主要观点总结
本文主要报道了图灵奖和诺贝尔奖得主、人工智能教父Hinton在中国召开的WAIC大会上的开幕演讲内容，以及他与MiniMax创始人闫俊杰的演讲内容整理。Hinton分享了人工智能的两种发展范式、大模型的重要性、以及人工智能和人类理解语言的相似性和差异性。他还强调了建立国际AI安全研究网络的重要性，以研究如何训练AI向善。另外，本文还提到了其他图灵奖得主的演讲内容和关于人工智能的一些热点话题。
关键观点总结
关键观点1: Hinton分享人工智能的两种发展范式
一种是符号主义路径，强调逻辑推理的能力；另一种是生物智能为基础的路径，强调学习与适应。
关键观点2: 大模型的重要性
Google的Transformer架构和大型语言模型如GPT的实现，都体现了大模型在人工智能领域的重要性。
关键观点3: 人工智能和人类理解语言的相似性和差异性
Hinton认为，人类理解语言的方式和大语言模型的方式几乎一致，但两者在知识传递、本质等方面存在差异性。
关键观点4: 建立国际AI安全研究网络的重要性
Hinton提议建立一个由多个国家参与的国际AI安全研究网络，专注于研究如何训练AI向善。
关键观点5: 其他图灵奖得主的演讲内容和关于人工智能的热点话题
本文还提到了其他图灵奖得主的演讲，涉及AI的能力增长、知识蒸馏、教师-学生模型、AI的潜在风险等相关话题。
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