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谷歌人工智能之路:以强大创造力为AI注入发展活力
2016-11-14 09:41:00  作者:  来源:网易科技  
  •   长期以来,谷歌一直在其核心产品中大量使用AI技术,不断研发新的AI产品。到目前为止,谷歌在AI方面取得的成绩都给人一种强烈的印象——谷歌玩得很开心。
    关键字: 人工智能 AI

  长期以来,谷歌一直在其核心产品中大量使用AI技术,不断研发新的AI产品。到目前为止,谷歌在AI方面取得的成绩都给人一种强烈的印象——谷歌玩得很开心。除了DeepMind大踏步前进,富有创造力的谷歌总部对于AI的开发,也呈现遍地开花的场面。

  

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  谷歌人工智能之路:以强大创造力为AI注入发展活力

  成立于1998年的谷歌(Google),被公认为全球最大的搜索引擎公司,这个跨国科技公司在2015年8月宣布对企业架构进行调整,创办了名为Alphabet的“伞形公司”,谷歌成为Alphabet旗下子公司,全面转型为覆盖多领域的高科技企业。

  今年,谷歌首席执行官SundarPichai宣布,谷歌将从MobileFirst(移动第一)向AIFirst(人工智能第一)转变。实际上,长期以来,谷歌一直在其核心产品中大量使用AI(人工智能)和机器学习技术(人工智能的核心技术之一),不仅如此,它还收购了其他AI公司,不断研发新的AI产品。到目前为止,谷歌在AI方面取得的成绩都给人一种强烈的印象——谷歌玩得很开心!

  收购DeepMind:一桩超值的生意

  为什么谷歌会让人觉得它玩得很开心呢?这可能要归因于它收购的人工智能公司DeepMind。DeepMind,2010年由人工智能程序师兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立,2014年谷歌斥资4亿英镑(按当时汇率换算6亿美元)将其收购,这两年引爆国际的人工智能热潮也不得不感谢DeepMind的出色表现:

  2014年,DeepMind研制的AlphaGo5:0战胜了欧洲围棋冠军樊麾;

  今年3月,AlphaGo又以4:1的成绩赢了前世界排名第一的李世石;

  11月7日,已加入AlphaGo团队的樊麾宣布,AlphaGo棋力大涨,明年还要复出下棋,是否会对战中国柯洁,我们拭目以待。

  本月初暴雪嘉年华又传出消息,DeepMind将与暴雪公司(美国游戏开发商)合作,在DeepMind的平台上开发工具,让第三方教人工智能玩实时游戏星际争霸II。

  DeepMind似乎一直在教AI玩游戏,并且玩得特别好。当然,DeepMind是谷歌收购的公司,并非谷歌总部,但谷歌花了4亿英镑买下了它,它的研究动向不可能不受总部影响,如果总部不同意,DeepMind怎能玩得这样开心?其实,DeepMind表面上看是在玩游戏,实质上却是一种独特的技术开发方式。

  目前AI依然处于弱人工智能阶段,要投入更深更广的实际运用还有很多难题需要攻破。可以说,这既是一个潜力无限的领域,也是一个充满挑战、需要大批超级大脑努力攻克的领域。今年,DemisHassabis在美国科技媒体网站TheVerge专访时说,DeepMind的目标不仅是在游戏中获胜,还要从中得到乐趣和启发。玩游戏其实是另一种试验台——尝试编写算法、测试算法的平台。最终希望能将技术应用于解决现实世界的难题。

  Hassabis希望创造一种“综合智能”——可以像人类一样通过自我学习完成任何任务。此前在围棋世界玩转一流的AlphaGo距离“综合智能”还有很多障碍需要跨越——它首先得掌握乱糟糟的真实世界。于是DeepMind团队想到了星际争霸。这款游戏对现阶段的AI研究来说是一个有趣的测试环境,它提供了一个有用的桥梁通向现实世界。换句话说,DeepMind把这款游戏作为AI适应现实世界的一个重要过渡,因为与下棋相比,星际争霸的复杂性与现实世界的问题更加接近,即使对最强大的计算机来说这些复合的系统也仍然是严峻的挑战。从星际争霸中获得的深刻见解可以使人工智能比之前更快、更有效地处理问题。另一方面,下棋是轮流进行的,而星际争霸是实时展开的。这也正是为什么我们看见谷歌的人工智能要去玩星际争霸II了。

  对于DeepMind来说,谷歌的支持非常重要,如果没有谷歌,就没有今天的DeepMind,他们是双赢的。——被谷歌收购后的DeepMind得到迅速发展,不仅新增几十名研究人员,还在2015年10月收购了2家由牛津大学教授创建的企业DarkBlueLabs(深蓝实验室)和VisionFactory(视觉工厂)。在优化研究进展方面,谷歌给了DeepMind相当大的自主权;另一方面,DeepMind需要用很多硬件训练AlphaGo,还要开发不同版本让其在云端对战,如果没有谷歌提供的资源,DeepMind就无法在短期内取得进展。

  而谷歌对DeepMind的一系列支持则是因为,谷歌想要通过解决人工智能的问题,解决其他所有问题,DeepMind是谷歌发展人工智能最为得力的左膀右臂之一。实际上DeepMind除了自身的独立研究,同时也参与到谷歌内部很多产品开发中,Hassabis说,DeepMind与GoogleBrain(2011年GoogleX实验室里诞生的AI项目)每周都会互动。DeepMind侧重于增强学习,GoogleBrain则更侧重深度学习。

  说收购DeepMind是一桩超值的生意,就不得不再提一提DeepMind其他的出色表现,这的确是一家技术上非常领先的人工智能公司:

  今年7月,Hassabis称,DeepMind的AI系统正帮谷歌节约庞大的电费。该系统通过控制数据中心的部分设备——操纵服务器和制冷系统等相关设备来降低耗电量。谷歌也表示,该技术的确将电力使用效率(PUE)提升了15%。谷歌2014年耗电量是4,402,836兆瓦时,有很大一部分电量是由数据中心消耗的。根据美国能源信息管理局的数据,企业支付电价的范围约为每兆瓦时25~40美元,无论按哪个标准计算,如果数据中心的耗电量降低10%,就有可能在几年内为谷歌节约数亿美元电费(这样算来,谷歌收购DeepMind花的6亿美元很快就能“省”回来)。Hassabis说:“AI系统控制着数据中心的120个变量,包括风扇、制冷系统和窗户等。”DeepMind未来可能会要求谷歌在数据中心增加传感器,以便通过更加丰富的信息进一步节省用电量。

  医疗领域,近期,DeepMind已与英国眼科医院MoorfieldsEyeHospital签署了协议,将使用人工智能对伦敦医院中的160万名病人的病例进行学习。其目标是教会计算机程序辨认2种比较普遍的眼部疾病——糖尿病视网膜病变和老年性黄斑变性。眼科医生通过分析医学图以及向病人询问病情相结合的方式诊断这两种疾病,出错率依然高达10%-20%。人工智能可以通过机器扫描数百万的文件和记录,对其进行学习,然后做出更快速、更精确的诊断。这是DeepMind与英国国家医疗体系的第二次合作,上一个项目是在伦敦皇家自由医院使用智能手机App监控病人的肾功能。

  语音生成领域,今年9月,外媒报道DeepMind在该领域取得巨大飞跃,他们研发的WaveNet系统将机器生成的语音与人声品质的差距缩小了一半。这一进步将使机器像人一样“自然”发声的那天提前到来。

  此外,DeepMind团队在今年10月在线出版的Nature杂志上发表论文,提出了一种结合神经网络和数字计算机最强优势的混合计算系统,称为“可微分神经计算机”(DNC),将神经网络与一个可读写的外部存储器结合起来,克服了神经网络无法长时间保存数据的缺点。德国不来梅雅各布大学教授HerbertJaeger认为,DNC拓展的记忆可能将深度学习应用拓展到大数据领域。

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