刘嘉/文
编者按：“深度学习之父”杰弗里·辛顿近日首次来到中国，出席2025世界人工智能大会，受到社会广泛关注。辛顿是一位颇具传奇色彩的科学家，2024年，他因在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明，被授予诺贝尔物理学奖。但他曾多次变换学习和研究的领域，甚至一度离开学术界，他投身人工神经网络研究时，正值人工智能跌入谷底，他的研究被认为没有出路，甚至当时多伦多大学校长曾说过：“我们学校一个疯子就够了，绝对不能进第二个搞人工神经网络的人。”但最终，人工智能因辛顿等人引领性的贡献走出停滞，进入大模型时代。
近日，清华大学基础科学讲席教授、心理与认知科学系主任刘嘉出版了新书《通用人工智能：认知、教育与生存方式的重构》。在新书的跋里，刘嘉向读者讲述了辛顿的故事。作者为何专门介绍辛顿？这与作者自身的经历和本书的写作目的有关。刘嘉在1994年读大学时就接触到人工神经网络，但当他1997年慕名拜访人工智能之父马文·明斯基后，却备受打击，明斯基对人工智能的态度不算积极，刘嘉和他聊人工神经网络，但由于当时的人工智能正在经历第二次寒冬，所以连他也说不清未来走向何方。因此他鼓励刘嘉留在麻省理工学院脑与认知科学系读博士。就这样，刘嘉在求学和科研生涯早期错过了人工智能。对于下一代人工神经网络到底怎么发展，刘嘉觉得，又到了需要赌一个像辛顿当年的“信仰”的时候了。他写作本书，特别想回答一个问题：“是什么样的底层逻辑，让这些人当时坚持下来了？而像我这类人，本来可以说是有很好的机会摆在面前，但我只是碰了一下，转身就告别了。”不过，脑科学与人工智能好似DNA的双螺旋结构，有紧密且关键的联系，刘嘉称他现在的研究是让脑科学和人工智能结合，这对通向真正的通用人工智能可能会有一些帮助。
我们获得授权摘发这篇国内人工智能学者撰写的介绍辛顿的文章，以飨读者。
杰弗里·辛顿 资料图
如果人工智能有一天真如电影《终结者》中所描绘的那样，消灭人类而统治世界乃至整个宇宙，那么他们也许会纪念一个人。这个人不是亚里士多德，也不是牛顿或者爱因斯坦，而是杰弗里·埃弗里斯特·辛顿——2018年图灵奖获得者、2024年诺贝尔物理学奖获得者，公认的人工智能之父。
但是在剑桥大学的三年本科里，辛顿的大学专业每年都要重启一次，堪称彻头彻尾的失败者。1967年，在入学后仅一个月，他便因物理学“每天12小时实验与誊写笔记”而辍学，前往伦敦打零工和看小说打发时间。一年后重返学校时，全息理论关于记忆“分布式存储”的设想，让他开始对大脑如何存储和加工信息感兴趣，因而选择了生理学。但他却失望于生理学只讲轴突电生理而不讲大脑工作机制，于是在1969年转向哲学，“想搞明白心灵”。一年的哲学学习，结果“什么也没学到，只得了一身对哲学的抗体”。
1970年，他转向心理学，虽然以此专业获得了学士学位，但事后回忆称“老鼠跑迷宫并不能告诉我人是怎么运作的”。剑桥大学毕业后，辛顿成了一名木匠。
之所以没有直接攻读博士学位或从事科学研究，是因为他母亲从小就告诫他：“要么当学者，要么当失败者。”成为“学者”似乎并不是一个过分的要求。但是，“学者”在辛顿家族有着特殊的定义。
杰弗里·辛顿的父亲霍华德·辛顿是昆虫学家，剑桥大学教授、英国皇家学会院士，祖父乔治·辛顿是植物学家，曾祖父查尔斯·辛顿既是研究高维几何的数学家又是科幻小说作家。更值得一提的是，曾祖父查尔斯的岳父是乔治·布尔——他所创建的以他名字命名的布尔代数是芯片和程序设计领域最核心的数学部分。布尔的妻子玛丽·埃弗里斯特·布尔是数学教育家。她的叔叔乔治·埃弗里斯特爵士在19世纪曾担任印度测量总长，而世界最高峰珠穆朗玛峰的英文名字——Mount Everest——则是以他的姓氏命名。辛顿的中间名埃弗里斯特即来自他。
辛顿的父亲曾对年少的他如是说：“你得非常努力，也许等你到了我两倍年纪时，才能有我一半优秀。”笼罩在家族和父亲的阴影之下，完全可以想象为什么辛顿在毕业后选择成为木匠而非学者。
辛顿在本科频繁更换专业、辍学，甚至毕业后选择远离学术而从事体力劳动，这一系列举动一方面是对来自父亲和家族期望压力的逃避——当内心的冲突无法在既有环境下化解时，个体会暂时撤退以求心理平衡；另一方面，这也是他对权威的无意识的反抗——通过双手加工木头，将无法在实验室里实现的探索冲动投射到具体的家具的制作之中，以此重新获得对自我的掌控感。
于是，他开始在闲暇之余去图书馆查阅脑科学领域的书籍和论文。当他偶然读到心理学家唐纳德·赫布的经典著作《行为的组织》时，深受震动和启发：书中提出神经元之间“共同放电则彼此连接”的赫布法则，在他心中点燃了用“仿生”方法研究大脑智能的火种。他终于凤凰涅槃、浴火重生：在一个自我探索的心理成长工作坊，当被要求大声喊出自己真正想要的东西时，辛顿脱口而出：“What I really want is a PhD!”（我真正想要的是一个博士学位！）这一声呐喊，如同冲破心灵禁锢的洪流，使他超越了潜意识的自卑，与父亲和家庭达成了和解。
辛顿重返校园，进入当时英国唯一开设人工智能研究生课程的爱丁堡大学攻读博士学位。但此时，神经网络领域正经历一段极为严酷的寒冬：人工智能先驱马文·明斯基出版了著作《感知机》，严厉批判由神经网络通向AI的道路，断言“研究神经网络是一条死胡同”。他主张，智能应通过符号逻辑和人工预设的规则来实现，而非机器的自我学习和自我适应。雪上加霜的是，辛顿尚未正式开展研究，他的导师克里斯托弗·朗吉特-希金斯便已率先背弃了神经网络，转投符号主义AI阵营。
通用人工智能：认知、教育与生存方式的重构
刘嘉著
中信出版集团
2025年6月
于是，辛顿和导师每周例行的见面会，有时“会以大喊大叫的争论”开始，然后以辛顿“再给我六个月”结束。在导师和同事眼中，辛顿执着于神经网络，无异于将自己的全部学术生涯押在一个注定失败的方向上。这种强烈的孤独感以及随之而来的敌意，从20世纪70年代一直持续了近40年。80年代中期，在麻省理工学院举行的一次小型聚会上，辛顿向明斯基等人展示他的神经网络模型“玻尔兹曼机”时，场面一度凝重而紧张。
辛顿说：“如果你坚信某个主意非常好，而他人却认为那完全是胡扯，那恰恰说明这个想法很可能切中了要害。”这种笃定来自他的信仰：“我们不过是一台精妙而复杂的机器——一个巨大的神经网络，没有理由认为人工神经网络做不到我们能做的一切。”所以，“让人工智能真正奏效的唯一途径，是让计算方式尽量像人脑”。
在20世纪70年代符号主义AI的铁幕之下，对神经网络的信仰几乎与所有理性的指标——研究经费、导师支持、学界认可——统统背道而驰。在众人眼里，辛顿无疑是个没有理性的“疯子”，因为将自己的学术生涯与神经网络绑定，必将面临“绝望深渊”——目标虽在彼岸，却无路可达。
存在主义之父克尔凯郭尔笔下的“信仰骑士”在此刻得以重现：真正的信仰不在于对结果的确定把握，而在于跃向绝望深渊时的决断。因为信仰并不在于到达彼岸，而在于跃起本身，即使坠入深渊，仍已完成了对信仰的绝对确认。
四十年后的深度卷积网络在图像识别领域大放异彩、Transformer重塑自然语言处理的地貌，不过是当年那个孤勇者为低赢率高赔率的差异化信仰而奋起一跃的必然——那些曾被视作毫无用处的神经元突触，终在千万次信仰之跃中生长为跨越绝望深渊的坚韧网络。克尔凯郭尔说：“人必须先跳，意义方能随行。”
之所以选择神经网络作为他的信仰之跃，辛顿回忆说是因为父亲是昆虫学家，喜欢从生物学角度理解生命。于是，他决意通过神经网络来创造通用人工智能这一前所未有的新生命。于是，父辈对生命奥秘的探索与解析升华为后辈恢宏的创世雄心。其实，每个少年的俄狄浦斯情结，从来不是真的要“弑父”，而是在叛逆与挑战中完成对父辈的认同，传承父辈的旗帜，升华父辈的理想。
在剑桥读书的时候，辛顿对所教授的内容不以为然，认为没人真正理解大脑的运作，于是他充满挑战意味地宣告：“理解大脑的唯一办法，就是亲手造一个出来。”
于是，天地惊、鬼神泣，通用人工智能由此诞生。（作者为清华大学基础科学讲席教授、心理与认知科学系主任）
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