DeepMind是否找到了正确的科学探索方向?

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  原标题:DeepMind是是否是找到了正确的科学探索方向?

  谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind过去一年损失总额达5.72亿美元。作为全球规模最大的

人工智能

学术研究机构之一,DeepMind在过去三年中始终亏损,累计金额已超10亿美元。在未来1另另俩个月内,DeepMind还需要继续投入超过10亿美元。

  这是是否是愿因 AI技术正在走向崩溃?

  这不一定。研究活动另另另俩个就相当烧钱,与一系列最顶尖的科学项目相比,DeepMind的支出必须是是否是“九牛一毛”。欧洲的大型强子对撞机项目每年光是维护成本就高达10亿美元,最终发现希格斯玻色子的总成本估计将超过5000亿美元。为社 让,亲戚亲戚朋友印象中的真正人工智能(也被称为人工通用智能,简称AGI)同类既能玩转《星际迷航》、又能听懂人类表达的重量级成果,开出的价码也绝对不不便宜。

  即便没办法 ,DeepMind逐年上升的亏损水平仍然值得关注:2016年,DeepMind亏损额为1.54亿美元;2017年增长至3.41亿美元;2018年则进一步提升至5.72亿美元。在笔者看来,这其中中有 着三大核心现象:

  DeepMind是是否是找到了正确的科学探索方向?

  从Alphabet的深度1来看,另另另俩个的投入规模是是否是合理?

  没办法 可观的亏损数字,又会给整个AI市场带来如可的影响?

  首先来看探索方向的现象。不言而喻值得讨论,是为社 让DeepMind明显是把鸡蛋都里装 了同另另俩个篮子——也本来深度1强化学习。这项技术主要用于通过模型识别将深度1学习与强化学习加以结合,基于奖励信号实现学习能力,从而使系统协会如可在游戏中获得更高分数、为社 让在象棋等游戏中对抗求胜。

  DeepMind的成名之作是2013年发表的一篇论文。这篇令人振奋的成果阐述了如可对单一神经网络系统进行训练,以教会其游玩多款雅达利游戏(包括〈突围〉以及〈太空入侵者〉),并最终获得近似甚至超越人类的成绩。这篇论文让DeepMind成了AI领域的摇滚******,并成功引起谷歌方面的注意。在2014年1月被谷歌收购后来,DeepMind进一步推动技术开发,先后在围棋以及不朽神作《星际争霸》游戏中接连取得胜利。

  但现象在于,这项技术对环境有着非常具体甚至还也能 说是苛刻的要求。同类在游玩《突围》时,哪怕是一丁点微小的变化,同类将镜头对焦位置移动十几个 像素点,其性能时会 受到巨大影响。DeepMind的《星际争霸》系统同样局限性明显:在同一地图内使用同四种 族进行对战,其成功随便说说足以超越人类;但在其它地图使用另四种 族时,成绩就会快速下滑。要转换作战风格,亲戚亲戚朋友需要从头开始英语 重新进行系统训练。

  从四种 程度上讲,深度1强化学习是四种 经过增强的记忆系统;它在其他场景中随便说说拥有良好表现,但对工作内容的理解程度却非常有限。为社 让,同类系统没什么灵活性可言,无法即时根据环境变化做出调整,并最终导******微小的变化时会 显著影响实际性能。(DeepMind最近否认的肾病检查方案,也为社 让同类的现象而遭到质疑。)

  深度1强化学习同需要要几瓶数据作为支持——同类在学习围棋时,需要完成数百万盘自我对局也能掌握另一方奥妙。很明显,人类棋手需要本来为社 让完成没办法 庞大的训练量,为社 让另另另俩个的过程难度极高且成本极巨,必须谷歌另另另俩个的

科技

巨头也能负担得起恐怖的计算资源需求。换言之,绝大多数企业与客户根本不为社 让在另一方孱弱的独立计算机上实现同类的现实现象解决能力。根据估算,AphaGo的整个训练周期耗资达35000万美元,其消耗的能量足以支持127500另一方连续半年 不停进行脑力劳动。

  以上讨论的本来经济现象。更重要的是,正如Ernest Davis和笔者在即将出版的《Robboting AI》一书中提到,亲戚亲戚朋友还也能 信任现有AI方案。目前,深度1强化学习必须在良好可控的环境下提供可靠的结果;另另另俩个的局限对于围棋你你是什么两千年来没缘何地处变化的场景非常适用,但亲戚亲戚朋友显然不敢贸然把它引入到其它现实现象当中。

  >>> 难以实现商业应用

  不言而喻难以商业应用,主本来为社 让目前大多数实际现象时会 像游戏那样拥有严格的场景与条件。也正为社 让没办法 ,DeepMind目前仍拿没得比较像样的深度1强化学习商业方案。与此共同,Alphabet为社 让在DeepMind身上烧掉了约20亿美元(包括2014年收购DeepMind的6.5亿美元)。但除了赚到的好名声之外,DeepMind在过去一年中只带来了约1.25亿美元的实际收入,其中相当一次要为Alphabet內部利用深度1强化学习技术降低冷却成本省下的电费。

  为社 让在围棋领域大显身手的技能,也太难解决其它挑战性现象——同类癌症与超净能源。同类情况汇报早已有之:IBM公司的Watson曾在问答节目当中一鸣惊人,但却老是无法成功进军医学诊断领域。虽也能在其他病例中提供良好表现,但Watson在另其他病例中却惨遭失败,甚至还另另另俩个在心脏病发作症状的判断上犯错——要知道,这另另另俩个医学新生都能准确判断的病症。

  当然,时间跟我说也能解决你你是什么现象。要花费自2013年以来,DeepMind就老是在努力研究深度1强化学习技术,为社 让科技进步也向来难以快速转化为实际产品。DeepMind以及其它研究机构,最终跟我说也能找到四种 可行的方式,促进深度1强化学习带来更稳定也更契合任务内容的结果;又为社 让,这项技术未来也能与其它技术结合起来,迸发出新的能量。跟我说深度1强化学习最终也能像当年的晶体管一样,成为四种 彻底改变世界的实验室发明 ,时会 为社 让永远守候在探索阶段,仅仅作为人类不断探索真理的道路上的又一块铺路石。但无论如可,笔者另一方猜测最终结果为社 让介于这两者之间——有用为社 让广泛地处,但又不够以改变整个世界。

  随便说说DeepMind目前的成果太难完正符合亲戚亲戚朋友的期待,相信本来会人们对其妄加指摘。深度1强化学习不一定是通往人工通用智能的正确道路,但这丝毫不妨碍DeepMind自身的伟大——这仍是另另俩个运营严律己、资金丰厚为社 让人才济济的机构。为社 让为社 让接下来AI的发展方向有所变化,DeepMind也时会 是也能更慢抓住为社 让的参与者之一。就目前来看,也能与DeepMind相抗衡的研究机构仍然屈指可数。与此共同,Alphabet也是一家财力丰厚的企业,对亲戚亲戚朋友来说一年5亿美元也时会 啥大现象。Alphabet公司曾非常英明地决定投资AI技术,其中包括目前同样在快速成长的Google Brain项目。Alphabet方面为社 让会通不多种途径调整自家AI方案的组合方式,不过考虑到这是一家年收入高达50000亿美元的行业巨头,为社 让旗下搜索服务及广告推荐等大次要业务都依赖于AI技术,相信亲戚亲戚朋友有能力时会 理由继续支持什么重量级研发项目。

  >>> 过度炒作现象

  关于最后另另俩个现象,亲戚亲戚朋友目前还太难判断DeepMind的经济情况汇报会给整个AI市场带来如可的影响。为社 让交付的成果完正跟不上当初的炒作宣传,没办法 “人工智能寒冬”跟我说终将来临,甚至愿因 另另另俩个的支持者抛下信心而停止投入。另外,为社 让DeepMind在未来几年中的亏损额继续一路飙升,恐怕Alphabet另一方时会 为社 让被迫退出。毕竟到目前为止,DeepMind还是拿没得像样的财报数据,时间久了投资者难免要重新思考另一方对于AI技术抱持的立场。

  同样麻烦缠身的,远不本来DeepMind。无论是无人驾驶汽车还是也能顺畅理解人类语言的聊天机器人,什么几年前被炒得火热的概念至今仍然没办法 实现。Mark Zuckerberg在2018年4月的美国国会听证会上曾保证,虚假新闻现象放慢就会在AI技术眼前 土崩瓦解。为社 让情况汇报显然没没办法 简单,这也使得整个社会对于AI技术的看法变得愈发保守——不信承诺,信“疗效”。

  要花费就当下看,人工通用智能还本来个目标,距离真正落地还有很长的路。随便说说AI技术在广告及语音识别等一次要领域取得良好进展,但需要承认,AI发展还远称不上心智心智心智成长期的句子 图片 期期期期。但在另一方面,亲戚亲戚朋友也要认可AI在大数据分析领域的强大能力;为社 让哪怕本来当前的水平,AI也为社 让是四种 卓越的技术工具。为社 让即使未来企业不再倾力投入,AI的研究与发展也绝对不不沉寂下去。

  >>> 预测未来

  在笔者看来,十年后来亲戚亲戚朋友为社 让会得出结论,发现深度1强化学习的意义随便说说被高估了。这也使得其它不少真正重要的研究方向遭到忽视。毕竟在强化学习领域投入的第一块钱,都代表着其它研发经费的缩减——同类对于人类认知科学的研究。当下,全都机器学习研究人员时会 问,“机器如可利用几瓶数据优化错综复杂现象?”但亲戚亲戚朋友真正应该关心的,随便说说是“缘何孩子们用不着不多数据和没办法 错综复杂的解决流程,就能掌握自然语言并理解现实世界?”为社 让亲戚亲戚朋友能在后另另俩个现象上多花点时间、资金和精力,跟我说人工通用智能的来临还能更早其他。

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