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作者 | 李水青，编辑 | 心缘
随着大模型风起云涌，越来越多的AI产学研大佬投身创业潮。智东西10月12日消息，今日，图灵奖得主、“深度学习之父”Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）也“下海”了。今日凌晨，美国AI创企Vayu Robotics公司官网发布消息，多伦多大学名誉教授Geoffrey Hinton已加入Vayu Robotics，担任顾问。
▲Vayu Robotics公司官网发布消息
随后，Hinton立刻在社交平台X（推特）上转发这一消息称：“自从离开谷歌以来，我收到了许多加入初创企业顾问委员会的请求，但到目前为止，我都拒绝了它们。我决定加入Vayu Robotics的顾问委员会，因为我看到他们利用机器学习和视觉传感器的联合设计方法，将AI应用于机器人技术的巨大潜力。”
▲Hinton在X平台上转发回应
今年5月，Hinton从工作了10年的谷歌离职，转而更加关注AI的风险问题。随着AI大模型卷起AI人才竞赛，“AI教父”Hinton下一站将去向何方？引起产业的高度关注。创立于2021年的Vayu Robotics是一家AI机器人公司，联合创始人Nitish Srivastava（尼蒂什·斯里瓦斯塔瓦）是Hinton在多伦多大学的博士生，他们曾在2012年一起提出了业界知名的Dropout算法，助力将深度学习推向主流。
01.Hinton加入前刚融1270万美元Vayu Robotics什么来头？
Vayu Robotics自2021年创立以来一直十分低调。10月3日，Vayu Robotics在官网发布了第一条新闻：宣布拿下了1270万美元（约合9270万元人民币）种子轮融资。
▲Vayu Robotics发布融资相关新闻
据悉，本次融资由Khosla Ventures领投，Lockheed Martin Ventures、ReMY Investors等公司是参投，融资将使Vayu Robotics能够扩大跨市场的AI机器人产品开发，包括“最后一公里”交付、工厂自动化和汽车。按照Vayu Robotics公司的自我介绍，Vayu是一家非传统的机器人公司，采用原则优先的方法，通过两项关键技术来解决成本和易于部署的问题：一项用于移动的基础模型和一项颠覆性的低成本传感技术，该技术可以在许多中程应用中取代激光雷达。根据公司官网，目前其推出的解决方案包括自动驾驶基础模型、传感器，并推出了一款名为Vayu One的小型送货机器人。
究其创业团队，Vayu Robotics由机器学习、传感器开发和工业制造领域的专家从零开始打造，其中包括联合创始人、Velodyne Lidar前首席执行官Anand Gopalan（阿南德·戈帕兰）。Velodyne Lidar是领先的激光雷达激光传感器龙头，Gopalan于2016年加入并历任CTO、CEO，在此之前曾在川崎微电子等担任集成电路工程师。
前文提到的Hinton的学生，联合创始人Nitish Srivastava（尼蒂什·斯里瓦斯塔瓦）曾供职于苹果公司和多伦多大学。Srivastava参与创办的Clarevision Research公司被苹果收购，自己也随之加入苹果。他曾与Hinton在2012年首先提出了Dropout算法，防止神经网络被训练在小数据集时造成的过拟合。这一算法后应用于AlexNet网络模型，从而引爆了神经网络应用热潮。
另一位联合创始人Mahesh Krishnamurthi（马赫什•克里希那穆提）也曾供职于网约车应用平台Lyft和苹果这样的巨头公司。可以说，Vayu Robotics的高管阵容还是相当豪华的。
正如前文提到，Vayu Robotics首席技术官Nitish Srivastava师从Hinton，与本次Hinton加盟可能关系密切。“我渴望再次与Hinton博士定期合作。”Srivastava说，“在Hinton博士的指导下，我不仅从机器学习领域最伟大的思想家之一那里学到了第一手资料，而且还受到他强烈的道德动力的启发，这种动力至今指导着我的决定。”Hinton也在社交平台X中谈及自己与这个学生的新合作：“我期待再次与Nitish Srivastava合作并指导Vayu团队的成长。我相信Vayu的技术将提供安全、环保的解决方案，并且比许多其他AI应用程序产生的道德问题要少得多。”Vayu Robotics首席执行官Anand Gopalan说：“在Vayu，我们不仅致力于以新颖的方式构建下一波机器人技术，而且我们还希望创建一家重视人类聪明才智和人际关系的公司。Hinton博士是这条道路的完美向导。”
02.76岁深度学习之父坐镇特别关注AI风险问题
出生于1947年、现年76岁的AI先驱Hinton是一位英裔计算机科学家。2012年，Hinton联合他在多伦多大学的两名研究生Ilya Sutskever（伊尔亚·苏茨克维）与Alex Krishevsky（亚历克斯·克里泽夫斯基）构建了一个神经网络，可以分析数千张照片，并自学识别花、狗和汽车等常见物体。Hinton与学生研发的神经网络在当年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中以巨大优势夺冠，从而将深度学习推向主流。2018年，Hinton与Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）和Yann LeCun（杨立昆）一起获得了2018年图灵奖，自此，他们三人经常被合称为“深度学习之父”。
但随着深度学习成为AI的代名词，近来越来越多批评人士强调，积极开发基于AI的产品是在跟危险赛跑。而据《纽约时报》今年5月报道，Hinton也正式加入了这一行列。Hinton坦言，自己多少对毕生的工作感到有些遗憾。“我用通常的借口来安慰自己：就算我没做，别人也会做的。”今年5月，Hinton在他位于多伦多家中的餐厅接受了一次长时间的采访，那里距离他和学生取得突破的地方只有几步之遥。Hinton在谷歌工作了十年，由于担心AI的风险而于今年5月离职，辞去谷歌副总裁和工程研究员职务。他说：“我离开是为了可以在不影响谷歌公司是的情况下，探讨AI的风险问题。”
▲Hinton在5月发文宣布离职谷歌
就在10月8日前后，Hinton接受了《60分钟》的采访，他深入谈论了关于AI可能控制人类的担忧。以下是他的谈话要点：
1、AI不断增长的智能：Hinton认为，我们正在进入一个AI系统变得比人类更加智能的时代，能够根据自己的经验理解并做出决策。虽然AI目前可能不具备意识，但他认为它在未来可能会发展出自我意识，使人类成为地球上第二聪明的生物。
2、AI的学习过程：在讨论AI系统如何学习时，Hinton澄清说，人类设计了学习算法，但由此产生的神经网络非常复杂且尚未完全理解。他将这个过程比作设计进化原理，并承认AI在处理更复杂的任务时，其内部工作原理变得越来越神秘。
3、AI在医疗保健中的应用：Hinton强调了AI在医疗保健中的显着优势，特别是在医学图像识别和药物设计等任务中。他对AI在该领域的积极影响表示乐观。
4、AI的潜在风险：Hinton对AI系统编写自己的代码进行自我修改表示担忧，这可能会导致失控。他还讨论了AI操纵人类的风险，指出了自主战场机器人、虚假新闻和就业偏见等领域的潜在后果。
5、AI的安全性和不确定性：Hinton强调了AI的不确定性以及探索未知领域的挑战。他承认保障安全存在困难，并呼吁认真考虑AI未来的发展。
6、AI的未来：虽然Hinton没有预测AI会接管人类，但他承认这是一种可能性。他敦促对AI的潜力和保护措施的必要性进行深思熟虑的探索。可以看到，Hinton当下非常关注AI未来的巨大不确定性，并强调负责任监管AI的重要性，这些理念都有可能直接影响其此后在Vayu Robotics的实践。
03.结语：大模型掀起创业潮深度学习之父下海
近来，随着大模型及生成式AI的发展，我们看到越来越多的学界大佬和大厂高管投身创业。作为深度学习领域的先驱人物，Hinton也已经投身创业公司，这或许预示着一个新的AI创业黄金阶段将到来。
与此同时，正如Hinton所担忧的，随着AI的智力不断成长甚至在未来超过人类，我们也需要及早正视AI带来的风险，从而进行监管，并在产品开发和落地的全过程中对人类的未来更加负责任。
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