一张照片，一段往事
最近，一张老照片在AI圈内重新引发了热议。
这张照片是1986年CMU首届联结主义夏令营的合影。
有人将这张合影誉为AI界的“索尔维会议”。对于研究神经网络、计算神经科学和计算语言学的后辈而言，几乎都能在这张照片里找到自己领域的开创者。
照片中被圈出的，是深度学习的奠基人、图灵奖得主Geoffrey Hinton。正是在他的坚持下，神经网络最终迎来了复兴。另一位熟悉的面孔是图灵奖得主Yann LeCun，他后来发明的卷积神经网络开启了计算机视觉的新时代。同框的还有Stan Dehaene、Mitsuo Kawato、Jay McClelland等一众在认知科学、神经科学和计算机领域成就卓著的研究者。
在80年代，这群年轻人尚且籍籍无名。但几十年后，他们的思想与成果，正深刻影响着硅谷与华尔街。
因为照片中还有一位当时的博士生Peter Brown。他是Hinton指导的第一位博士研究生，如今的身份是全球顶尖量化对冲基金——文艺复兴科技公司的首席执行官，一位不折不扣的华尔街巨鳄。
四十年前，他跟随Hinton在卡内基梅隆大学研究语音识别；四十年后，他掌舵着全球最知名的量化基金，管理的财富早已成为数字的游戏。
也正是因为Peter Brown的存在，让Hinton的人格显得更为高尚。
在AI迎来复兴之前的漫长三十年里，Hinton不仅科研经费时常短缺，个人经济状况也称不上宽裕——他后来曾坦言，选择加入谷歌部分原因是为了给家人提供更好的保障。
但即便如此，这位“AI教父”从未动用过自己的关系，或要求那些已在业界取得巨大成功的弟子们为他提供任何帮助。这种安贫乐道、遗世独立的学者风范，始终如一。
Peter Brown：Hinton的首位弟子与对冲基金CEO
要了解Peter Brown是谁，只需查看多伦多大学官网统计的Hinton学生名单。
按毕业顺序，他是Hinton带出的第一位博士研究生。
这位“大师兄”早期专注于语音识别研究，博士毕业后曾任职于IBM，最终从AI领域跨界进入了金融界。
在华尔街，Peter Brown如今是举足轻重的人物。他是文艺复兴科技公司的现任CEO。这家由数学家詹姆斯·西蒙斯创立的公司，率先在华尔街大量招募数学、计算机科学人才，运用机器学习进行交易，成为了历史上回报最高的投资基金之一，也被誉为全球量化交易的先驱。
但Peter Brown的华尔街之路，并非一开始就规划好的。他曾是AI最早的信徒之一，也亲身经历了那个时代AI研究面临的典型困境。
AI发展中的路线之争
早在高中时期，Peter Brown就对傅里叶变换在语音识别中的应用产生了浓厚兴趣。
傅里叶变换是一种强大的数学工具。用一个简单的比喻来解释：当你聆听一首交响乐时，耳朵听到的是一个随时间变化的、复杂的混合声波。而经过傅里叶变换处理，就能分析出其中小提琴（高频）、大提琴（中频）等各声部所占的强度。它本质上是将信号从时域转换到频域进行分析的工具。
因此，进入哈佛大学后，Peter Brown目标明确地主修数学和物理。并在人工智能刚刚兴起时，前往卡内基梅隆大学师从Hinton，成为其首位博士生。
他的博士论文从信息论的视角，系统性地探讨了自动语音识别中的声学建模问题。
这篇论文发表于语音识别研究的早期阶段，其重要性在于：它奠定了基于统计模型（尤其是隐马尔可夫模型）的现代语音识别基础，其思想深刻影响了之后数十年语音识别乃至序列建模领域的发展。
博士毕业后，Peter Brown选择加入IBM，继续从事语音识别、机器翻译以及后来被称为大语言模型预训练的相关技术工作。
然而，在语音模型训练方面，Peter Brown和团队遭遇了方法论和数据的双重挑战。
当时学术界的传统观点认为，要让计算机理解语言，必须向其灌输人类的领域知识（例如语法规则）。但Peter Brown团队却选择了一条截然不同的路径：坚持使用纯数据驱动的统计方法，不预设任何语法规则，让机器直接从海量数据中学习概率模式。
这一做法在当时备受冷遇。他们发表的论文甚至遭到了审稿人的尖锐批评，其中一条评语写道：“机器翻译的信息论方法早在1949年就由沃伦·维弗提出，但到1950年已被学术界普遍拒绝。”
Peter Brown后来回忆，尽管论文最终被接收，但这句“刻薄的评语”给他留下了深刻印象。他将其裱起来挂在书房墙上，以此在遭遇质疑时自勉。
除了方法论之争，他们还面临数据和算力的匮乏。为了搜集训练数据，他们甚至翻阅了IBM反垄断诉讼中的证词文本。至于算力，Peter Brown曾透露：“当时使用的IBM大型机，其计算能力甚至不如现在的智能手机。”
“深蓝”的幕后推手
尽管环境艰难，IBM后来仍推出了震惊世界的“深蓝”国际象棋系统。而“深蓝”的诞生，离不开Peter Brown的一次关键推动。
据他自述，有一次他在洗手间偶遇了IBM计算机科学副总裁Abe Peled，便抓住机会提议：IBM只需投入约100万美元建造一台能击败世界冠军的国际象棋机器，其带来的广告效应将无可估量（当时公司内部认为在超级碗投放广告都过于昂贵）。
Abe Peled起初对此提议感到不悦，但半小时后便回电同意拨款。由于Peter Brown当时正专注于语音识别研究，他推荐了三位研究生好友具体负责该项目推进。后来，他亲自将这台机器命名为“深蓝”。
1997年，“深蓝”成功击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这一成就为IBM带来了巨大的全球声誉，据悉赛后其市值一度飙升了约20亿美元。
因经济压力转型，缔造“赚钱机器”
然而，在IBM事业稳步发展之时，Peter Brown却因家庭财务压力，做出了职业生涯的重大转折。
当时，他的家庭迎来了新生儿，生活开支骤增。与此同时，文艺复兴基金的创始人詹姆斯·西蒙斯向他发出了邀请，并提供了一份薪酬是IBM两倍的offer。
迫于现实压力，Peter Brown决定离开IBM，加入当时尚不知名的文艺复兴基金。他后来回忆道：“那次收到邀请后，我回到家，看着刚出生的女儿，意识到我别无选择。离开计算语言学领域，去一家无人知晓的小型对冲基金，完全是出于财务原因。”
加入文艺复兴后，Peter Brown很快发现，公司的程序员虽然聪明，但缺乏构建大型复杂系统的经验。于是，他与另一位从IBM一同跳槽而来的Robert Mercer合作，引入现代计算机科学的方法论，重写了整个股票交易系统。此后，他们被委以重任，负责公司的股票交易业务。
自2002年西蒙斯开始计划退休起，这两人逐步接管了公司除行政管理外所有的核心业务。2009年西蒙斯正式退休后，他们成为公司的联席CEO。2018年，随着Robert Mercer卸任，Peter Brown开始独自担任文艺复兴科技的CEO。
文艺复兴科技公司留给外界最深的印象是“神秘”与“超高收益”。它不对外公开募集资金，仅管理公司员工和少数长期客户的资产，却凭借远超同行的投资回报，被誉为华尔街“最赚钱的机器”。
其旗舰产品——大奖章基金，自1988年成立至2019年的三十多年间，创造了年化超过66%（扣除高昂管理费前）的惊人净回报率，成为了投资界一个难以复制的传奇。
这家公司的核心武器，正是由数学家和计算机科学家驱动的、完全依赖历史数据与量化模型的系统化交易。
Peter Brown曾表示，他倾向于招聘完全没有金融背景的数学家和物理学家：
教会科学家市场知识比教会金融从业者高级数学要容易得多。
此外，文艺复兴科技公司的成功也离不开Peter Brown的“工作狂”式投入。
他自述每周工作80小时，经常在凌晨2点开始发送工作邮件，截至2023年已累计在办公室里睡了近2000个晚上。
如此付出也为他带来了巨额财富。早在2012年，Peter Brown就因公司业绩突出登上福布斯全球对冲基金经理收入榜。作为联合CEO，他从公司约33%的净收益中获得了约1.25亿美元的收入，早早跻身亿万富翁行列。
而大约在同一时期，他的博士导师Geoffrey Hinton也面临着人生的关键抉择。
Hinton的伟大总是后知后觉
2013年，已在学术界耕耘数十年、并刚刚凭借AlexNet引爆深度学习革命的Hinton，做出了一个令外界意外的决定——以近乎拍卖的方式，将自己创立的公司出售给谷歌。
后来人们才知道，促使Hinton做出这一决定的理由相当朴素：缺钱。
他曾公开提到，自己有一名患有学习障碍的儿子，因担心孩子未来无法独立生活，才决定“为五斗米折腰”加入谷歌。那一年，Hinton已经64岁，一个常人普遍退休的年纪。
当时Hinton的身体状况并不算好，后来看来，这次选择几乎带有“托孤”式的个人变现意味。但即便如此，Hinton始终保持着学术上的独立性。
在计算机这样的应用科学领域，富学生之上鲜有穷导师，其中既有合作中的相互回馈，也不乏人情世故里的裙带关系。但Hinton是个例外。直到最近被“考古”，许多人才发现原来Hinton还有Peter Brown这样的亿万富豪学生，而且是他的第一位博士生。
若要理解Hinton的这种特质，或许可以从他的家世背景中找到线索。
Hinton出生于一个科学世家。如果AI或科学界有“老钱”概念，Hinton家族便是典范。
这是Hinton的家族成员图谱，堪称科学巨人世家：
其曾曾祖父是布尔代数的发明者乔治·布尔；曾祖父最早系统性提出了“四维空间”的概念；曾姑母埃塞尔·伏尼契创作了小说《牛虻》；父亲则是一名昆虫学家……
他的姑妈Joan Hinton（中文名寒春）是一位核物理学家。她曾以恩里科·费米学生的身份参与曼哈顿计划，是该计划中为数不多的女科学家之一。在目睹核爆危害后，她转向反核与和平事业，人生后半程长期定居中国，投身农业机械化与奶牛养殖，被誉为“从曼哈顿计划走来的中国奶牛专家”，也是最早获得中国绿卡的外国人之一。如今在北京昌平的农机院仍立有她的塑像。
初中课文《邓稼先》中曾提及寒春——当时有传言称她参与了中国原子弹工程，杨振宁为此写信询问邓稼先，邓稼先在回信中明确澄清了此事。
这也算是科学界千丝万缕交集里的一段“量子纠缠”了。
了解Hinton的身世，便能更容易理解他身上的某些坚持与气质。
当全世界都不看好神经网络时，他能默默忍受数十年如一日的寒冬，板凳一坐十年冷。
当资本为AI狂欢时，他却毅然离开谷歌，只为更独立地站出来警示AI的风险。
在美国觉得他老生常谈后，他转向欧洲发声；欧洲若听不进去，他便克服腰疾来到中国，希望让更多有能力影响AI进程的中国人参与讨论。
这位老爷子似乎总是不合时宜。
但Hinton的远见，总在更长的时间维度检验中彰显其伟大。
他像一位严师，很少公开夸赞学生——最知名的一次，是在诺奖获奖后称赞Ilya Sutskever，因为Ilya在Sam Altman唯利是图、忽视AI风险时选择开除他。
古今中外，不乏名师将学生的世俗成功视为自身成就的核心标准——门下有多少身居高位者，有多少亿万富豪。
但Hinton代表的是另一类：壁立千仞，超脱世俗。
他几乎从未用Peter Brown的成功来证明自己的成就，甚至直到最近，许多人才知道“清贫半生”的Hinton还有这样一位亿万富豪学生。他穿越黑夜与冷雨，穷且益坚，最终在时间的检验中获得认可与嘉奖。
中国古语有云：岁寒，然后知松柏之后凋也。
Hinton其人，松柏长青。
参考链接：
[1] https://x.com/deedydas/status/2003142300101485048
[2] https://www.goldmansachs.com/insights/goldman-sachs-exchanges/09-11-2023-peter-brown.html
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_Fitzhugh_Brown
[4] https://x.com/t6aguirre/status/1843655707826237864
关注“鲸栖”小程序，掌握最新AI资讯
本文来自网络搜集，不代表鲸林向海立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：http://www.itsolotime.com/archives/17949