AI教父Hinton和他的中国“原子间谍”姑妈

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2020-08-30 20:09

大数据文摘投稿作品
作者:龙心尘

2017年,AI产业正在中美各地如火如荼的时候,李开复前往北美,当面拜访了“AI三巨头”之一的图灵奖得主Hinton。

席间,Hinton开心地谈起他的中国缘分:他的堂姑(父亲的堂妹)和堂姑父,跟着毛主席到延安,后来成为中国的1号和2号永久居民。他们全家都是社会主义的信奉者,Hinton自己也深受影响……


当时在座的各位大牛可能不会想到,短短几年时间,中美双方的矛盾从经贸到科技、外交、国家安全、互联网全面展开,竟然与几十年前的冷战时期形成了奇异的互文,而那时Hinton的堂姑“寒春”也深陷其中。

而笔者有幸在求学时期拜访过寒春老人,当时只是感慨老人的传奇身世,根本没有想到如今会从事人工智能行业,而且在这条路上再次遇见她的亲属,感慨人生的奇妙。

“一个逃掉的原子间谍”


故事要从当年一篇美国报道说起。1953年,冷战的铁幕已拉下,美国的《真相》杂志刊登了报道《一个逃掉的原子间谍》。

文章说曾参与过美国曼哈顿计划的女物理学家——Joan Hinton——突然失踪而后在中国北京露面。作者怀疑Joan Hinton向中国透露了美国的原子弹秘密,甚至可能协助中国政府发展自己的原子弹计划。


然而,当时Joan Hinton正在西安市郊的国营草滩农场的奶房里进行轰轰烈烈的社会主义经济建设,根本与核物理无缘。她的侄子Hinton当时才六岁。(“寒春”是Joan Hinton来中国后取的汉语名字,是原名的音译。)

曼哈顿往事


其实,寒春年轻时是在美国是被动参与曼哈顿计划的。按她的说法是“失踪”了

青年寒春是一个坚定的科学至上信仰者,从小就立志当科学家。这可不像我们小时候随口说说玩的,她是真的坚持了一辈子。Hinton家族本身是科学家世家,深度学习教父Hinton与寒春的追求真理的气质也是共通的。

据说在Hinton小时候,母亲给他两种选择:“要么成为一名学者,要么就做个失败者”。


在寒春中学的时候,她对核子物理产生了浓厚的兴趣。之后她就去康奈尔大学的核子物理试验室帮忙,进而当上了核子物理的研究生。

然而,当时是一个剧变的时代。1941年珍珠港事件爆发,美国加入二战。当时寒春发现,期刊上关于核子物理的文章越来越少,身边的科学家也一个一个失踪。连学校地下室的原子加速器也被偷偷运走,只在墙上留下了个大洞。

1944年,寒春也被“失踪”了,来到美国西南部的一个山沟里——就是之后闻名世界的洛斯阿拉莫斯

寒春后来才知道,她们在康奈尔实验室里的发现昭示了原子弹诞生的可能性。据当时的情报,希特勒正在研究这种武器。为了赶在希特勒之前,美国政府在这个极端机密又偏僻的山沟里,启动了著名的“曼哈顿计划”,集中了欧美几乎所有相关的科学家,专门研制原子弹。寒春正是被她的同事推荐来到这里的。

洛斯阿拉莫斯成了世界核子物理研究的中心,由诺奖得主费米进行领导。寒春在里面废寝忘食地工作,取得了非常多重大突破。比如寒春的小组试验成功了世界上第一个浓缩铀反应堆——“开水锅”。


我们可以通过回忆录的字里行间感受到当时这群科学家们兴奋的心情。“在那几年里”,寒春说,“我是坐直升飞机上了世界尖端科学的最高峰。实验室里每一次新发现都揭示了一系列新的问题。自然界的奥秘正一点点地被揭开。”

心灵核爆


与此同时,同盟国阵营在二战正面战场得到了节节胜利。1944年,盟军登陆诺曼底。1945年4月苏军攻入柏林,希特勒自杀,继而德国投降。另一方面美国已击败日本海军,并占领数个重要西太平洋岛屿,日本也即将投降。在如此形势下,原子弹作为大规模杀伤性武器直接投入到战场的意义已经不大了,二战结束指日可待。

然而事情往后的发展却让寒春她们疑惑与震惊。1945年7月14日,洛斯阿拉莫斯基地迅速启动核爆实验,并成功爆破,举世皆知。接下来,8月8日,苏联直接对日宣战。美国有些等不及了,为了先于苏联攻入日本,美国在8月9给日本投下了原子弹。6天之后的8月15日,日本天皇宣布无条件投降。


寒春回忆他们在洛斯阿拉莫斯的会议室里观看原子弹在日本爆炸的影片的情况,她说,“当那黑色的蘑菇云翻滚着上升时,我身后的一个科学家轻轻地说:这都是日本人民的骨头和肉”。洛斯阿拉莫斯的科学家犹如心灵上遭受了第二次核爆冲击。他们不明白,在德国已投降、日本快要投降的情况下为什么还要使用原子弹杀这么多平民?

寒春以为,之前她在康奈尔大学试验室里搞的是”纯科学“,“认为只有从事这种纯科学研究的人才是最高尚的人。对于社会上的生产实践,觉得没意思、太俗。”而日本核爆作为她”纯科学“的结果,让寒春陷入了巨大的道德困境。

寒春渐渐认识到,“纯科学”研究与社会的变革是交织在一起的,如何在历史进程中选择与坚持,是科技工作者绕不开的问题,将伴随着她的一生。寒春是如此,之后的Hinton其实也是如此。

几天之后,洛斯阿拉莫斯的科学家组织了起来,反对把原子能交给军方控制,要让文人掌握核武器。结果貌似还不错,游说成功,法律通过了。


寒春他们认为万事大吉,便随着费米回到芝加哥搞纯物理研究。寒春当时的同学是杨振宁、李政道,导师则是费米。他们立志做非军事项目,本来想大干一场,却依然发现自己受到阻碍,总是发现自己做的研究与军方脱不开干系。到最后,寒春甚至发现自己的奖学金也是军队发的。她感觉军方就像是一张无形的大手,把整个核子物理的研究死死地攥在手里。

不知道寒春经历了多少个痛苦的夜晚,最终她还是下定决心——不干了。

美国的社会主义思潮


为了更好地说明故事背景,可以简单介绍一下美国的社会主义思潮。我们知道,图灵奖得主Hinton在多个场合中称自己是社会主义者。“Hinton现在还记得一家人在餐桌上讨论社会主义,以及在大选时为劳工党投票的情形”。这在北美的政治光谱中显得很异类。但其实社会主义在美国也是有着一定的传承和影响力的,特别是在二战前后。

比如寒春的姐姐当时在美国的流动临时农工部门工作,感叹美国南方数万名临时农业工人(不同于我们的农民工)的贫苦生活,就经常给给寒春的兄弟姐妹及其好友送一些进步书籍。当时寒春家里非常热闹,人一聚在一起就讨论国家大事。

也正是因为这样的环境,使得寒春了解到《西行漫记》。寒春的哥哥和朋友也提前先去到了中国,让寒春了解到“小米加步枪”的威力。


类似这样的社会主义思潮不是个案,比如今年一度领先拜登的民主党总统候选人桑德斯,就以“布鲁克林的老犹太社会主义者”自居。他年轻时加入“青年社会主义联盟”,组织民权组织,参加马丁·路德·金的民权运动,去以色列的“共产主义集体农庄”做志愿者。几十年如一日推广其政治主张:反对极端贫富分化,提高最低工资,向富人征税,取消公立大学学费等。

最终,寒春通过宋庆龄的主办的福利会来到中国。此时,人工智能教父Hinton刚刚出生。他们姑侄俩的传奇经历才刚刚开始。

来到中国:改良农机


寒春首先到的是上海。当时的上海可以说是世界邪恶中心,民不聊生,饿殍遍地。之后寒春到达延安。延安物质条件极度匮乏,基层群众组织却做得很好,大家热情很高。解放区与国统区鲜明的对比给寒春留下了深刻的印象。但是一个核物理专家来解放区能干什么?寒春决定从最基础的农用机械开始做起。


像我们学理工的,时常相互调侃一些看不见“鄙视链”,比如互联网行业中算法优于后端架构,后端优于前端,前端优于测试等,基础理工科中做核子物理的不知道要高于做机械的多少级。然而寒春并不看重这些

寒春直到晚年都珍藏着一本“延大图书馆”讲齿轮设计的书,非常有意思。当时没人会做齿轮,而这是农用机械的基础。寒春找到这本书后就拼命地啃起来。

机械并不比核子物理简单,一个小小的齿轮就足以难倒顶尖的核子物理专家。各种形状的齿轮、齿节、齿座,形状的大小,受力的咬合,设计不同的压力角……这些新的知识扑面而来,寒春进入了一个与核子物理一样丰富多彩的世界。每解决一个技术难关又遇到一系列新问题,又激发出寒春更多的兴趣去研究探索。

这种探索充分地吻合了寒春的爱好,并且迎合了人民翻身得解放的时代洪流,更没有做杀人武器那样的负罪感,令寒春如鱼得水。


从生产实践走向社会实践


寒春来解放区后,经历了一个思维方式的巨大转变。之前所在的美国社会是一个高度发达细分的资本主义社会,理想情况下只需要每个人各司其职完成自己的分工就行,因此强调个人主义文化。

而在解放区,寒春发现人们之间是高度协作并主动互帮互助的,一切以“是否有利于人民”判断是非并进行工作的分工与配合,这给她带来了很强的冲击。

寒春有一次做卡车,一个衣着讲究的人上车看到了寒春这个外国佬,便一个劲跟她说话。寒春觉得他是故意展示自己不高明的英语,就厌烦地不理他。他下车后,寒春跟司机抱怨了这个人。司机说:司机说,“讨厌是讨厌。可他也是参加革命的,他也想给人民做些事,我们对他态度不好,能帮助他改进吗?”寒春当时被这个有着普度众生境界的回答给震撼住了

寒春发现,他们农具厂的大部分同事不识字,可是他们对于世界和国家的大事却非常了解。他们早上有政治学习,晚上有业务学习,星期六是生活检讨会。有些地方还会办识字班。

这些穷人像是在上大学,而不只是一个大生产机器里的螺丝钉,这与她在美国的体验完全不一样。

寒春有一段时间是去三边农场给新解放的当地牧民改良奶牛,她第一次体会到为人民服务有多么难。他们刚开始是把自己的良种公牛借给牧民配种。但问牧民配种情况的时候,牧民却什么也不说。

他们发现新解放区的群众基础不好,还有蒙汉文化隔阂,就努力学习讨论民族政策并尽可能多地解决群众困难。比如自学兽医技术抢救难产的母马、救助被狼咬伤的小羊、给牲畜打预防针,渐渐取得了牧民的信任

但还是会有反复,比如当地神父(原阎锡山手下军官)在做礼拜时向群众宣传牛的死活是上帝决定的,不要受外来人的欺骗,制造蒙汉矛盾。

令人遗憾的是,这种反智的言论几十年后在美国新冠疫情中又出现了,流毒深远。


经过寒春他们的努力,与当地群众的信任终于建立起来,以至于这个交通极端闭塞的地区,牧民却在1952年踊跃捐献自己的牛羊支援抗美援朝,给千里之外的异国人民援助。

正是因为这一件一件的小事,寒春彻底佩服了中国革命。

冷战漩涡中的寒春,Hinton的迷茫


正当寒春在中国进行轰轰烈烈的社会主义经济建设的时候,美苏冷战开始,而寒春自己和家人也因此深陷漩涡。1952年,寒春在世界和平会议上慷慨陈词,谴责核袭击,呼吁消灭大规模杀伤性武器。

1953年,美国的《真相》杂志刊登《一个逃掉的原子间谍》。中国的有关部门曾问寒春能否帮助中国的原子弹事业,寒春认为中国最缺的是孩子们的牛奶,选择继续走养牛和农业机械化的道路,中国政府最终尊重了寒春的选择。


麦卡锡时代,美国很多人被捕,寒春的朋友和母亲都被政府监督。60年代Hinton的父亲(寒春的堂兄)来过一趟中国。寒春的母亲也来中国看过寒春,回美国之后被政府收回了护照。这对Hinton的家族都有些影响

此时的Hinton在成长的路上陷入了迷茫。几年之内美国深陷越战,反战和嬉皮士运动兴起。1966年,Hinton和他的好友进行了一次穿越美国和墨西哥的背包行。他们是穷游,而且钱包和护照还被偷了。

之后他进入国王学院,读物理和化学,一个月后退学。一年后又去国王学院读建筑学,一天后退学。然后是实验心理学、哲学,还和哲学老师吵起来了,怒而退学。之后,Hinton去做了几年木匠。Hinton几乎把基础科学的鄙视链点满。


1973年,Hinton开始读人工智能博士。毕业后,几经辗转,Hinton在1982年来到了CMU。

当时,里根刚上台,宣称“要把共产主义扔进历史的垃圾堆”,启动轰轰烈烈的“星球大战”,大幅提高军事开支。在大幅给企业减税的同时里根削减了社会福利开支,国内的贫富分化加剧。

Hinton发现CMU甚至美国大部分人工智能研究都是国防部资助的。Hinton对里根的政策很失望,做了一个跟寒春当年一样的选择——不干了。

Hinton便北上加拿大,去做离军方干系较远的人工智能研究,之后又是几十年的冷板凳。


寒春的迷茫与坚持


在大洋彼岸的中国,寒春思维方式升级后面对的挑战其实更多了,要从更加整体的视角去思考问题。寒春认为国家现代化的前提是农业机械化,而且因为社会主义制度的保障,机械化不仅不会造成农民失业反倒会将四五亿农民从农田中解放出来,创造出更多财富。而且长期的冷战围堵和苏联专家撤离让寒春他们更加意识到一定要有独立自主发展的技术。在这个过程中,还要充分依靠群众,因为仅靠一小部分人是难以实现如此浩大的工程的。

寒春他们做得非常好,比如他们农场的苏式铡草机一度因为上海的零件供应不过来停摆了(可类比台积电断供华为芯片)。寒春他们从零开始边学边干,硬生生地把零件给生产出来了。这固然有当时的技术壁垒并不高原因,但作为一穷二白刚开始工业化的国家来说,有这个志气和民众动员能力本身是很了不起的,可对比隔壁印度。

到1962年苏联专家撤离后,寒春他们已经能够自己生产整个铡草机并且效率直接翻倍。到八十年代,他们能造的东西越来越多,甚至包括之前从没见过的青贮联合收割机。


然而事情的发展却以一种奇异的方式展开。一方面,寒春的事迹被人民日报报道后全国轰动,接下来被聘为机械部顾问,被授予科技进步奖,时不时被总理、部长接见,荣誉不断,还可以享受副部级待遇。另一方面全国范围启动“包产到户”的土地制度改革,使得大片完整的土地和农村基层组织裂解成碎片化的单位,大型联合收割机之类需要规模化经营的农机设备没有了推广的基础。农业机械化以小农机、进口引进的方式展开,农民就业问题以农民工进城打工方式展开,经济生产以出口为导向展开。

那技术自主呢?寒春他们本来积累出一套自主畜牧机械,“基本上核心的东西都有”。而面对跨国公司,对方则是高维打击:回扣、出国旅游、各种优惠,最终这一套也难以为继。

寒春此时就像一个孤独的行者,一直坚守着她所认同的道路,只是之前浩浩荡荡的同行者一个个离去,茫然四顾,竟应者寥寥。

事情还多少有些荒诞的味道。寒春晚年就一直在昌平区的一个农场坚持着她的养牛和农机事业,是她最后捍卫的精神王国。

工人没有保险,寒春向上级争取给所有人上了保险。后来开发商看中了农场的土地,寒春实在没办法,写信给**,才保住了农场。


Hinton的迷茫与坚持


此时的Hinton,也在孤独地坚持着他的学术路线,不同的是他最终成功了。

不同于寒春需要直面国家、社会之类的宏大社会实践课题,Hinton专注于在科学实践中探求人工智能的奥秘。在这条道路上,Hinton孤独地行走了40多年。

Hinton的研究方向受50年代提出的感知机的启发。在我们现在做算法的同学看来,感知机的数学本质不过是对输入信息进行线性加权求和,并映射到需要的取值空间,而且这些权重可通过最优化技术得到,并没有多复杂。但当时由于其能够与人类大脑中的神经元的信号处理机制——输入、处理、输出——相类比,让人乐观地以为能够模拟大脑的运行机制,最终产生智能。

而在60年代,感知机发明者的同事出了一本书,批判了它理论上的限制。其中比较有名的是“亦或问题”:无法用一条直线将分别处在正方形两个对角线上的4个黑白棋子完全区分开,而感知机就是那条直线。这本书让神经网络沉寂了10年。

而Hinton就是顶着这样的压力从事神经网络研究。


80年代中期,Hinton他们发现了一套有效搭建深度神经网络的方法,以解决更复杂的智能问题,比如说一层一层地预训练神经网络。90年代Hinton的徒弟Yann LeCun直接用深度网络实现了一个商用手写数字识别软件。

然而瓶颈再度到来,深度神经网络的效果老是上不上去,接下来又是几十年的沉寂。Hinton在学术会议上经常被同行挤到非常靠边的角落,孔子当年自叹“累累若丧家之犬”应该也差不多是这样。


Hinton在之后接受的采访中透露,他有好多次都在自我怀疑自己到底能不能行。面对科学探索的迷茫与长期抑郁症的压力,Hinton选择了坚持。

时间到了新世纪头一个十年,互联网带来的海量数据和超强计算能力让深度神经网络焕发新生。与此同时深度神经网络几经改进,更容易在大数据下学习,最终让人工智能进入深度学习时代

Hinton的深度忧虑


封神之后的Hinton依然坚持着自己的学术良心。反对AI技术滥用一直是他关注的问题。比如Hinton参与联名请愿反对军方利用AI技术研制杀人武器,一如他姑妈寒春的风骨。

Hinton也一直坚持自己的社会批判。比如谈到AI技术是否会造成大量失业,Hinton坚持“问题在于我们是否会建立一个公平分享的社会系统,还是一个仅关注那1%的人并将其他社会人员视如草芥的社会”。


作为严谨的科学家,一般会对诸如“强人工智能威胁人类生存”近乎科幻的问题保持距离,因为会涉及大量的伦理、社会、政治议题,一不小心就会民科化、反智化,从而无法形成严肃的探讨。

其中的反例就是硅谷钢铁侠马斯克,马斯克坚持的人工智能威胁论,把争论的焦点转移到人工智能技术本身了。导致一大堆AI科学家对其进行批判。但另一方面,那些反对马斯克的AI科学家本身就是靠AI技术吃饭的,使得在外人看来这种反对有立场不正之嫌。

Hinton在公开场合不太会对人工智能5年以上的未来进行预测。但强人工智能的问题其实是真是存在的,作为曾经修习过哲学的人工智能学家,不可能不思考。

在《纽约客》披露的一次非正式访谈中,Hinton承认他并不希望强人工智能在2070年之前被实现。如果非要在“人类没有希望处理强人工智能会造成的人类生存危机”和“这些问题会轻易化解”之间站队的话,Hinton其实站在绝望的那一方。

他认为政治系统将会利用强人工智能恐吓民众。他几乎可以确信像美国国安局之类的单位已经在尝试滥用类似的技术了。如果真到了那一步,Hinton将再次站到痛苦的道德困境之上,像他姑妈几十年前面对原子弹事件那样。


那Hinton为什么还继续坚持人工智能研究?Hinton其实可以给出一些通常的理由,但真实的原因是这种发现的前景非常得“甜”。

当然,一旦强人工智能被发明出来,将完全不同于以往人类发明的任何技术——他具备人类一样的主观能动性。而这可能导致其脱离人类的控制。Hinton认为这就像问小孩能否控制他的父母,这在婴儿和母亲之间可以发生,他们之间有强烈的生物联系,但是并没有低智能体控制高智能体的先例。

尾声


2010年,寒春先生逝世。

回想起我们年轻时拜访寒春的时候,有同学问寒春有没有后悔走这条路?寒春的反应有些诧异甚至还带点厌烦。因为这就是她自己选择的幸福的路。很多人觉得她是做出了牺牲。而她自己来到中国其实是获得了解放,来追求没有人压迫人、人人平等的生活,也确实经历过。她追求的是把个人的爱好与人们的需要融为一体,干的就是人们需要的东西,这个很幸福。


我们当时还年轻,不知道这个问题的轻重。这么多年看过太多靡不有初鲜克有终的例子。前期主观上固然可以理想主义,但毕竟自己坚持的独立自主的农业机械化道路由于大环境的变化,客观上最终并没有成功。生活的重压往往打击得我们不敢奢望情怀。如果已经预见到会有这样的结果,又有多少人还会依然选择这条路?这么看来,寒春一辈子的坚持,才显得更加可贵。

Hioton也继承了寒春理想主义的一面。就在最近,当特朗普上台后美国愈加单边排外时,Hinton选择再一次搬离美国,北上加拿大领导AI研究。

时间到了2020年,世界貌似并没有变得更好:新冠疫情在世界范围内引发各国社会治理危机,美国积怨已久的社会不平等与种族矛盾通过弗洛伊德事件爆发,中美陷入修昔底德陷阱……被裹挟于其中的中美科技工作者又将如何处理“纯科学”研究与社会变革之间的关系呢?

作者介绍:
龙心尘,资深算法工程师,硕士毕业于北京航空航天大学,专注基于预训练的NLP算法与端到端的推荐算法的研究与应用。知名AI类公众号深度学习专栏主编。在基于海量数据的语义检索、广告推荐、信息抽取、长句预测、智能营销等方向有多年研究经验。微信公众号“龙心尘”(longxinchen_ml),欢迎一起交流学习。

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