deepmind价值,deepmind 蛋白质

原始来源|“1843”


原作者|哈尔霍德森


翻译来源|大数据文摘


编辑|Oak_hiangsug、林安安、小琪、张秋月


本文摘自伦敦经济学人集团旗下的生活方式杂志Mastermind上的专题文章。这次发表这篇文章还是有一定意义的。3月份原定是谷歌收购DeepMind五周年,随着DeepMind加入谷歌,包括DeepMind首席执行官在内的75名初始员工可以决定是否留下。然而,有消息传出,Alphabet将创始人利润分配推迟两年。


对于哈萨比斯来说,加入谷歌只是他如意算盘的一步。实现他的AGI梦想,一方面需要全最富有的公司提供强大的资金和资源支持,另一方面需要以足够有吸引力的研究课题和丰厚的励留住顶尖人才。加入谷歌后,他还精心设计了几道防线,以保持公司的独立性。尽管被指责烧、狂妄,与谷歌团队有很多冲突,但DeepMind仍然不遗余力地花追求AGI,而谷歌也没有干涉他们的业务。然而,随着五年的临近,谷歌似乎变得越来越强大,其医疗部门去年收购了DeepMindHealth。


但谷歌目前只是拼图中的一小部分。本文作者试图从哈萨比斯的成长经历出发,提出另一个很少被提及的命题通过实现AGI来自于哈萨比斯的个人经历。就像他的软件一样,哈萨比斯只能从他的经验中学习。这真的是实现AGI的有效手段吗?我们对AGI的痴迷最终会损害我们公司的各个方面吗?如果哈萨比斯仍然坚持自己的初衷,那么如何在被谷歌“吞噬”之前利用AGI解决现实世界的重大题将是他要赢得的最艰难的。


需要注意的是,《1843》和《经济学人》是两本定位不同的杂志。据说,关注生活方式的《1843》与《纽约客》风格相似,出版周期不同,但《1843》与匿名集体编辑不同。《经济学人》每日出版“1843”。该期的版权页列出了编委,每篇文章也有作者署名。《1843》发表的文章有些是由《经济学人》的编辑撰写的,有些则来自世界各地作家撰写的专题文章。本文的作者Mastermind是《经济学人》科技通讯的编辑哈尔霍德森(HalHodson)。


2010年8月的一个下午,在旧金山湾,一位34岁的伦敦人大步走上舞台。他深吸了口气,放松了紧绷的神经,嘴角勾起一抹邪笑,道“今天我们要说的是,如何用一种完全不同的方式来制作东西。”空气突然变得安静。对于那些想要改变世界的人。——“AGI”德米斯哈萨比斯说道。


AGI代表通用人工智能,是一种智能水平等于或超过人类的理想计算机程序。AGI擅长执行照片识别或语言翻译等个人任务,本质上与手机或计算机中的人工智能相同。


但你也可以做加减法、下棋、说法语、解决物理题、写小说、制定投资策略、与陌生人愉快交谈,甚至监控核反应、运行电网、管理交通流量,轻松搞定在多个领域取得单一成就。——AGI将当今最先进的人工智能集成到袖珍计算器中。


目前,人类是唯一有能力完成所有这些任务的智能生物,但人类的智能受到身体所能提供的能量的,而AGI则没有这个,因为它运行在计算机上。AGI能力的上限仅由处理器的数量决定。


AGI将从监测核反应开始,以每秒阅读数万篇物理论文的速度吸收知识,很快将具备发现新能源的能力。经过数千年的演变。如果人类智能能够受益于计算机的速度和可扩展性,那么目前看来无法解决的题将很容易得到解决。


哈萨比斯曾向英国《观察家报》编辑解释,希望AGI能够获取有关“症、气象、能源、基因组学、宏观经济和金融系统”等话题的知识。


哈萨比斯发表讲话的会议被称为奇点峰会。未来学家认为,“奇点”指的是通用人工智能出现的后果。AGI很快就会变得“聪明”,因为它可以高速处理信息。自我完善的快速循环将导致机器智能的“爆炸”,使人类窒息在“硅尘”中。那么这个奇点会带来乌托邦还是地狱呢?这已成为宗教信仰的普遍题。


“如何构建人工智能思维”、“人工智能解决衰老题”、“替代我们的身体”、“改变生与死的界限”……虽然人工智能被视为救世主,但哈萨比斯的讲话似乎并没有太大的噱头。


哈萨比斯语速很快,在讲台和屏幕之间来回走动。他身穿栗色套头衫,白色系扣衬衫,看起来像是一名大学生,但瘦弱的身体里却蕴藏着极高的智慧和无穷的力量。哈萨比斯解释说迄今为止,科学家们已经在两个大方向上探索了AGI。


一种可以称为基于规则的人工智能。该领域的研究人员试图描述和编程系统像人类一样思考所需的所有规则。这种做法在20世纪80年代和90年代很流行,但并没有产生预期的效果。哈萨比斯认为,人类认知背后的神经结构过于微妙,无法用这种方式解释。


另一个领域的研究人员正在尝试以数字方式重建大脑的神经网络。尽管这有一定道理——大脑最终是人类智力的中心——但哈萨比斯认为,研究人员的尝试就像试图绘制宇宙中每颗恒星的地图一样,是被误导的。更根本的题是,这种研究方法就像试图通过拆分计算机来检查晶体管的相互作用来理解MicrosoftExcel的工作原理一样——它关注的是大脑处理的错误级别。


哈萨比斯建议采取中间立场。AGI应该受到大脑信息处理的宏观方法的启发,而不是受到特定情况下的物理系统或应用规则的启发——。换句话说,我们需要专注于理解大脑的软件,而不是它的硬件。


现有的新技术,如功能磁共振成像(FMR),可以让研究人员探索特定活动下的人类大脑活动,表明这个方向有些可行。他告诉观众,新的研究表明,大脑通过重播睡眠期间的经历来学习一般原理,研究人员应该模仿这样的系统来建模人工智能。


演讲幻灯片右下角出现了一个蓝色的圆形漩涡,徽标下方出现了“DeepMind”两个字,这标志着该公司首次正式公开亮相。


这场演讲并不像看上去那么简单。哈萨比斯努力了一年才获得这份邀请。他的实际目标是与赞助这次会议的硅谷亿万富翁PeterThiel会面一分钟。——Hassabis想要Thiel的投资。


泰尔似乎比哈萨比斯本人更热衷于AGI。在2009年奇点峰会上的一次演讲中,泰尔表示,他对未来最担心的不是机器人起义。相反,他担心奇点来得太晚,世界将需要新技术来度过经济低迷期。


DeepMind最终筹集了总计200万英镑,其中Thiel投资了140万英镑。当谷歌于2014年1月以6亿美元收购该公司时,蒂尔和其他早期投资者获得了5,000%的投资回报。


对于很多创业者来说,这是一个皆大欢喜的结局。他们可能会放慢开发速度或后退一步,花费更多的时间和金来处理开发。但对于哈萨比斯来说,收购谷歌只是打造其AGI帝国的又一步。2013年的大部分时间他都在谈判一项交易条款,该交易将允许DeepMind独立于谷歌运营,从而使DeepMind能够在不失去控股权的情况下获得谷歌提供的现金流和计算能力。


Hassabis认为,DeepMind将成为一家混合型公司,作为一家初创公司,它具有很强的自我激励能力,汇集了来自主要顶尖大学的聪明才智,并得到了世界上最有价值的公司之一的强大财务支持。加速通用人工智能的出现并解决人类面临的题。


黛米斯哈萨比斯(DemisHassabis)1976年出生于伦敦北部,是三个兄弟姐妹中的长子。


他的父亲是居住在塞浦路斯的希腊人,经营一家玩具店,母亲是居住在新加坡的华人,在英国约翰刘易斯百货公司工作。他从小就表现出令人难以置信的天赋,四岁时观看父亲和叔叔下棋后就爱上了象棋,并在几周内在一场象棋比赛中击败了许多成年人。当他13岁时,他已经在世界同龄人中排名第二。八岁时,他已经能够在计算机上实现自己的代码,并通过自学获得编程技能。


1992年,哈萨比斯提前两年完成了ALevel课程。他在BullfrogProductions找到了一份视频编程工作。


Hassabis开发了一款名为“主题公园”的,玩家在中设计并经营一个虚拟游乐园,该销量达到1500万份。该公司随后优化并开发了一款更大的虚拟城市,哈萨比斯创建的主题公园也成为了这款更大的一部分。


除了编写外,他还擅长象棋、拼字、、双陆棋等。1995年,在剑桥大学学习计算机科学期间,哈萨比斯在学生围棋比赛中多次击败对手。围棋比象棋复杂得多,棋手只有通过长期训练才能获得足够的经验来熟练地制定比赛策略。没有人知道哈萨比斯以前是否玩过围棋。


哈萨比斯很快就在围棋新手比赛中占据了主导地位,并击败了一位经验丰富的围棋职业选手,后者因输给这位19岁的新手而感到震惊。剑桥围棋大师查尔斯马修斯看到哈萨比斯的比赛并决定训练他。


随着哈萨比斯不断展示自己的围棋天赋,他逐渐开始怀疑计算机是否可以像人类一样从积累的经验中学习。提供了一个无法与现实世界相比的学习环境。是基于现实世界开发的,但可以在不受外界干扰的情况下高效地进行。在中,时间会比现实世界中的时间流逝得快得多。玩家可以在几天之内组建队伍,在几分钟内投入战斗。


1997年夏天,哈萨比斯前往日本。当年5月,IBM的深蓝计算机击败了象棋世界冠军

一、人机大战完胜李世石的围棋程序AlphaGo是有那个公司开发的?


GoogleAlphaGo是一个围棋人工智能程序,由英国伦敦GoogleDeepMind公司的DavidSilver、AijiaHuang、DemisHassabis及其团队开发。该程序使用“价值网络”来计算情况,并使用“策略网络”来做出选择。下一步行动


deepmind价值的介绍就聊到这里,感谢你花宝贵的时间阅读,更多关于deepmind 蛋白质的内容别忘了在本站进行查找喔。

除非特别注明,本站所有文字均为原创文章,作者:admin

No Comment

留言

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

感谢你的留言。。。