国内各大企业的大老板纷纷离职、转学、创业。
不同的是，量子计算大师 Scott Aaronson 现在从教学转到大公司！
今天，Aaronson 在博客上表示，他将从德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）休学一年，下周前往 OpenAI 工作。
他的工作职责是思考AI安全与对齐的理论基础。
这包括思考这样的问题：“关于如何让人工智能做我们想做的事情，而不是做我们不想做的事情的原则，计算复杂性意味着什么？”
OpenAI 机器学习研究员、AI Alignment 团队负责人 Jan Leike 表示，“我真的很期待与传奇人物 Scott Aaronson 合作。”
开放人工智能迎来量子计算巨头
可以说，OpenAI迎来了一位“在家工作”的大咖。
怎么说？
Scott Aaronson 表示，“由于家庭原因，我主要会在德克萨斯州的家中完成这项工作，但也会时不时地前往旧金山的 OpenAI 办公室。”
在 OpenAI 期间，Aaronson 将花费 30% 的时间继续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。 也就是说，他去OpenAI只是为了体验一年的工作生活。
对于阿伦森来说，量子问题仍然是他生活中的主要热情，尽管人工智能以我们任何人都无法忽视的方式主宰着世界。 人工智能是阿伦森在转向量子计算之前作为博士生开始研究的一个领域。
顺便问一下，Scott Aaronson 想要在 OpenAI 做什么样的项目？
他坦言，目前他没有任何想法，所以他需要花一整年的时间思考，并提出几种可能性。
首先，他可能会得出关于危险环境中学习的样本复杂性的一般理论。
其次，人们可能会研究机器学习中的可解释性：给定一个产生特定输出的深度神经网络，解释它为什么产生该输出； 对于寻找这种解释的计算复杂性我们能说些什么呢？
第三，可以研究弱智能体验证强智能体行为的能力。
有网友直接问，你是否应该担心OpenAI雇佣你只是为了说“看，我们让Scott Aaronson解决了这个问题，而不是真正关心这个问题的安全研究人员想出了什么”？
斯科特·阿伦森表示，“我无法证明你自己的担忧。无论我在这个话题上做什么工作，我都必须为自己说话。”
Scott Aaronson 目前是德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系 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。
Aaronson 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，曾任加拿大滑铁卢大学量子计算研究所博士后研究员。
此前，他在麻省理工学院 (MIT) 教授电气工程和计算机科学九年。
2007年至2016年，他在麻省理工学院任教，2007年秋季担任助理教授，2013年春季晋升副教授。直到2016年，他在德克萨斯大学奥斯汀分校任正教授。
姚班尖子生陈立杰在麻省理工学院交流期间师从阿伦森。
来源：清华大学
每个人都知道斯科特·阿伦森
斯科特·阿伦森不是一个普通人。
1981年，阿伦森出生于美国。
他的童年经历还是比较丰富的。 虽然他从小就生活在美国，但他的父亲在他小时候就被派到香港工作。 结果，阿伦森也在亚洲呆过一段时间。
那时，他的聪明才智在亚洲的学校中得到了体现——他跳级了。
遗憾的是，无论是水土不服还是其他原因，他回到美国后的求学之路变得十分坎坷。
他经常与老师发生冲突，成绩也变得不理想。
最终，他进入了克拉克森学校，这是一个由克拉克森大学为有天赋的年轻人开设的项目，允许阿伦森在高中一年级期间申请大学。
也正是因为这个机会，他考入了康奈尔大学，并于2000年获得了计算机科学学士学位。
获得学位后，他没有放弃学业，继续在加州大学伯克利分校攻读博士学位。 最终，他于 2004 年从 Umesh Vazirani 教授那里获得了博士学位。
事实上，阿龙森的技能点从小到大就已经满了。 与同龄人相比，他的数学能力出奇的好。 他11岁时自学微积分。
即使在他11岁时接触到计算机编程后，他仍然后悔自己没有早点开始接触它，并觉得自己落后于那些“编程多年”的“同龄人”太远了。
随后，他点击了高级技能树上的量子计算分支。 在康奈尔大学，他研究了两个部分：计算复杂性和量子计算。
他的努力和才华也给了他足够的回报。
2021年4月，计算机协会（ACM）将2020年ACM计算奖授予Aaronson，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局限性，以及更广泛的计算复杂性理论。
ACM介绍，量子计算的目标是利用量子物理定律构建设备来解决经典计算机无法解决或无法在任何合理时间内解决的问题。
阿伦森向我们展示了计算复杂性理论的结果如何为量子物理定律提供新的见解，并清楚地说明“量子计算机可以做什么和不能做什么”。
不仅如此，阿伦森还帮助提出了“量子霸权”的概念。 量子霸权是指当量子设备能够在合理的时间内解决经典计算机无法解决的问题时，就达到了“里程碑”。
阿伦森为许多量子霸权实验奠定了理论基础。 这种实验使科学家能够提供令人信服的证据，证明量子计算机可以提供指数级的加速，而无需首先构建完整的容错量子计算机。
ACM主席Gabriele Kotsis表示，“Aaronson的贡献不仅限于量子计算，还在计算复杂性理论和物理学等领域产生了重大影响。”
值得一提的是，阿伦森还是《自德谟克利特以来的量子计算》一书的作者。
他的个人博客“Shtetl-Optimized”经常从科普角度回答一些有关量子计算的问题，一直很受欢迎。
他着有《谁能说出更大的数字？》 在计算机科学学术界广为流传的一文中，用 Tibor Radó 描述的 Busy Beaver Numbers 概念来说明可计算性在教学环境中的局限性。
如今这样的人才来到了OpenAI，可以说是一手强将。
网友热议
Scott Aaronson 宣布即将加入 OpenAI 后，不少网友纷纷祝福他工作顺利。
为了纪念这一时刻，网友们使用DALL·E为Scott Aaronson生成了一幅绘画。
有网友与他讨论了人工智能对位的问题。
请解释一下，当人类自己确定这些价值观是什么时，人工智能如何与人类价值观保持一致？ 而且很多时候，人类与他们所信奉的价值观并不一致。
对我来说，这证明了关于联盟或安全等的基本思想范畴不是道德哲学或计算复杂性，而是进化理论。 这就是自然选择。 由于进化论有数学基础（参见约翰·贝兹），我认为可能与相对复杂性存在一些交叉点。
虽然我不是这两个领域的专家，但从进化的角度来看，人工智能是否具有代理性或一致性的问题可能很重要，但这不是核心。
有欣赏Aaronson课程的网友问道：“2022-2023学年您还会在UT教授量子信息科学课程吗？ 我真的很期待参加这门课程！”
参考：
评论列表