양자 컴퓨팅 마스터 Aaronson이 OpenAI에 합류했습니다! 그는 야오 반의 최고 학생인 Chen Lijie의 멘토이기도 합니다.
- PHPz앞으로
- 2023-04-11 23:34:041616검색
국내 주요 기업의 대기업 상사들이 직장을 그만두고 대학으로 진학하고 사업을 시작했습니다.
다른 점은 양자 컴퓨팅 전문가 Scott Aaronson이 이제 교수직에서 대기업으로 이동했다는 것입니다!
오늘 Aaronson은 자신의 블로그에 University of Texas at Austin(UT Austin)을 1년 쉬고 다음 주에 OpenAI에서 일할 것이라고 밝혔습니다.
그의 업무는 인공지능 안전 및 정렬(AI Safety and Alignment)의 이론적 기초에 대해 생각하는 것입니다.
여기에는 "인공지능이 우리가 하고 싶지 않은 일을 하기보다는 우리가 하고 싶은 일을 하게 만드는 방법에 대한 계산 복잡성에 대한 원리 이해는 무엇인가?"와 같은 질문에 대해 생각해 보는 것이 포함됩니다.
OpenAI의 기계 학습 연구원이자 인공 지능 정렬 팀의 리더인 Jan Leike는 "전설적인 Scott Aaronson과 함께 작업하게 되어 매우 기대됩니다."라고 말했습니다. OpenAI가 "재택근무"하는 BIG Name을 환영했습니다.
Scott Aaronson은 "가족 관계로 인해 주로 텍사스에 있는 집에서 이 작업을 수행하지만 때때로 샌프란시스코에 있는 OpenAI 사무실로 이동할 예정입니다."라고 말했습니다.
OpenAI에서 근무하는 동안 Aaronson은 자신의 시간 중 30%를 오스틴 대학의 양자 정보 센터를 계속 관리하는 데 사용하여 학생 및 박사후 연구원과 함께 작업할 것입니다.
인공 지능이 우리 중 누구도 무시할 수 없는 방식으로 세상을 지배하고 있음에도 불구하고 Aaronson에게는 양자 문제가 삶의 주요 열정으로 남아 있습니다. 인공 지능은 Aaronson이 양자 컴퓨팅으로 전환하기 전에 박사 과정 학생으로서 연구를 시작한 영역이었습니다.
그런데 Scott Aaronson은 OpenAI에서 어떤 프로젝트를 하게 될까요?
그는 당분간 아무 생각이 없다고 인정했기 때문에 1년 동안 그것에 대해 생각하고 여러 가지 가능성을 제시해야 했습니다.
먼저, 그는 위험한 환경에서의 학습을 위한 표본 복잡성에 대한 일반적인 이론을 생각해 낼 수도 있습니다.
두 번째로 기계 학습의 해석 가능성에 대해 작업할 수 있습니다. 특정 출력을 생성하는 심층 신경망이 주어지면 해당 출력을 생성하는 이유에 대한 설명이 있습니다. 설명 섹스, 뭐라고 말해야 할까?
셋째, 강력한 에이전트의 동작을 확인하는 약한 에이전트의 능력을 연구할 수 있습니다.
일부 네티즌들은 OpenAI가 단지 "보세요, 우리는 이 문제를 실제로 걱정하는 보안 연구원들이 생각해낸 것이 아니라 Scott Aaronson이 이 문제를 해결하고 있습니다"라고 말하기 위해 당신을 고용하는 것이 걱정되는지 직접 물었습니다. ?
Scott Aaronson은 "당신이 걱정하는 문제를 증명할 수 없습니다. 이 주제에 대해 제가 어떤 일을 하든 저는 제 자신을 대변해야 합니다."라고 말했습니다.
Scott Aaronson은 현재 오스틴에 있는 텍사스 대학의 컴퓨터 과학과 David J. Bruton Jr. 100주년 교수는 학교 양자 정보 센터의 창립 이사로 재직하고 있습니다.
Aaronson은 코넬 대학교에서 컴퓨터 과학 학사 학위를, 캘리포니아 대학교 버클리에서 박사 학위를, 캐나다 워털루 대학교 양자 컴퓨팅 연구소에서 박사후 연구원을 역임했습니다.
이전에는 매사추세츠 공과대학(MIT)에서 9년 동안 전기공학과 컴퓨터 과학을 가르쳤습니다.
2007년부터 2016년까지 MIT에서 가르쳤고, 2007년 가을에 조교수를 역임했으며, 2013년 봄에 부교수로 승진했습니다. 2016년까지 그는 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스에서 정교수로 가르쳤습니다.
야오 클래스의 최고 학생인 Chen Lijie는 MIT 교환 기간 동안 Aaronson 밑에서 공부했습니다.
사진 출처: 칭화대학교
Scott Aaronson을 아는 사람은 아무도 없습니다
Scott Aaronson은 평범한 사람이 아닙니다.
Aaronson은 1981년 미국에서 태어났습니다.
그의 어린 시절 경험은 비교적 풍부합니다. 어릴 때부터 미국에서 살았지만 어렸을 때 아버지는 홍콩으로 파견돼 일을 하게 됐다. 결과적으로 Aaronson은 아시아에서도 한동안 시간을 보냈습니다.
그 당시 그는 아시아의 학교에서 그의 지능을 보여주었습니다. 그는 한 학년을 건너 뛰었습니다.
안타깝게도 적응 때문인지 다른 이유인지 미국으로 돌아온 후 그의 학업 길은 매우 험난했습니다.
선생님들과 자주 부딪혀 성적이 만족스럽지 못했습니다.
마지막으로 그는 Clarkson University에서 운영하는 영재 프로그램인 Clarkson School에 등록했으며, 이를 통해 Aaronson은 고등학교 1학년에 대학에 지원할 수 있었습니다.
이 기회 때문에 2000년 코넬대학교에 입학해 컴퓨터공학 학사학위를 받았습니다.
학위를 받은 후에도 그는 공부를 포기하지 않고 캘리포니아 대학교 버클리에서 박사 학위 공부를 계속했습니다. 마침내 2004년에 그는 Umesh Vazirani 교수로부터 박사 학위를 받았습니다.
사실 아론슨의 스킬 포인트는 어렸을 때부터 최대치였습니다. 그의 수학적 능력은 동료들에 비해 유난히 뛰어났습니다. 그는 11세에 스스로 미적분학을 배웠습니다.
그는 11살 때 컴퓨터 프로그래밍을 발견한 후에도 더 일찍 접하지 못한 것을 후회하고 프로그래밍을 하는 '동료들'보다 너무 뒤처졌다고 느꼈습니다. 몇 년 동안".
그 후, 그는 상위 스킬 트리에서 양자 컴퓨팅 분기를 클릭했습니다. Cornell에서 그는 계산 복잡성과 양자 컴퓨팅이라는 두 가지 구성 요소를 연구했습니다.
그의 노력과 재능 또한 그에게 충분한 보상을 안겨주었습니다.
2021년 4월, ACM(Association for Computing Machinery)은 양자 컴퓨팅 분야에 대한 공헌을 인정받아 Aaronson에게 2020 ACM Computing Award를 수여했습니다.
구체적으로 그의 연구 분야는 양자 컴퓨터의 성능과 한계, 더 넓은 계산 복잡도 이론 등입니다.
ACM은 양자 컴퓨팅의 목표는 양자 물리학의 법칙을 사용하여 기존 컴퓨터로는 해결할 수 없거나 합리적인 시간 내에 해결할 수 없는 문제를 해결하는 장치를 만드는 것이라고 소개했습니다.
그리고 Aaronson은 계산 복잡성 이론의 결과가 어떻게 양자 물리학 법칙에 대한 새로운 통찰력을 제공하고 "양자 컴퓨터가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것"을 명확하게 설명하는 방법을 보여줍니다.
뿐만 아니라 Aaronson은 "양자 우월성" 개념 개발에도 도움을 주었습니다. 양자 우월성은 양자 장치가 합리적인 시간 내에 기존 컴퓨터로 해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있을 때 도달하는 "이정표"를 의미합니다.
Aaronson은 많은 양자 우월성 실험의 이론적 기초를 확립했습니다. 이러한 종류의 실험을 통해 과학자들은 완전한 내결함성 양자 컴퓨터를 먼저 구축하지 않고도 양자 컴퓨터가 기하급수적인 속도 향상을 제공할 수 있다는 강력한 증거를 제공할 수 있습니다.
ACM 회장 Gabriele Kotsis는 "Aaronson의 기여는 양자 컴퓨팅에만 국한되지 않고 계산 복잡성 이론 및 물리학과 같은 분야에도 상당한 영향을 미쳤습니다."라고 말했습니다. Aaronson은 "Democritus 이후의 양자 컴퓨팅"의 저자이기도 합니다.
그의 개인 블로그 "Shtetl-Optimized"는 대중 과학 관점에서 양자 컴퓨팅에 관한 몇 가지 질문에 자주 답변하며 항상 매우 인기가 있었습니다.
그는 Who Can Name the Greater Number?를 저술했습니다. 컴퓨터 과학 학술 커뮤니티에 널리 유포된 이 책은 Tibor Radó가 설명한 Busy Beaver Numbers 개념을 사용하여 교육 환경에서 계산 가능성의 한계를 설명합니다.
이제 OpenAI에 이렇게 뛰어난 분이 오셨으니, 실력 있는 장군이 왔다고 할 수 있겠네요.
네티즌들의 뜨거운 댓글
Scott Aaronson이 OpenAI 합류를 발표한 후 많은 네티즌들이 그에게 원활한 업무 수행을 축복해 주었습니다.
이 순간을 기념하기 위해 네티즌들은 DALL·E를 사용하여 Scott Aaronson의 그림을 제작했습니다.
일부 네티즌들은 그와 인공지능 정렬 문제를 논의했는데,
인간 스스로 이러한 가치가 무엇인지 파악하게 된다면 인공지능이 어떻게 인간의 가치와 일치할 수 있는지 설명해주세요. 그리고 인간은 자신이 공언하는 가치와 일치하지 않는 경우가 많습니다.
나에게 이것은 정렬이나 안전 또는 무엇이든에 대한 사고의 기본 범주가 도덕 철학이나 계산의 복잡성이 아니라 진화론이라는 것을 증명합니다. 그것이 바로 자연선택이다. 진화에는 수학적 기초가 있기 때문에(John Baez 참조), 상대적인 복잡성과 어느 정도 교차점이 있을 수 있다고 생각합니다.
나는 어느 분야의 전문가도 아니지만 AI가 주체성이나 일관성을 갖고 있는지에 대한 질문은 진화론적 관점에서 중요할 수 있지만 핵심은 아닙니다.
Aaronson의 강좌를 존경하는 일부 네티즌들은 "2022-2023학년도에도 UT에서 양자정보과학 강좌를 강의하실 건가요? 이 강좌를 수강하는 것이 정말 기대됩니다!"라고 물었습니다.
위 내용은 양자 컴퓨팅 마스터 Aaronson이 OpenAI에 합류했습니다! 그는 야오 반의 최고 학생인 Chen Lijie의 멘토이기도 합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!