Quantencomputing-Meister Aaronson tritt OpenAI bei! Er ist auch der Mentor des besten Schülers der Yao-Klasse, Chen Lijie

Große Chefs großer inländischer Unternehmen haben ihre Jobs aufgegeben, sind an Universitäten gewechselt und haben ihr eigenes Unternehmen gegründet.

Was anders ist, ist, dass der Quantencomputing-Guru Scott Aaronson jetzt von der Lehrposition zu einem großen Unternehmen wechselt!

Heute sagte Aaronson in seinem Blog, dass er sich ein Jahr frei nehmen und nächste Woche bei OpenAI arbeiten werde.

Seine Aufgabe besteht darin, über die theoretischen Grundlagen der Sicherheit und Ausrichtung künstlicher Intelligenz (AI Safety and Alignment) nachzudenken.

Dazu gehört auch das Nachdenken über Fragen wie „Was ist das grundlegende Verständnis der Rechenkomplexität, wie man künstliche Intelligenz dazu bringen kann, Dinge zu tun, die wir tun wollen, anstatt Dinge zu tun, die wir nicht tun wollen?“

Jan Leike, Forscher für maschinelles Lernen bei OpenAI und Leiter des Alignment-Teams für künstliche Intelligenz, sagte: „Ich freue mich sehr auf die Zusammenarbeit mit dem legendären Scott Aaronson Man kann sagen, dass OpenAI es getan hat.“ begrüßte einen GROSSEN Namen, der „von zu Hause aus arbeitet“.

Wie soll ich es sagen?

Scott Aaronson sagte: „Aus familiären Gründen werde ich diese Arbeit hauptsächlich von meinem Zuhause in Texas aus erledigen, aber von Zeit zu Zeit auch zum OpenAI-Büro in San Francisco reisen.“

Während seiner Arbeit bei OpenAI wird Aaronson außerdem 30 % seiner Zeit damit verbringen, weiterhin das Quantum Information Center an der University of Austin zu leiten und mit seinen Studenten und Postdocs zusammenzuarbeiten.

Bis Ende dieses Jahres plant Aaronson, wieder ganztägig über Quantenthemen zu lehren, zu schreiben und darüber nachzudenken. Mit anderen Worten: Er ging zu OpenAI, nur um ein Jahr lang das Berufsleben kennenzulernen.

Für Aaronson bleiben Quantenprobleme das wichtigste Hobby in seinem Leben, auch wenn künstliche Intelligenz die Welt auf eine Weise dominiert, die keiner von uns ignorieren kann. Künstliche Intelligenz war ein Bereich, mit dem Aaronson als Doktorand zu forschen begann, bevor er sich dem Quantencomputing zuwandte.

Übrigens, was für ein Projekt wird Scott Aaronson bei OpenAI machen?

Er gab zu, dass er im Moment keine Ahnung hatte, also musste er ein ganzes Jahr lang darüber nachdenken und schlug mehrere Möglichkeiten vor.

Erstens könnte er eine allgemeine Theorie zur Stichprobenkomplexität für das Lernen in gefährlichen Umgebungen entwickeln.

Zweitens könnte man an der Interpretierbarkeit des maschinellen Lernens arbeiten: Wenn ein tiefes neuronales Netzwerk eine bestimmte Ausgabe erzeugt, gibt es eine Erklärung dafür, warum es diese Ausgabe erzeugt. Es ist rechnerisch komplex, diese zu finden Erklärung Sex, was können wir sagen?

Drittens kann die Fähigkeit schwacher Agenten untersucht werden, das Verhalten starker Agenten zu überprüfen.

Einige Internetnutzer fragten direkt: Sollten Sie befürchten, dass OpenAI Sie nur anheuert, um zu sagen: „Sehen Sie, wir haben Scott Aaronson, der dieses Problem löst, und nicht, was sich Sicherheitsforscher ausgedacht haben, die sich wirklich darum kümmern.“ ?

Scott Aaronson sagte: „Ich kann das Problem, über das Sie sich Sorgen machen, nicht beweisen. Egal, welche Arbeit ich zu diesem Thema mache, ich muss für mich selbst sprechen.“ Der David J. Bruton Jr. Centennial Professor für Informatik an der University of Texas in Austin fungiert als Gründungsdirektor des Quantum Information Center der Schule.

Aaronson erhielt einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Cornell University, einen Doktortitel von der University of California, Berkeley, und war Postdoktorand am Quantum Computing Institute der University of Waterloo in Kanada.

Zuvor lehrte er 9 Jahre lang Elektrotechnik und Informatik am Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Er lehrte von 2007 bis 2016 am MIT, war im Herbst 2007 als Assistenzprofessor tätig und wurde im Frühjahr 2013 zum außerordentlichen Professor befördert. Bis 2016 lehrte er als ordentlicher Professor an der University of Texas in Austin.

Chen Lijie, der beste Schüler der Klasse Yao, studierte während seines Austauschs am MIT bei Aaronson.

Fotoquelle: Tsinghua University

Niemand kennt Scott AaronsonScott Aaronson ist kein gewöhnlicher Mensch.

1981 wurde Aaronson in den Vereinigten Staaten geboren.

Seine Kindheitserfahrung ist relativ reichhaltig. Obwohl er seit seiner Kindheit in den Vereinigten Staaten lebt, wurde sein Vater als Kind zur Arbeit nach Hongkong geschickt. Infolgedessen verbrachte Aaronson auch einige Zeit in Asien.

Damals zeigte er seine Intelligenz in der Schule in Asien – er übersprang eine Klasse.

Unglücklicherweise verlief sein Weg zum Studium nach seiner Rückkehr in die Vereinigten Staaten sehr holprig, sei es aus Akklimatisierungsgründen oder aus anderen Gründen.

Er geriet oft mit Lehrern in Konflikt und seine Noten wurden unbefriedigend.

Schließlich meldete er sich für die Clarkson School an, ein Programm für begabte junge Menschen der Clarkson University, das es Aaronson ermöglichte, sich in seinem ersten Jahr an der High School für ein College zu bewerben.

Diese Gelegenheit war es auch, dass er im Jahr 2000 an der Cornell University zugelassen wurde und einen Bachelor-Abschluss in Informatik erhielt.

Nach seinem Abschluss gab er das Studium nicht auf und setzte sein Doktoratsstudium an der University of California, Berkeley fort. Schließlich promovierte er 2004 bei Professor Umesh Vazirani.

Eigentlich sind Aaronsons Fähigkeitspunkte schon seit seiner Jugend ausgeschöpft. Seine mathematischen Fähigkeiten waren im Vergleich zu seinen Altersgenossen außergewöhnlich. Im Alter von 11 Jahren brachte er sich selbst das Rechnen bei.

Selbst nachdem er mit 11 Jahren das Programmieren für sich entdeckt hatte, bedauerte er, dass er nicht früher damit begonnen hatte, sich damit auseinanderzusetzen, und fühlte, dass er zu weit hinter seinen „Kollegen“ zurückgefallen war, die „programmiert“ hatten seit vielen Jahren“.

Danach klickte er im übergeordneten Fähigkeitsbaum auf den Zweig Quantencomputing. Bei Cornell arbeitete er an zwei Komponenten: Rechenkomplexität und Quantencomputing.

Seine harte Arbeit und sein Talent bescherten ihm auch genügend Belohnungen.

Im April 2021 verlieh die Association for Computing Machinery (ACM) Aaronson den ACM Computing Award 2020 in Anerkennung seiner Beiträge im Bereich Quantencomputing.

Zu seinen Forschungsgebieten gehören insbesondere die Leistung und Grenzen von Quantencomputern, die umfassendere Theorie der rechnerischen Komplexität usw.

ACM führte ein, dass das Ziel des Quantencomputings darin besteht, die Gesetze der Quantenphysik zu nutzen, um Geräte zu konstruieren, um Probleme zu lösen, die mit klassischen Computern nicht oder nicht in angemessener Zeit gelöst werden können.

Und Aaronson zeigt uns, wie die Ergebnisse der Computational Complexity Theory neue Einblicke in die Gesetze der Quantenphysik liefern und anschaulich veranschaulichen, „was Quantencomputer können und was nicht“.

Darüber hinaus hat Aaronson auch das Konzept der „Quantenüberlegenheit“ mitentwickelt. Unter Quantenüberlegenheit versteht man das Erreichen eines „Meilensteins“, wenn ein Quantengerät ein Problem lösen kann, das ein klassischer Computer nicht in angemessener Zeit lösen kann.

Aaronson hat die theoretische Grundlage für viele Quantenüberlegenheitsexperimente geschaffen. Diese Art von Experimenten ermöglicht es Wissenschaftlern, überzeugende Beweise dafür zu liefern, dass Quantencomputer exponentielle Beschleunigungen ermöglichen können, ohne dass zunächst ein vollständig fehlertoleranter Quantencomputer gebaut werden muss.

ACM-Präsidentin Gabriele Kotsis sagte: „Aaronsons Beitrag beschränkt sich nicht nur auf Quantencomputing, sondern hatte auch erhebliche Auswirkungen auf Bereiche wie rechnerische Komplexitätstheorie und Physik

Erwähnenswert: Ja, Aaronson ist außerdem Autor von „Quantum Computing Since Democritus“.

Sein persönlicher Blog „Shtetl-Optimized“ beantwortet oft einige Fragen zum Quantencomputing aus populärwissenschaftlicher Sicht und erfreut sich schon immer großer Beliebtheit.

Er ist Autor von Who Can Name the Greater Number? , das in der akademischen Gemeinschaft der Informatik weit verbreitet ist, verwendet das von Tibor Radó beschriebene Konzept der Busy Beaver Numbers, um die Grenzen der Berechenbarkeit in Lehrumgebungen zu veranschaulichen.

Da nun eine so talentierte Person zu OpenAI gekommen ist, kann man sagen, dass ein talentierter General angekommen ist.

Heiße Kommentare von Internetnutzern

Nachdem Scott Aaronson angekündigt hatte, dass er OpenAI beitreten würde, sandten ihm viele Internetnutzer Segenswünsche für eine reibungslose Arbeit.

Um diesen Moment zu würdigen, nutzten Internetnutzer DALL·E, um ein Gemälde für Scott Aaronson zu erstellen.

Einige Internetnutzer diskutierten mit ihm über das Thema der Ausrichtung künstlicher Intelligenz.

Bitte erklären Sie: Wenn Menschen selbst diese Werte identifizieren, wie kann künstliche Intelligenz mit menschlichen Werten in Einklang gebracht werden? Und in den meisten Fällen halten sich Menschen nicht an die Werte, zu denen sie sich bekennen.

Für mich beweist dies, dass die grundlegende Kategorie des Denkens über Ausrichtung oder Sicherheit oder was auch immer nicht Moralphilosophie oder rechnerische Komplexität ist, sondern Evolutionstheorie. Das ist natürliche Selektion. Da die Evolution eine mathematische Grundlage hat (siehe John Baez), denke ich, dass es eine gewisse Überschneidung mit der vergleichenden Komplexität geben könnte.

Obwohl ich in keinem der beiden Bereiche ein Experte bin, mag die Frage, ob KI über Entscheidungsfreiheit oder Konsistenz verfügt, aus evolutionärer Sicht wichtig sein, ist aber nicht von zentraler Bedeutung.

Einige Internetnutzer, die Aaronsons Kurs bewundern, fragten: „Werden Sie im akademischen Jahr 2022–2023 noch den Quanteninformationswissenschaftskurs an der UT unterrichten? Ich freue mich wirklich darauf, diesen Kurs zu belegen!“

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonQuantencomputing-Meister Aaronson tritt OpenAI bei! Er ist auch der Mentor des besten Schülers der Yao-Klasse, Chen Lijie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!