يقول: “هناك الكثير من العناوين الرئيسية تقول إنني أعتقد أنه يجب إيقافها الآن – ولم أقل ذلك من قبل”. “بادئ ذي بدء ، لا أعتقد أن هذا ممكن ، وأعتقد أننا يجب أن نواصل تطويره لأنه يمكن أن يفعل أشياء رائعة. لكن يجب أن نبذل جهودًا متساوية للتخفيف من العواقب السيئة المحتملة أو منعها “.
يقول هينتون إنه لم يترك Google للاحتجاج على طريقة تعاملها مع هذا الشكل الجديد من الذكاء الاصطناعي. في الواقع ، كما يقول ، تحركت الشركة بحذر نسبيًا على الرغم من ريادتها في المنطقة. اخترع الباحثون في Google نوعًا من الشبكات العصبية يُعرف بالمحول ، والذي كان حاسمًا في تطوير نماذج مثل PaLM و GPT-4.
في الثمانينيات ، سعى هينتون ، الأستاذ في جامعة تورنتو ، إلى جانب حفنة من الباحثين الآخرين ، إلى منح أجهزة الكمبيوتر ذكاءً أكبر من خلال تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية بالبيانات بدلاً من برمجتها بالطريقة التقليدية. يمكن للشبكات هضم وحدات البكسل كمدخلات ، وكما رأوا المزيد من الأمثلة ، قم بضبط القيم التي تربط الخلايا العصبية المحاكية بشكل فظ حتى يتمكن النظام من التعرف على محتويات الصورة. أظهر هذا النهج نوبات من الوعد على مر السنين ، ولكن لم تتضح قوتها الحقيقية وإمكاناتها إلا قبل عقد من الزمان.
في عام 2018 ، حصل هينتون على جائزة تورينج ، وهي أعرق جائزة في علوم الكمبيوتر ، لعمله على الشبكات العصبية. حصل على الجائزة مع اثنين من الشخصيات الرائدة الأخرى ، Yann LeCun ، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في Meta ، و Yoshua Bengio ، الأستاذ في جامعة مونتريال.
حدث ذلك عندما كان جيل جديد من الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات – تغذي كميات وفيرة من بيانات التدريب وتعمل على رقاقات حاسوبية قوية – فجأة أفضل بكثير من أي برنامج موجود في وسم محتويات الصور.
أطلقت هذه التقنية ، المعروفة باسم التعلم العميق ، نهضة في الذكاء الاصطناعي ، مع تسارع شركات التكنولوجيا الكبرى لتوظيف خبراء الذكاء الاصطناعي ، وبناء خوارزميات تعلم عميق قوية بشكل متزايد ، وتطبيقها على منتجات مثل التعرف على الوجوه ، والترجمة ، والتعرف على الكلام.
استعانت Google بـ Hinton في 2013 بعد الاستحواذ على شركته ، DNNResearch ، التي تأسست لتسويق أفكار التعلم العميق في مختبر جامعته. بعد ذلك بعامين ، ترك إيليا سوتسكيفر ، أحد طلاب الدراسات العليا في هينتون الذي انضم أيضًا إلى Google ، شركة البحث ليشارك في تأسيس OpenAI كقوة موازنة غير ربحية للقوة التي تجمعها شركات التكنولوجيا الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي.
منذ إنشائها ، ركزت شركة OpenAI على زيادة حجم الشبكات العصبية ، وحجم البيانات التي تستهلكها ، وقوة الكمبيوتر التي تستهلكها. في عام 2019 ، أعادت الشركة تنظيمها كشركة هادفة للربح مع مستثمرين خارجيين ، وحصلت لاحقًا على 10 مليارات دولار من Microsoft. لقد طورت سلسلة من أنظمة إنشاء النصوص بطلاقة بشكل لافت للنظر ، وآخرها GPT-4 ، التي تدعم الإصدار المتميز من ChatGPT وأذهلت الباحثين بقدرتها على أداء المهام التي يبدو أنها تتطلب المنطق والفطرة السليمة.
يعتقد هينتون أن لدينا بالفعل تقنية من شأنها أن تكون مزعزعة للاستقرار. ويشير إلى الخطر ، كما فعل آخرون ، المتمثل في أن الخوارزميات اللغوية الأكثر تقدمًا ستكون قادرة على شن حملات معلومات مضللة أكثر تعقيدًا والتدخل في الانتخابات.
