取代人类。这不仅是一场技术前沿的深度剖析，更是一场关于AI伦理、社会影响和人类未来的深刻思辨。
翻译克隆自：The Minds of Modern AI: Jensen Huang, Geoffrey Hinton, Yann LeCun & the AI Vision of the Future
👨⚕️ 本期嘉宾
Jensen Huang，英伟达创始人兼CEO。
Yoshua Bengio，深度学习三巨头之一。
Geoffrey Hinton，深度学习三巨头之一。
Fei-Fei Li，斯坦福大学教授，“ImageNet之母”。
Yann LeCun，深度学习三巨头之一。
Bill Dally，斯坦福大学教授、芯片架构专家。
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 播客简介
AI先驱的“顿悟时刻”
04:04 Yoshua Bengio：从早期论文到ChatGPT后的伦理反思
04:54 Bill Dally：从“内存墙”到GPU计算的诞生
06:27 Geoffrey Hinton：1984年的微型语言模型预示未来
07:45 Jensen Huang：从芯片设计到深度学习的规模化洞察
10:29 Fei-Fei Li：ImageNet的诞生与“以人为本AI”的理念
13:18 Yann LeCun：对训练机器的痴迷与自监督学习的探索
AI热潮：泡沫还是新范式？
17:07 泡沫之辩：AI热潮与互联网泡沫有何不同？
18:13 Jensen Huang：AI是生产“智能代币”的工厂，我们正处在智能大建设的初期
22:18 Yoshua Bengio：大语言模型已是“智能体”，技术演进超乎想象
23:27 Bill Dally：模型效率提升、应用拓展，AI正处于多重指数增长曲线
25:06 Fei-Fei Li：AI仍是年轻学科，语言之外的智能（如空间智能）仍有广阔前沿
26:48 Yann LeCun：应用层面非泡沫，但当前范式无法直接通向人类水平智能
AI的未来与人类级智能
28:11 人类级智能何时到来？嘉宾们给出多元预测
28:50 Yann LeCun：未来5-10年或有新范式，但进程漫长
29:13 Fei-Fei Li：机器智能已在某些方面超越人类，但人类智能地位独特
30:15 Jensen Huang：足够通用智能已存在，重点在于应用
31:03 Geoffrey Hinton：20年内机器有望在辩论中胜过人类
31:31 Bill Dally：AI应增强而非取代人类，聚焦人类独特能力
32:14 Yoshua Bengio：无概念理由阻止机器做人类所有事，AI研究AI是游戏规则改变者
33:55 结束语
🌟 精彩内容
💡 AI先驱的“顿悟时刻”
六位AI巨擘分享了各自职业生涯中关键的“啊哈时刻”，这些瞬间不仅塑造了他们个人，也深刻影响了现代AI的发展轨迹。从Jeff Hinton在1984年对微型语言模型的早期探索，到Fei-Fei Li创建ImageNet，再到Jensen Huang从芯片设计中领悟深度学习的规模化潜力，这些故事揭示了AI从理论萌芽到实践突破的历程。
“仅仅通过给它一串符号，让它试着预测下一个词，模型就能学会把词语转换成一组特征，这些特征捕捉了词的含义。” —— Geoffrey Hinton (06:27)
🚀 AI热潮：泡沫还是新范式？
面对当前AI的爆发式增长，嘉宾们对“泡沫论”展开了深入讨论。Jensen Huang强调，与互联网泡沫时期光纤闲置不同，现在每一个GPU都在被充分利用，AI需要“工厂”来实时生产智能，而非预编译内容。Yann LeCun则辩证指出，虽然应用潜力巨大，但当前大语言模型范式无法直接通向人类水平智能，需要科学突破。
“今天，你几乎能找到的每一个GPU都在点亮和使用中……人工智能需要工厂来生产这些‘代币’，来生产智能。” —— Jensen Huang (18:13)
🧠 AI的未来与人类级智能
关于人类级智能何时实现，嘉宾们给出了从“已经到来”到“20年内”的多元预测。Fei-Fei Li指出机器智能已在某些方面超越人类，但人类智能的社会地位独特。Bill Dally强调AI的目标是增强而非取代人类，让人类专注于创造力和同理心。Yoshua Bengio则认为，AI进行AI研究的能力将是未来的“游戏规则改变者”。
“如果我们造出了能理解语言、拥有目标，而我们又无法控制这些目标的机器，会发生什么？如果它们比我们更聪明会怎样？” —— Yoshua Bengio (04:04)
“我们的目标不是构建AI来取代人类或者比人类更强……我们的目标是构建AI来增强人类。” —— Bill Dally (31:31)
🌐 播客信息补充
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用AI进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight
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本期节目汇聚了六位荣获2025年伊丽莎白女王工程奖的AI巨擘：深度学习三巨头Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun，“ImageNet之母”Fei-Fei Li，英伟达创始人Jensen Huang，以及斯坦福大学教授Bill Dally。他们罕见地齐聚一堂，由《经济学人》资深编辑Madhumita Murgia主持，分享了各自职业生涯中塑造现代人工智能的“顿悟时刻”——从早期对神经网络的痴迷、克服“内存墙”到ImageNet的诞生，再到ChatGPT问世后的深远影响。对话深入探讨了当前AI热潮是否为泡沫，Jensen Huang将AI比作生产“智能代币”的工厂，而Yann LeCun则辩证指出当前范式无法直接通向人类水平智能。嘉宾们还对AI未来的发展方向、人类级智能的实现时间线给出了多元预测，并探讨了AI应如何增强而非取代人类。这不仅是一场技术前沿的深度剖析，更是一场关于AI伦理、社会影响和人类未来的深刻思辨。
翻译克隆自：The Minds of Modern AI: Jensen Huang, Geoffrey Hinton, Yann LeCun & the AI Vision of the Future
👨⚕️ 本期嘉宾
Jensen Huang，英伟达创始人兼CEO。
Yoshua Bengio，深度学习三巨头之一。
Geoffrey Hinton，深度学习三巨头之一。
Fei-Fei Li，斯坦福大学教授，“ImageNet之母”。
Yann LeCun，深度学习三巨头之一。
Bill Dally，斯坦福大学教授、芯片架构专家。
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 播客简介
AI先驱的“顿悟时刻”
04:04 Yoshua Bengio：从早期论文到ChatGPT后的伦理反思
04:54 Bill Dally：从“内存墙”到GPU计算的诞生
06:27 Geoffrey Hinton：1984年的微型语言模型预示未来
07:45 Jensen Huang：从芯片设计到深度学习的规模化洞察
10:29 Fei-Fei Li：ImageNet的诞生与“以人为本AI”的理念
13:18 Yann LeCun：对训练机器的痴迷与自监督学习的探索
AI热潮：泡沫还是新范式？
17:07 泡沫之辩：AI热潮与互联网泡沫有何不同？
18:13 Jensen Huang：AI是生产“智能代币”的工厂，我们正处在智能大建设的初期
22:18 Yoshua Bengio：大语言模型已是“智能体”，技术演进超乎想象
23:27 Bill Dally：模型效率提升、应用拓展，AI正处于多重指数增长曲线
25:06 Fei-Fei Li：AI仍是年轻学科，语言之外的智能（如空间智能）仍有广阔前沿
26:48 Yann LeCun：应用层面非泡沫，但当前范式无法直接通向人类水平智能
AI的未来与人类级智能
28:11 人类级智能何时到来？嘉宾们给出多元预测
28:50 Yann LeCun：未来5-10年或有新范式，但进程漫长
29:13 Fei-Fei Li：机器智能已在某些方面超越人类，但人类智能地位独特
30:15 Jensen Huang：足够通用智能已存在，重点在于应用
31:03 Geoffrey Hinton：20年内机器有望在辩论中胜过人类
31:31 Bill Dally：AI应增强而非取代人类，聚焦人类独特能力
32:14 Yoshua Bengio：无概念理由阻止机器做人类所有事，AI研究AI是游戏规则改变者
33:55 结束语
🌟 精彩内容
💡 AI先驱的“顿悟时刻”
六位AI巨擘分享了各自职业生涯中关键的“啊哈时刻”，这些瞬间不仅塑造了他们个人，也深刻影响了现代AI的发展轨迹。从Jeff Hinton在1984年对微型语言模型的早期探索，到Fei-Fei Li创建ImageNet，再到Jensen Huang从芯片设计中领悟深度学习的规模化潜力，这些故事揭示了AI从理论萌芽到实践突破的历程。
“仅仅通过给它一串符号，让它试着预测下一个词，模型就能学会把词语转换成一组特征，这些特征捕捉了词的含义。” —— Geoffrey Hinton (06:27)
🚀 AI热潮：泡沫还是新范式？
面对当前AI的爆发式增长，嘉宾们对“泡沫论”展开了深入讨论。Jensen Huang强调，与互联网泡沫时期光纤闲置不同，现在每一个GPU都在被充分利用，AI需要“工厂”来实时生产智能，而非预编译内容。Yann LeCun则辩证指出，虽然应用潜力巨大，但当前大语言模型范式无法直接通向人类水平智能，需要科学突破。
“今天，你几乎能找到的每一个GPU都在点亮和使用中……人工智能需要工厂来生产这些‘代币’，来生产智能。” —— Jensen Huang (18:13)
🧠 AI的未来与人类级智能
关于人类级智能何时实现，嘉宾们给出了从“已经到来”到“20年内”的多元预测。Fei-Fei Li指出机器智能已在某些方面超越人类，但人类智能的社会地位独特。Bill Dally强调AI的目标是增强而非取代人类，让人类专注于创造力和同理心。Yoshua Bengio则认为，AI进行AI研究的能力将是未来的“游戏规则改变者”。
“如果我们造出了能理解语言、拥有目标，而我们又无法控制这些目标的机器，会发生什么？如果它们比我们更聪明会怎样？” —— Yoshua Bengio (04:04)
“我们的目标不是构建AI来取代人类或者比人类更强……我们的目标是构建AI来增强人类。” —— Bill Dally (31:31)
🌐 播客信息补充
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用AI进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight
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