最近，图灵奖得主 Geoffrey Hinton 的⼀个访谈视频得到了⽹友的⾼度评价。在访谈中，Hinton 谈到了很多话题，包括当前⼤模型的技术路线、多模态学习的重要性、数字计算与共享知识、智能系统的意识与情感以及他的合作者和优秀学⽣。
Hinton 认为，⼤型语⾔模型通过寻找不同领域的共同结构来进⾏编码，这种能⼒使它们能够压缩信息并形成深层次的理解，发现现实世界中⼈类尚未发现的万事万物的联系，这是创造⼒的来源。他还提到，通过预测下⼀个符号，模型实际上必须执⾏⼀定程度的推理，⽽不是像很多⼈所说的⼤模型并不具备推理能⼒。随着模型规模的增加，这种推理能⼒也将变得越来越强。这是⼀个值得全⼒以赴的⽅向。
在回忆和 Ilya 的师⽣合作时，Hinton 提到，Ilya 拥有很好的直觉。他很早就预⻅到，增⼤模型的规模是有⽤的，尽管当时 Hinton 并不看好这个想法。事实证明，Ilya 的直觉是很准的。整个访谈时间跨度⽐较⼤，为了⽅便梳理故事背景，我们可以先回顾⼀下 Hinton 的职业⽣涯。
1947 年 12 ⽉ 6 ⽇，Hinton 出⽣于英国温布尔登。
1970 年，获得剑桥⼤学实验⼼理学学⼠学位。1976 年 —1978 年，担任苏塞克斯⼤学认知科学研究项⽬研究员。1978 年，获得爱丁堡⼤学⼈⼯智能学博⼠学位。1978 年 —1980 年，担任加州⼤学圣地亚哥分校认知科学系访问学者。1980 年 —1982 年，担任英国剑桥 MRC 应⽤⼼理学部科学管理⼈员。1982 年 —1987 年，历任卡内基梅隆⼤学计算机科学系助理教授、副教授。
1987 年 —1998 年，担任多伦多⼤学计算机科学系教授。1996 年，当选为加拿⼤皇家学会院⼠。1998 年，当选为英国皇家学会院⼠。1998 年 —2001 年，担任伦敦⼤学学院盖茨⽐计算神经科学部创始主任。2001 年 —2014 年，担任多伦多⼤学计算机科学系教授。2003 年，当选为认知科学学会会⼠。2013 年 —2016 年，担任⾕歌杰出研究员。
2016 年 —2023 年，担任⾕歌副总裁兼⼯程研究员。2023 年，从⾕歌辞职。