在科技领域，一些突破性的进展往往源于一个独特的想法和一群执着的研究者。
今年1月，谷歌的八位机器学习研究人员共同发表了一篇题为《注意力就是你所需要的一切》（AttentionIsAllYouNeed）的研究本文，本文提出了一个全新的观点，改变了我们对人工智能的认知。
它引入了TransformerAI架构，这个架构如今已成为支撑几乎所有主流生成式人工智能模型的核心基础。
脚注中还特别提及了雅各布·乌斯克尔特（JakobUszkoreit）的重要贡献，他在Transformer架构的发展过程中起到了关键作用。
今天，我们有幸采访到了这位谷歌八子之一，了解了他对Transformer发展历程的看法以及他在生物计算领域的新冒险。
乌斯克尔特首先解释了Transformer架构的核心思想。
该架构通过神经网络，特别是自我注意力机制，将数据块编译或转换为所需的输出形式。
这一机制能够大幅提升效率，从而极大地促进了人工智能的繁荣发展。
他强调，这一技术的成功并非偶然，而是多年来众多研究者的共同努力的结果。
谷歌的团队已经对注意力模型进行了多年的研究，而本文只是众多成果之一。
《注意力就是你所需要的一切》本文的影响力远远超出了学术界的范围。
本文奠定了现代人工智能生成模型的基础，其衍生出的各种模型如GPT-4（以及ChatGPT）等语言模型、音频生成模型、视频生成模型和图像生成模型等，都在各自的领域内取得了令人瞩目的成果。
这些技术不仅在自然语言处理领域大放异彩，还在音频、视频和图像生成等领域也展现出了强大的能力。
这些技术的成功不仅推动了人工智能领域的发展，也为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
当ChatGPT等产品在公众面前取得巨大成功时，乌斯克尔特表示他们团队确实感到惊讶，但并没有感到遗憾。
他认为这是一个令人赞叹的过程，同时也感叹人们对新技术的接纳和应用速度之快。
但他也强调，这并不是他离开谷歌的原因。
他真正的动机是创办Inceptive公司，致力于将深度学习技术引入生物化学领域。
他希望通过自己的努力，将生物软件应用到药物研发等领域，为人类健康带来积极的影响。
他认为，相比于谷歌这样的环境，他在其他地方能更好地实现自己的愿景和目标。
值得一提的是，虽然谷歌在研发大语言模型方面做出了巨大努力但对于风险较高的领域比如药物研发可能还是持保守态度这对于在人工智能领域的冒险尝试是一个值得借鉴的教训而对于当下的发展形势他表现出积极的态度虽然技术的发展充满了不确定性但同时也充满了巨大的潜力随着实验态度的保持和对失败的接受以及克服我们能一步步朝着更大的突破迈出尽管实验性创新和风险的承担带来了风险但作为具有社会责任感的研究者和企业家更愿意坚持下去并取得更多的突破性成就而在探讨发展道路的过程中我们也看到了科技的变革带来的机遇和挑战不仅在人工智能领域在生物计算领域也是如此作为科技的探索者我们需要不断地学习和适应不断开拓新的领域和新的技术以实现更大的突破和进步三、生物计算的新冒险：风险与保障措施乌斯克尔特最近的工作重心是Inceptive公司致力于利用深度学习和高通量生物化学实验设计可编程的、更高效的药物他的目标是开发出具备特定功能的生物软件分子这些分子在被引入生物系统时能够执行预设的功能然而他也强调在探索过程中如何确保不会意外地创造出具有破坏性的RNA序列是一个重要的问题他提到医学界一直采用的经验保障措施和临床试验流程是非常重要的在开发新的药物或技术时必须确保安全性他认为在未来的实验中需要采用严格的医学界既定协议以确保分子的安全性同时他也强调了实验态度的重要性以及接受失败的勇气因为在探索未知的道路上失败是常态但正是通过不断的尝试和学习我们才能取得更大的突破和成功总之通过采访雅各布·乌斯克尔特我们了解到科技的进步离不开创新思维和勇气同时也离不开严谨的科学态度和不断的学习在人工智能和生物计算等领域我们仍然面临着许多挑战和机遇但只要我们保持探索的热情和不断学习的精神我们就能不断取得新的突破和进步为人类的未来带来更多的希望和可能文章结束。
在面对科技发展的道路上，我们不仅要看到技术的突破和创新，更要看到背后的风险和挑战。
正如乌斯克尔特所说，突破性时刻往往伴随着风险，但正是这些风险带来了更大的机遇和可能性。
同时，我们也必须意识到，在追求技术进步的过程中，保障措施和安全性是至关重要的。
无论是在人工智能领域还是生物计算领域，我们都需要遵循严格的科学规范和流程，确保技术的安全性和可靠性。
通过不断地学习、探索和实践，我们将能够不断取得新的突破和进步，为人类的未来带来更多的希望和可能。
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