量子计算领域大佬

量子计算大神Aaronson加盟OpenAI！他还是姚班学霸陈立杰导师

新智元报告

编辑:桃子拉言

[新智元简介] OpenAI即将迎来量子计算巨人Scott Aaronson！就在刚刚，Aaronson在自己的博客上宣布，他将离开德州大学一年，去OpenAI做理论研究，大部分是远程工作。

国内大厂的大牛们纷纷离职，转行上大学，自己创业。

不一样的是，量子计算的大牛斯科特·阿伦森现在要从教职走向大厂了！

今天，Aaronson在他的博客上说，他将从德克萨斯大学UT奥斯汀分校休假一年，并于下周在OpenAI工作。

他的工作是思考AI安全和对齐的理论基础。

包括思考“如何让人工智能做我们想做的事，而不是我们不想做的事，这个原则上对计算复杂性的理解是什么”这样的问题。

人工智能的机器学习研究员兼人工智能对齐团队负责人简·雷科(Jan Williams)表示，“我非常期待与传奇人物斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)合作。」

开放欢迎量子计算丹尼尔

可以说OpenAI迎来了一个“家庭办公室”的大牌。

怎么会？

斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)表示，“出于家庭原因，我会主要在德克萨斯州的家中做这项工作，但也会时不时去旧金山的OpenAI办公室。」

在OpenAI期间，Aaronson还将花30%的时间管理奥斯汀大学的量子信息中心，与他的学生和博士后一起工作。

到今年年底，阿伦森计划重返全职教学，写作和思考量子问题。换句话说，他去OpenAI体验的只是一年的工作生活。

对于阿伦森来说，即使当人工智能以我们任何人都无法忽视的方式统治世界时，量子问题仍然是他生活中的主要爱好。在转向量子计算之前，人工智能是阿伦森在读博士生时就开始研究的领域。

换句话说，Scott Aaronson想在OpenAI做什么样的项目？

他承认自己暂时没有头绪，需要花整整一年的时间去思考，并提出了几种可能性。

首先，他可能会提出一个关于样本复杂性的一般理论，这样他就可以在危险的环境中学习。其次，可能致力于机器学习的可解释性:当给出一个产生特定输出的深度神经网络时，解释为什么会产生输出；对于发现这种解释的计算复杂性，我们能说些什么呢？第三，我们可以研究智力迟钝的人体验强智能代理的行为的能力。

有网友直接问，你是不是应该担心OpenAI只是雇你说“你看，我们有Scott Aaron来解决这个问题，而不是真正关心它的安全研究人员想出来的东西”？

斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)说，“我无法证明你所担心的问题。无论我在这个课题上做什么工作，我都必须为自己辩护。」

斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)目前是奥斯汀德克萨斯大学(University of Texas at Austin)计算机科学的大卫·j·布鲁顿(David J. Bruton Jr)百年纪念教授，并担任该校量子信息中心的创始主任。

阿伦森获得康奈尔大学计算机科学学士学位，加州大学伯克利分校博士学位，加拿大滑铁卢大学量子计算研究所博士后研究员。

此前，他曾在麻省理工学院教授电子工程和计算机科学9年。

他于2007年至2016年在麻省理工学院任教，2007年秋成为助理教授，2013年春晋升为副教授。直到2016年，他一直在奥斯汀的德克萨斯大学担任全职教授。

麻省理工学院交流期间，姚班学巴陈立杰师从阿伦森。

来源:清华大学

我不知道。艾隆森

斯科特·阿伦森不是普通人。

阿伦森1981年出生于美国。

他的童年经历相当丰富。虽然他从小生活在美国，但他的父亲在他童年时被送到香港工作。所以阿伦森也在亚洲呆了一段时间。

当时，他在亚洲的学校显示了他的聪明——他跳了一级。

可惜不知道是水土不服还是什么原因。回到美国后，他的求学之路变得非常坎坷。

他经常和老师发生矛盾，成绩变得不尽人意。

最终，他报名参加了克拉克森学校(Clarkson School)，这是克拉克森大学为有才华的年轻人开办的一个项目，这让亚伦在大一就申请了大学。

也是因为这个机会，他被康奈尔大学录取，并于2000年获得了计算机科学学士学位。

拿到学位后，他没有放弃学业，继续前往加州大学伯克利分校攻读博士学位。最后，在2004年，他在Umesh Vazirani教授的指导下获得了博士学位。

其实亚伦从小技能点就满满的。与同龄人相比，他的数学能力格外优秀。他11岁时自学了微积分。

甚至，在他11岁发现有计算机编程这种东西后，他很懊恼自己没有早点接触，觉得自己已经落后编程多年的同龄人太多了。

之后，他点击了更高技能树中的量子计算分支。在康奈尔大学，他致力于计算复杂性和量子计算的研究。

他的努力和天赋也给了他足够的回报。

2021年4月，美国计算机协会(ACM)授予阿伦森2020年ACM计算奖，以表彰他在量子计算领域的贡献。

具体来说，他的研究领域包括量子计算机的性能和限制，以及更广泛意义上的计算复杂性理论。

根据ACM的说法，量子计算的目标是利用量子物理的定律来构造装置，以解决经典计算机无法解决或在任何合理时间内无法解决的问题。

阿伦森向我们展示了计算复杂性理论的研究成果如何为量子物理定律提供新的见解，并清楚地解释了量子计算机能做什么和不能做什么。

不仅如此，阿伦森还帮助发展了“量子霸权”的概念。量子霸权是指当一个量子器件能够在合理的时间内解决一个经典计算机无法解决的问题时，就达到了一个里程碑。

阿伦森建立了许多量子霸权实验的理论基础。这种实验使科学家能够给出令人信服的证据，证明量子计算机可以提供指数级加速，而不必首先构建一个完整的容错量子计算机。

ACM总裁Gabriele Kotsis表示，“Aaronson的贡献不仅限于量子计算，还对计算复杂性理论和物理学产生了重大影响。」

值得一提的是，阿伦森还写了自德谟克利特以来的量子计算。

他的个人博客“Shtetl-Optimized”经常从科普的角度回答一些关于量子计算的问题，一直很受欢迎。

谁能说出一个更大的数字？《忙碌的海狸数字》一文已在计算机科学学术圈广为流传。在本文中，Tibor Radó描述的busy beaver numbers的概念用于说明教学环境中可计算性的局限性。

现在，这样的牛人来到了OpenAI，可以说是精兵强将。

网友热议

斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)宣布即将加入OpenAI后，许多网友都给他发来了工作成功的祝福。

为了纪念这一时刻，网友们用DALL E为斯科特·阿伦森(Scott Aaronson)创作了一张图。

一些网友讨论了人工智能与他们的结盟，

请解释当人类认同这些价值观时，人工智能如何与人类价值观保持一致。而且通常情况下，人类与其宣称的价值观并不一致。

在我看来，这证明了关于对齐或安全，或其他什么的基本思想范畴，不是道德哲学，也不是计算复杂性，而是进化论。这是自然选择。由于进化论有数学基础(见约翰·贝兹)，我认为可能会有一些与相对复杂性交叉的情况。

虽然我不是这两个领域的专家，但从进化论的角度来看，人工智能是否具有主动性或一致性的问题可能很重要，但不是核心。

有推崇阿伦森课程的网友问“2022-2023学年还会在UT教量子信息科学吗？我真的很期待上这门课！」

参考资料:

https://scottaaronson.blog/? p = 6484