編輯：桃子 拉燕
【新智元導(dǎo)讀】OpenAI即將迎來量子計算大牛Scott Aaronson！剛剛，Aaronson在博客上宣布，他將離開德州大學(xué)一年，到OpenAI從事理論研究，而且大部分是遠程工作。
國內(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齊（AI Safety and Alignment）的理論基礎(chǔ)。
其中就包括思考像「計算復(fù)雜性對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的機器學(xué)習(xí)研究員，人工智能對齊團隊負責(zé)人Jan Leike表示，「非常期待和傳奇人物Scott Aaronson一起工作?！?/p>
Open AI迎量子計算大牛
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行這項工作，但也會時不時地前往位于舊金山的OpenAI辦公室?！?/p>
在OpenAI工作期間，Aaronson還會花30%的時間繼續(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只是體驗一年的工作生活。
對于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做什么樣的項目？
他承認暫時沒有頭緒，因此需要花一整年時間去思考，并提出了幾種可能性。
首先，他可能會得出一個關(guān)于樣本復(fù)雜性的一般理論，以便在危險環(huán)境中學(xué)習(xí)。
其次，可能會致力于機器學(xué)習(xí)的可解釋性：當(dāng)給定一個產(chǎn)生特定輸出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對為什么產(chǎn)生該輸出而進行解釋；對于找到該解釋的計算復(fù)雜性，我們能說些什么？
第三，可能會研究弱智能體驗證強智能體行為的能力。
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)心的這個問題。無論我在這個主題上做什么工作，都必須為自己說話?！?/p>
Scott Aaronson目前是德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校計算機科學(xué)David J. Bruton Jr. 百年紀念教授，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)獲計算機科學(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年的電子工程和計算機科學(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在美國出生。
他兒時的經(jīng)歷算是比較豐富。雖說他從小就在美國生活，但是他的父親在他童年的時候被派往了香港工作。于是，Aaronson也跟著在亞洲度過了一段時光。
那時，他在亞洲的學(xué)校就彰顯出了聰明才智——他跳級了。
可惜，不知道是水土不服還是什么原因，回到美國以后，他的求學(xué)之路就變得非?？部?。
他經(jīng)常與老師發(fā)生沖突，成績也變得不盡如人意。
最終，他報名了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目，該項目讓Aaronson在高一那年就可以申請大學(xué)。
也是因為這個契機，他被康奈爾大學(xué)錄取，并且在2000年獲得了計算機科學(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。
實際上，Aaronson的技能點從小開始就點滿了。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)了有計算機編程這么個玩意兒之后，懊惱自己沒有早點開始接觸，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到了量子計算這個分支。在康奈爾大學(xué)，他致力于研究計算復(fù)雜性和量子計算這兩個部分。
他的努力和天賦也給了他足夠的回報。
2021年4月，美國計算機協(xié)會（ACM）將2020年的ACM計算獎頒給了Aaronson，以表彰他在量子計算領(lǐng)域所作的貢獻。
具體來講，他的研究領(lǐng)域包括量子計算機的性能與局限，更廣義的計算復(fù)雜度理論等。
ACM介紹道，量子計算的目標是利用量子物理學(xué)定律來構(gòu)造設(shè)備，以解決經(jīng)典計算機無法解決或者無法在任何合理時間內(nèi)解決的問題。
而Aaronson向我們展示了計算復(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「量子計算機能做什么，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)一個量子設(shè)備能夠在合理的時間內(nèi)解決一個經(jīng)典計算機無法解決的問題時，就達到了一個「里程碑」。
Aaronson建立了許多量子霸權(quán)實驗的理論基礎(chǔ)。這種實驗讓科學(xué)家們能夠給出令人信服的證據(jù)，證明量子計算機能夠提供指數(shù)級的加速，而不必首先建立一個完整的容錯量子計算機。
ACM總裁Gabriele Kotsis表示，「Aaronson的貢獻并不局限于量子計算，在計算復(fù)雜性理論和物理學(xué)等領(lǐng)域也產(chǎn)生了重大影響?！?/p>
值得一提的是，Aaronson還著有《德謨克利特以來的量子計算》。
他的個人博客「Shtetl-Optimized」經(jīng)常從科普的角度解答一些關(guān)于量子計算的問題，一直廣受歡迎。
他撰寫的《誰可以命名更大的數(shù)字？》一文在計算機科學(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)境中可計算性的局限性。
如今，這么一個牛人來到了OpenAI，可以說是來了位精兵強將。
網(wǎng)友熱評
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齊問題，
請解釋下，當(dāng)人類自己認同這些價值觀是什么時，人工智能如何與人類價值觀對齊？并且通常情況下，人類并不會與自己所聲稱的價值觀保持一致。
在我看來，這證明了關(guān)于對齊或安全，或其他什么的基本思想范疇不是道德哲學(xué)，也不是計算復(fù)雜性，而是進化理論。也就是物競天擇。由于進化論有數(shù)學(xué)基礎(chǔ) (可參見John Baez) ，我認為可能存在一些與比較復(fù)雜性相交的情況。
雖然我不是這兩個領(lǐng)域的專家，但從進化的角度來看，人工智能是否具有能動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！」
參考資料：
