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看看AlphaGo背后的DeepMind天才大脑和终极使命

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[商业智能 所属分类 商业智能 | 发布者 店小二03 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏


看看AlphaGo背后的DeepMind天才大脑和终极使命
如果将神经系统科学家、人工智能程序员、电脑游戏设计者、国际象棋神童这几类人的见识结合到一起,你会得到什么?答案是:领先的人工智能AI科技公司DeepMind。

DeepMind科技公司位于伦敦,是一家专注于机器学习算法的人工智能初创公司,2014年被Google以4亿英镑(6.6亿美元)收购。该公司计划在20年内开创出真正具有“意识”的人工智能形式。其主要创始人杰米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)1976年出生在伦敦,毕业于剑桥大学,是计算机和认知神经科学专家,也曾是一位少年神童。两位联合创始人是连续创业者穆斯塔法•苏莱曼(Mustafa Suleyman)和计算机科学家•列格(Shane Legg)。


DeepMind的早期投资方包括Elon Musk, Peter Thiel的Founders Fund, 还有李嘉诚的Horizons Ventures。Elon Musk最早投了650万美元,也是他向Google 创始人Larry Page推荐了DeepMind,促成了这场收购。


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DeepMind网站上的公司使命很宏大 - Solve Intelligence, 让世界更美好


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DeepMind创始人, 曾经的少年神童杰米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)


Demis Hassabis 4岁开始学习国际象棋,12岁成为国际象棋大师。8岁的时候用在国际象棋比赛中获得的奖金,给自己买了一台电脑,教会自己编程,并从此迷上编写计算机游戏。在剑桥大学计算机系毕业后,他曾经有10年时间迷于编写video games视频游戏,并创立了自己的游戏公司。卖掉游戏公司后,重新回到校园读了认知神经科学博士,2009年毕业后曾在MIT和哈佛做过博士后和访问学者。


Demis一直对人类大脑的认知过程和机制非常感兴趣,他信奉Richard Feynman的名言- “What I can't build, I do not understand." 因此在2010年他和朋友联合创立了DeepMind, 开始开发通用的人工智能技术AGI。


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DeepMind办公室和硅谷科技公司的氛围很像,也有程序员喜欢站着写代码。


在被Google收购的过程中,Facebook 也对DeepMind 表示了兴趣,最终导致谈判进程的加快。两大科技公司的争夺战中,DeepMind 不仅抬高了收购价格,更重要的是获得了更好的合作条件。DeepMind 在人工智能方面的研究,正是 Google 所缺乏的东西。“许多人从语言开始,但是我们从感官经验开始”,DeepMind创始人Hassabis 说,“我们找来了世界上最好的团队。Larry 对我们说,他一直把 Google 看作是一家人工智能公司。”


在讲述这段故事的同时,Hassabis 也分享了自己对人工智能方面的看法。“我们为什么没有清理房屋或者收拾孩子杂物的机器人呢?” 他说,“这并非因为我们在技术上无法做到。现在已经有机器人能够做到。但是问题在于,每一座房屋,每一间厨房都是不同的。你不能为每个机器提前编程,因此,它必须从自己所处的环境中学习。”


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这是两个例子,展示他们如何通过让电脑大量玩游戏来进行深度自我学习。通常电脑一晚上玩了300场同一种游戏后,第二天几乎每场必赢。在玩完500场游戏后,电脑会产生新的玩法,形成了自我学习的深度学习算法。


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这张图简单描述了DeepMind AI深度学习的基本原理,电脑在没有任何预先设置程序的情况下,一点点观察和认知周围的环境,从而决定如何采取行动,模拟人类认知的过程。这个过程中,最难的是如何识别和排除环境中的非信号/噪音。


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2015年,DeepMind在美国前沿科技刊物《自然》Nature上发表了他们的AI深度学习原理,高调公开了他们的算法和一些代码。为什么要这样做呢?他们希望推动整个AI人工智能科技更快向前发展。目前DeepMind团队拥有100多位AI科学家和深度学习工程师。


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Demis相信AI的潜力无限,DeepMind的实验才刚开始。 通过AI,我们将找到未来人类所面临的很多问题的答案。尽管实现真正的AGI可能还要几十年,我们从现在开始就应该关注AGI。


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DeepMind的美好愿景是通过AI,我们开始真正认知人类自己和周围的世界。


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尽管在伦敦,大趴也是硅谷范儿的。这是一个拥有众多超级大脑的AI公司,正在一起开发世届领先的人工智能技术。打败围棋世界高手才只是他们AI实验的开始,一切都有可能。


期待AI让世界更美好,而不是更头疼。


-本文图片来自Nature记者访谈


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