國(guó)內(nèi)大廠的大牛紛紛離職，轉(zhuǎn)投高校，自創(chuàng)業(yè)。

偏偏與眾不同的是，量子計(jì)算大牛Scott Aaronson現(xiàn)在要從教學(xué)陣地轉(zhuǎn)移大廠了！

今天，Aaronson在博客上表示，自己將從德克薩斯州大學(xué)奧斯汀分校（UT Austin）休假一年，并在下周去OpenAI工作。

他的工作職責(zé)是思考人工智能安全和對(duì)齊（AI Safety and Alignment）的理論基礎(chǔ)。

其中就包括思考像「計(jì)算復(fù)雜性對(duì)于如何讓人工智能做我們想做的事情，而不是做我們不想做的事情的原則性有什么理解」這樣的問題。

OpenAI的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員，人工智能對(duì)齊團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Jan Leike表示，「非常期待和傳奇人物Scott Aaronson一起工作?！?/span>

Open AI迎量子計(jì)算大牛

可以說，OpenAI迎來了一位「居家辦公」的BIG Name。

怎么講？

Scott Aaronson表示，「出于家庭原因，我將主要在德克薩斯州的家中進(jìn)行這項(xiàng)工作，但也會(huì)時(shí)不時(shí)地前往位于舊金山的OpenAI辦公室?！?/span>

在OpenAI工作期間，Aaronson還會(huì)花30%的時(shí)間繼續(xù)管理奧斯汀大學(xué)的量子信息中心，與他的學(xué)生和博士后一起工作。

到今年年底，Aaronson計(jì)劃重新回到全職教學(xué)、寫作和思考量子問題的崗位上。也就是說，他去OpenAI只是體驗(yàn)一年的工作生活。

對(duì)于Aaronson來說，即便在人工智能以我們都無法忽視的方式統(tǒng)治著世界之際，量子問題仍是其生活中最主要的愛好。在他轉(zhuǎn)向研究量子計(jì)算之前，人工智能曾是Aaronson作為博士生開始研究的領(lǐng)域。

話說，Scott Aaronson到底要在OpenAI做什么樣的項(xiàng)目？

他承認(rèn)暫時(shí)沒有頭緒，因此需要花一整年時(shí)間去思考，并提出了幾種可能性。

首先，他可能會(huì)得出一個(gè)關(guān)于樣本復(fù)雜性的一般理論，以便在危險(xiǎn)環(huán)境中學(xué)習(xí)。

其次，可能會(huì)致力于機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性：當(dāng)給定一個(gè)產(chǎn)生特定輸出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)為什么產(chǎn)生該輸出而進(jìn)行解釋；對(duì)于找到該解釋的計(jì)算復(fù)雜性，我們能說些什么？

第三，可能會(huì)研究弱智能體驗(yàn)證強(qiáng)智能體行為的能力。

有網(wǎng)友直接問道，你是否應(yīng)該擔(dān)心OpenAI只是雇傭你為了說「看，我們有Scott Aaronson在解決這個(gè)問題，而不是真正關(guān)心它的安全研究人員想出了什么」？

Scott Aaronson稱，「我自己沒法證明你自己擔(dān)心的這個(gè)問題。無論我在這個(gè)主題上做什么工作，都必須為自己說話。」

Scott Aaronson目前是德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校計(jì)算機(jī)科學(xué)David J. Bruton Jr. 百年紀(jì)念教授，擔(dān)任學(xué)校量子信息中心創(chuàng)始主任。

Aaronson曾在康奈爾大學(xué)獲計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)學(xué)士學(xué)位，在加州大學(xué)伯克利分校獲博士學(xué)位，在加拿大滑鐵盧大學(xué)量子計(jì)算研究所做博士后研究員。

此前，他曾在麻省理工學(xué)院（MIT）教了9年的電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)。

他2007-2016年在MIT任教，2007 年秋任助理教授，2013年春晉升為副教授。直到，2016年至今在德州大學(xué)奧斯汀分校任教，任全職教授。

姚班學(xué)霸陳立杰在MIT交換期間，曾師從Aaronson。

圖源：清華大學(xué)

無人不知 Scott Aaronson

Scott Aaronson可不是一般人。

1981年，Aaronson在美國(guó)出生。

他兒時(shí)的經(jīng)歷算是比較豐富。雖說他從小就在美國(guó)生活，但是他的父親在他童年的時(shí)候被派往了香港工作。于是，Aaronson也跟著在亞洲度過了一段時(shí)光。

那時(shí)，他在亞洲的學(xué)校就彰顯出了聰明才智——他跳級(jí)了。

可惜，不知道是水土不服還是什么原因，回到美國(guó)以后，他的求學(xué)之路就變得非?？部?。

他經(jīng)常與老師發(fā)生沖突，成績(jī)也變得不盡如人意。

最終，他報(bào)名了Clarkson學(xué)校，這是一所由Clarkson大學(xué)為有天賦的年輕人開辦的項(xiàng)目，該項(xiàng)目讓Aaronson在高一那年就可以申請(qǐng)大學(xué)。

也是因?yàn)檫@個(gè)契機(jī)，他被康奈爾大學(xué)錄取，并且在2000年獲得了計(jì)算機(jī)科學(xué)的學(xué)士學(xué)位。

拿到學(xué)位后，他沒有放棄求學(xué)，繼續(xù)奔赴加州大學(xué)伯克利分校攻讀博士學(xué)位。最終，2004年，他在Umesh Vazirani教授手下拿到了博士學(xué)位。

實(shí)際上，Aaronson的技能點(diǎn)從小開始就點(diǎn)滿了。他的數(shù)學(xué)能力和同齡人相比超乎尋常的優(yōu)異，他在11歲那年自學(xué)了微積分。

甚至，他在11歲那年發(fā)現(xiàn)了有計(jì)算機(jī)編程這么個(gè)玩意兒之后，懊惱自己沒有早點(diǎn)開始接觸，覺得自己已經(jīng)和「編程多年」的「同齡人」落下太多。

而之后，他在更高層的技能樹上點(diǎn)到了量子計(jì)算這個(gè)分支。在康奈爾大學(xué)，他致力于研究計(jì)算復(fù)雜性和量子計(jì)算這兩個(gè)部分。

他的努力和天賦也給了他足夠的回報(bào)。

2021年4月，美國(guó)計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)（ACM）將2020年的ACM計(jì)算獎(jiǎng)?lì)C給了Aaronson，以表彰他在量子計(jì)算領(lǐng)域所作的貢獻(xiàn)。

具體來講，他的研究領(lǐng)域包括量子計(jì)算機(jī)的性能與局限，更廣義的計(jì)算復(fù)雜度理論等。

ACM介紹道，量子計(jì)算的目標(biāo)是利用量子物理學(xué)定律來構(gòu)造設(shè)備，以解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法解決或者無法在任何合理時(shí)間內(nèi)解決的問題。

而Aaronson向我們展示了計(jì)算復(fù)雜性理論的研究結(jié)果如何為量子物理學(xué)定律提供新的見解，并且清楚地說明了「量子計(jì)算機(jī)能做什么，不能做什么」。

不僅如此，Aaronson還幫助發(fā)展了「量子霸權(quán)」概念。量子霸權(quán)是指，當(dāng)一個(gè)量子設(shè)備能夠在合理的時(shí)間內(nèi)解決一個(gè)經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法解決的問題時(shí)，就達(dá)到了一個(gè)「里程碑」。

Aaronson建立了許多量子霸權(quán)實(shí)驗(yàn)的理論基礎(chǔ)。這種實(shí)驗(yàn)讓科學(xué)家們能夠給出令人信服的證據(jù)，證明量子計(jì)算機(jī)能夠提供指數(shù)級(jí)的加速，而不必首先建立一個(gè)完整的容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)。

ACM總裁Gabriele Kotsis表示，「Aaronson的貢獻(xiàn)并不局限于量子計(jì)算，在計(jì)算復(fù)雜性理論和物理學(xué)等領(lǐng)域也產(chǎn)生了重大影響。」

值得一提的是，Aaronson還著有《德謨克利特以來的量子計(jì)算》。

他的個(gè)人博客「Shtetl-Optimized」經(jīng)常從科普的角度解答一些關(guān)于量子計(jì)算的問題，一直廣受歡迎。

他撰寫的《誰可以命名更大的數(shù)字？》一文在計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)界中得到了廣泛傳播，文中使用了 Tibor Radó 所描述的 Busy Beaver Numbers 的概念來說明在教學(xué)環(huán)境中可計(jì)算性的局限性。

如今，這么一個(gè)牛人來到了OpenAI，可以說是來了位精兵強(qiáng)將。

網(wǎng)友熱評(píng)

Scott Aaronson宣布即將加入OpenAI工作后，許多網(wǎng)友為他送去工作順利的祝福。

為了紀(jì)念這一刻，網(wǎng)友用DALL·E為Scott Aaronson生成了一幅畫。

有網(wǎng)友與其探討了人工智能對(duì)齊問題，

請(qǐng)解釋下，當(dāng)人類自己認(rèn)同這些價(jià)值觀是什么時(shí)，人工智能如何與人類價(jià)值觀對(duì)齊？并且通常情況下，人類并不會(huì)與自己所聲稱的價(jià)值觀保持一致。

在我看來，這證明了關(guān)于對(duì)齊或安全，或其他什么的基本思想范疇不是道德哲學(xué)，也不是計(jì)算復(fù)雜性，而是進(jìn)化理論。也就是物競(jìng)天擇。由于進(jìn)化論有數(shù)學(xué)基礎(chǔ) (可參見John Baez) ，我認(rèn)為可能存在一些與比較復(fù)雜性相交的情況。

雖然我不是這兩個(gè)領(lǐng)域的專家，但從進(jìn)化的角度來看，人工智能是否具有能動(dòng)性或者一致的問題可能很重要，但不是核心。

還有崇拜Aaronson課程的網(wǎng)友問道，「您還會(huì)在UT教授2022-2023學(xué)年的量子信息科學(xué)課程嗎？我真的很期待上這門課！」