硅谷”扫地僧”Jeff Dean：当AI大神开始凡尔赛
刚听说Jeff Dean又有新动向？对，那个能让AI学会“看猫”、却可能自己懒得用猫砂盆的科技界段子主角。作为Google Brain的创始人和现代AI的幕后推手，这位低调的”硅谷扫地僧”最近在《登月播客》里，一不小心（或蓄谋已久？）又聊嗨了。
1. “我只是个普通程序员” —— Jeff Dean的经典开局
2. “神经网络看猫”：一场意外还是AI革命？
2012年，Jeff的团队让神经网络认出猫——这件事听起来像是：
3. TensorFlow和TPU：被迫营业的AI硬件
当被问及为何搞出TensorFlow时，Jeff表示：
“因为我们当时需要，而市面上没有——所以我就顺手写了个。”后来TPU（专用AI芯片）诞生，理由更简单：
“CPU和GPU太慢了，我不想等。”
4. 未来AI：Jeff的”淡定预言”
在被问及AI的未来时，Jeff依旧保持”低能耗发言模式”：
结语：Jeff Dean的终极凡尔赛
所以，当这个星球上最聪明的大脑之一，用“我只是做了点小改进”的语气谈论改变世界的技术时，普通人只能：
毕竟，天才的谦虚往往才是最高级的凡尔赛。
Jeff Dean 的奇闻轶事大揭秘
今天我们来扒一扒 Jeff Dean 这位科技圈大神的一些鲜为人知的趣事，保证让你笑掉大牙的同时还能学到点东西！
那些年 Jeff Dean 的神操作
怎么样？Jeff Dean 不仅是个编程天才，还是个隐藏的 喜剧大师，每句话都自带冷幽默Buff！
超级工程师，早已看好神经网络
J·E·F·F：硅谷界的超级CPU
在号称”工程界复仇者联盟”的谷歌内部，有位被称为“人类编译器”的神秘存在 —— Jeff Dean。这位老兄写代码的速度快得让IDE都来不及报错，当你还在纠结分号是否该换行时，人家已经重构完整个系统并顺手解决了P=NP的世纪难题。
关于Jeff Dean的都市传说
“看到报错信息？那说明你的程序居然有机会运行了。” —— 据说是Jeff Dean安慰实习生时的名言。当普通程序员还在为oncall报警瑟瑟发抖时，这位大佬的显示器上常年显示着令人安心的字样：“404: Problems Not Found”。
乐高小子如何变身”谷歌大神”？Jeff Dean的童年秘辛
Jeff Dean的非典型工程师之路
1. 移动城堡般的童年
2. 夏威夷奇遇记
9岁那年，小Jeff在沙滩上思考人生：”是堆沙子城堡，还是堆代码城堡呢？”
3. 上古时期的”云计算”
当时的计算机使用流程：
于是乎，后来的故事你们都知道——那个等不及”主机大神”的小男孩，最终自己成了让全世界程序员跪拜的”代码之神”。
那个让Jeff老爸”触电”的火腿罐头电脑
你绝对想不到，Jeff的老爸在某本皱巴巴的杂志里发现了一则“改变人生”的广告——“仅需299美元，组装你的未来！”于是他豪气冲天地掏出了钱包，换来了一堆螺丝、电路板和满满一本堪比《牛津词典》的说明书。
这台传说中的Intel 8080套件，长得像个被扒开内脏的火腿罐头，据说比Apple II还要年长一两岁——换句话说，它算是硅谷的恐龙化石了。但Jeff老爸不在乎，他撸起袖子，眼中闪烁着“我一定能拼出个高科技”的光芒。
结果呢？
但Jeff老爸很骄傲，毕竟他可能是全世界唯一用螺丝刀和电工胶带“驯服”8080的人。而当年Apple II的用户？哼，他们只是“买了台现成的玩具”罢了！
Jeff Dean的”叛逆”编程初体验：从灯箱黑客到AI狂热者
第一章：那个闪烁的魔法盒
明尼苏达州的”黑客养成计划”
AI的心动时刻
神经网络的疯狂进化史
1990年的”高科技”
天真的并行计算实验
某位勇士（我们暂且称他为”乐观先生”）突发奇想：
这感觉就像试图用一支玩具水枪扑灭森林大火——精神可嘉，但现实很骨感。如今再看，上百层的神经网络轻轻松松就能搞定当年想都不敢想的任务。科技发展，有时候比科幻小说还离谱！
脑洞大开：Jeff Dean的AI奇幻漂流
小伙计与神经网络的初次约会
90年代的AI跑酷大赛
曲线救国的科研之路
科技界的”变形金刚”——DEC与它的数字化冒险
如果你以为科技公司都是那种“从一而终”的学霸，那可就错了！来看看DEC（Digital Equipment Corporation）——这家公司就像是电脑界的”百变怪”，一路走来既辉煌又坎坷，最后还是躲不过被收购的命运。
DEC的”发家史”
可惜的是，童话故事并没有一直美好下去……
最终归宿：被收购+人才出走
所以你看，DEC虽已消失，但它的技术精神还在世界各处蹦跶，搞不好你现在的手机处理器里还有点它的”DNA”呢！
谷歌大脑秘辛：一次茶水间闲聊
工程师界的”雪球达人”：Jeff Dean的传奇玩法
Jeff Dean这位技术大神有个奇怪的癖好——像个刚入学的小学生一样，总是把自己”清零”。
这位大神用实际行动证明：
Jeff Dean的职业哲(zhe)学可以总结为：
这种做法的妙处在于：
据说谷歌的HR最头疼的就是给他写职位描述：”负责…呃…找新雪球？”
一个码农的奇妙冒险：从Spanner到吴恩达
作为一个刚刚把Spanner项目搞得”勉强能运行”的程序员，他已经开始琢磨:”难道我的人生就只能每天和数据库索引玩捉迷藏了吗？”(剧透:答案是No)
就在他对着电脑屏幕发呆，思考第10086种改进数据库事务的方法时，命运之神突然拍了拍他的键盘:”嘿，小伙子，给你介绍个大牛怎么样？”
然后…BAM！历史性会晤就这样发生了——他遇见了传说中的人工智能大佬吴恩达！这简直就像一个刚学会游泳的人突然遇到了海王！
就这样，我们的主人公一秒钟前还在纠结分布式系统的CAP定理，下一秒就被丢进了深度学习的大染缸。谁能想到debug数据库的人现在要去debug神经网络了呢？
“神经网络狂想曲：从茶歇闲聊到AI帝国的诞生”
在某个阳光明媚的下午，谷歌的茶水间上演了一场史诗级聊天——
于是，Google Brain 的种子就在这一刻种下了。他们的目标简单而粗暴——既然GPU训练效果不错，那要是用2000台电脑+16000个核心狂喂数据，AI到底能学成啥神仙？
接下来的故事堪称AI界的《速度与激情》：
如今回头看，谁能想到这一切竟然起源于一杯咖啡加上两句闲聊呢？难怪后来的AI研究员都深信：伟大的项目，往往都是从茶水间的脑洞开始。
“猫”力全开：神经网络的”喵呜”时刻
当数百个团队开始捣鼓那个早期的神经网络框架时，谁也没想到，最后的“人工智能大事件”居然会被一只猫的照片抢了头条。没错，就是那种毛茸茸、会卖萌、整天思考如何统治人类的生物。
《纽约时报》的报道一出，这只猫瞬间成了科技圈的“顶流网红”，甚至比某些硅谷CEO还引人注目。人们纷纷感叹：
不！最重要的是——“看，电脑也能认出一只猫！”
这大概就是科技史上的“喵呜时刻”，当冰冷的代码遇上一只懒洋洋的猫，整个AI界突然有了灵魂。（当然，猫可能并不在乎。）
机器学习的”猫”腻：谷歌如何用算法撸出一只完美橘猫
这群人把这个”平均猫”模型带到Imagenet派对上大放异彩：
当需要训练语音模型时，谷歌直接开启了”氪金模式”：
这次疯狂的AI实验不仅教会了机器认识猫，还意外催生了谷歌的TPU——这大概是有史以来最贵的一只”猫抓板”。看来想要在AI界混出名堂，不仅要会训练模型，还得会训练硬件来配合你的任性啊！
注意力机制三部曲
谷歌大脑的”脑洞”时刻：当单词开始玩捉迷藏
不久之后，谷歌大脑团队搞出了个更离谱的东西——注意力机制（attention）。这玩意儿简直像是给AI装上了”班主任之眼”，让神经网络能像人类一样，对重要信息疯狂”盯梢”。
以前我们写”纽约市”就是老老实实写NYC，现在AI学会了高端玩法：给每个词发一套”千维豪宅”。
（但它们绝对不会因为靠得太近而在向量空间里串味）
这个算法的精髓可以用一句话概括：
现在”国王 – 男人 + 女人 = 女王”这种算术题，AI能做对不是因为懂政治，纯粹是向量加减法玩得溜！
当AI学会“传话游戏”：探索序列到序列模型的奇妙世界
有一天，Oriol Vinyals、Ilya Sutskever和Quoc Le这三个聪明绝顶的研究员坐在一起玩“传话游戏”——就是那种你悄悄告诉下一个人一句话，最后看消息被传成啥样的游戏。只不过，他们用的不是人类，而是长短期记忆网络（LSTM），一种特别喜欢记小本本的神经网络。
LSTM：AI的“记仇”特工
序列到序列：机器版的“你说我译”
他们的发明，序列到序列（sequence to sequence）模型，本质上就是让AI玩高阶传话：
为什么这很厉害？
所以，下次你的翻译软件突然文艺范儿十足，别忘了感谢这三位科学家——以及那个超爱记笔记的LSTM！
神经网络中的那些”记性好”的家伙们
让我们来谈谈那些擅长”记东西”的神经网络吧！
LSTM：一个健忘症患者的完美解药
想象一下LSTM是一个拎着一大堆购物袋的健忘症患者，只不过：
搞笑的是，这种”一边走一边记”的本事，居然成为了机器翻译的黄金标准！就像是让一个健忘症患者来当国际会议的同声传译，结果他做得比专业翻译还好！
注意力机制：Transformer带来的派对
然后Transformer出现了，带着它那八人研发团队(Noam Shazeer领衔)发明的注意力机制跑来抢风头。
这就像是：
结果呢？机器翻译领域直接被这场疯狂的注意力派对彻底改变了！
记忆的科学之舞：一种全新的思维方式
与其像个内存不足的手机一样，在每个单词出现时疯狂刷新它的状态，不如学习某些人类朋友的终极生存技能——选择性遗忘？
事实上，这个概念妙就妙在：
想象一下，你的系统现在就像一个记忆力超群的大学教授，课本的每个角落都塞满了小纸条（但至少不会像某些教授一样把它们全吃下去）。
注意力机制：一篇论文引发的“史诗级”内存消耗
这篇革命性的论文带来了一个神奇的东西，叫“注意力机制”。
听起来很高大上，对吧？但其实你可以把它想象成一群小人在互相递电话，每个人都在疯狂接打，聊天记录爆炸。
核心亮点
现实版类比
想象你开了一个会，参会者个个超级话痨，每说一句话就要征求所有人的意见——这样的会议显然又慢又烧脑（RAM），但神奇的是，得出结论居然精准无比！
LLM突破触及门槛，自动化闭环颠覆人类
AI研究的神经科学之旅
无法透视的数码大脑
就像你那总在刷短视频的表哥一样，大型语言模型(LLM)也时常做出一些令人摸不着头脑的事情。研究人员挠破头皮想要搞清楚这些神经网络究竟在嘀咕些什么，却发现它们比青春期的孩子还难懂！
“这不是代码，这是玄学！”
传统的编程世界仿佛透明的玻璃房子，而现代的语言模型则像一间塞满了毛线的阁楼：
当工程师变身神经科医生
研究人员现在的工作状态更像是在观察实验室里的小白鼠：
“我们过去debug是看代码，”资深AI研究员王博士说，”现在是看神经元们是不是在开派对。”
这场解码数字大脑的冒险还在继续，谁知道下次大型语言模型会不会给我们一个wink呢？
神经元解码与机器心思：Jeff Dean眼中的AI可解释性
机器在想什么？这不比猜女友心思容易
Jeff Dean最近聊到一个比”中午吃什么”更让人头疼的问题——我们真的懂这些大型语言模型(LLM)在想什么吗？研究者们文雅地称之为”可解释性”，说白就是：”AI大哥，您刚才为啥那么回复？给个解释呗！”
“直接问AI”的未来式思考
Jeff Dean提出了一个令人振奋(或毛骨悚然)的可能性：
未来也许我们只需直接问AI：”嘿，你为啥这么决定？”然后它就会老实回答。希望到时候它不会像某些人类一样说”不为什么，就是感觉”。主持人机智地避开了”AGI”(通用人工智能)这个会让任何AI专家立即进入防御模式的术语。毕竟在这个领域：
AI的”偏科”现状
Jeff Dean打了个比方：当前LLM像那种有些科目满分、有些刚及格的”偏科生”：
至于未来需要什么？是更多突破性技术，还是简单粗暴地堆算力？Jeff Dean可能正在心里默念：”小孩子才做选择，大人们两者都要。”
当AI开始”自嗨”：未来的科技怪圈
想象一下，未来的AI不再需要人类当”监工”——它自己就能脑洞大开、疯狂试错、自我打脸，甚至还能在数据海洋里狂野冲浪。Jeff Dean（谷歌AI大佬）早就预言：强化学习+超级算力=科学界的”永动机”。
疯狂的自动化闭环
未来已来？
未来五年规划
Jeff Dean的”五年小目标”：让AI变得更便宜，不然大家都用不起啦！
未来五年的宏伟计划
当被问到未来的五年规划时，谷歌DeepMind的灵魂人物Jeff Dean露出了神秘的微笑：
Jeff Dean的新秘诀：想法可以失败，但一定要酷
他神秘兮兮地透露：”我正在酝酿一些新点子。”
总结
Jeff Dean的五年规划简单来说就是：
© 版权声明
本站部分内容来源于互联网，仅用于学习、交流与信息分享之目的。版权归原作者或相关权利人所有，如涉及版权问题，请及时与本站联系，我们将在第一时间核实并处理。
相关文章
