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DeepMind的2017年:历程回顾

2017-12-22 12:14 AlphaGo
译者 | 核子可乐
编辑 | Vincent
AI 前线导读:2017 年对于 DeepMind 来说已定时难忘的一年,从 AlphaGo 和柯洁的人机大战,再到前不久不用人类数据自学成才的 AlphaGo Zero。在人工智能领域,DeepMind 交出了一份优秀的成绩单,在 2018 年即将到来之际,他们发布一篇历程回顾。

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今年 7 月,世界头号棋手柯杰在获得 20 连胜后作出发言。而在两个月之前,他在中国乌镇举办的围棋峰会上与 AlphaGo 展开了对弈。

他表示,“在与 AlphaGo 进行对弈之后,我从根本上转变了自己对比赛的审视角度,现在我意识到这样的思维转变确实很有帮助。我希望所有围棋选手都能够考虑到 AlphaGo 对于围棋竞赛思维的理解方式,这确实极具现实意义。虽然我办理了,但我发现了围棋当中蕴藏的巨大可能性,而围棋本身也在不断进步。”

乌镇围棋峰会是一场为期五天的盛会,其中包括双人赛、团体赛以及一对一柯杰挑战赛等

柯杰是这场比赛的绝对中心,我们对他的结论也感到荣幸万分。他的发言给我们带来启发,因为这暗示着未来的社会将能够利用 AI 作为发现工具,用以发现新知识并增加人类对世界的理解能力。特别是在机器辅助科学方面,我们希望人工智能系统能够帮助我们有效应对气候变化与药物发现层面的挑战,并立足发现复杂的新型材料或帮助缓解医疗系统压力等领域取得进展。

这种社会效益层面的发展潜力正是我们设立 DeepMind 的原因——我们很高兴能够在解决基础科学挑战以及人工智能的安全与道德等方面不断获得喜人的进展。

我们在 DeepMind 所采取的方法受到了神经科学的启发,其帮助我们在构图、推理、记忆以及学习等关键性领域取得了进展。以想象力为例:这种独特的才能在我们的日常生活中发挥着关键性作用,使我们能够面向未来进行规划与推理。但在另一方面,从传统角度讲我们几乎无法设想计算机会拥有这样的能力。我们为了解决这个问题而持续努力,并于今年引入了起想象力增强代理,其可从环境中提取相关信息以便作出未来规划。

当我们训练神经网络以控制模拟环境中各类经过简化的肢体活动时,这一同样源自神经科学启发的方案也创造出目前我们最为流行的工作演示之一。这种精密的电机控制能力正是物理智能的一大实现标志,亦是我们研究计划中的重要组成部分。尽管由此产生的活动有时显得比较疯狂,但其同时也代表着一种惊人的成功——外加一点娱乐性。

我们都知道,技术不可能完全脱离价值存在。我们也很清楚,除了在基础科学研究方面取得进展,我们也需要在道德与社会影响层面负起责任。

另外,我们在创成式模型方面也取得了进展。就在一年多之前,我们推出了 WaveNet,这是一套用于生成原始音频波形的深层神经网络,能够产生比现有技术更好、更逼真的语音成果。那个时候,这套模型还只是原型设计,而且对普通消费产品而言其计算资源密度过高。但在过去十二个月中,我们的团队创造出一套速度可达其 1000 倍的新模型。今年 10 月,我们宣布这套新的并发 WaveNet 已经在现实世界中得到正式采用,且负责生成谷歌助手的美语与日语发音。

作为我们研发工作的一大实例,这些努力使得 AI 系统的构建、训练与优化变得更加轻松。今年我们还将利用分布式强化学习、基于填充的神经网络训练以及新型神经架构搜索方法等其它技术,进一步改进系统的构建难度、精确性以及优化水平。我们还投入了大量时间以创造新的以及更具挑战的系统测试环境,包括我们正与暴雪公司合作开发《星际争霸 2》的人工智能选手。

正如前文所言,考虑到我们需要为技术开发工作所负起的道德与社会影响责任,我们也一直在探索新的方法以理解并解释人工智能系统的工作方式。正因为如此,我们才建立起一支成熟的技术安全团队,其负责开发各类实现方法以确保未来的系统将继续处于人类的控制之下。

我们现在与四家国家医疗服务(简称 NHS)信托机构开展合作

今年 10 月,我们又建立起 DeepMind Ethics & Society 这一研究单位,旨在帮助我们探索并理解 AI 技术所带来的实际影响,最终实现与预期相符的社会收益。我们的研究工作得到了相关领域著名专家的帮助——包括哲学家 Nick Bostrom、气候变化专家 Christiana Figueres、首席研究员 James Manyika 以及经济学家 Diane Coyle 与 Jeffrey Sachs 的指导。

AI 的设计必须立足于社会的优先层级与关注点,也正因为如此,我们才会积极与各合作伙伴组织开展关于人工智能方案设计与部署的对话。举例来说,算法正义联盟负责人 Joy Buolamwini 与来自《Article 36》、《人权观察》以及英国武装部队的专家们都参加了我们的 Wired Live 会议,在这里讨论算法中的偏见以及如何限制自主武器的致命性能力。正如我们在今年就经常提到的,这些问题极为重要且影响范围非常广泛,绝对不容忽视。

也正因为如此,我们才需要立足各 AI 企业之内与之外的更多新空间以组织更多能够预测并指导人工智能技术影响的讨论。例如,我们今年组织的 Partnership on AI(简称 PAI)会议即将各行业竞争方、学术界与民间社会代表汇聚在一起,共同讨论与人工智能相关的关键性道德问题。在过去一年中,PAI 迎来了 43 名新的非营利性与营利性组织成员,外加新任执行董事 Terah Lyons。在未来几个月中,我们期待着能够与其进一步开展合作,从而研究算法中的偏见与歧视、机器学习对自动化以及劳动力的影响等广泛的议题。

我们对自己在 2017 年年内获得的各项进展感到自豪,但也很清楚未来还有更漫长的发展道路要走。

我们也相信,我们打造出的技术成果对于实现社会效益拥有极为重要的意义——这一切都有可能在健康与能源等方面为现实世界带来巨大回报。今年,我们与 NHS 医疗信托机构建立起两项新的合作关系。其中部署的 Streams 应用将负责利用数字化技术支持 NHS 的临床诊疗。我们还成为领先研究机构联盟中的一分子,并发起一项开创性研究以确定尖端机器学习技术是否有助于改善乳腺癌的检测效果。

与此同时,我们也一直在努力监督自身在医疗卫生方面的工作成效。我们将与英国皇家自由医院合作过程当中,由英国信息委员会专员记录下的经验教训进行了整理。此外,DeepMind Health 的独立审查人也发布了其第一份与我们工作内容相关的年度公开报告。他们的审查将使我们的工作成效更上一层楼。我们在患者及公众参与度方面也作出了重大改进,包括为患者及护理人员召开研讨会,同时亦探索在自身系统之内通过技术手段建立信任——例如计划发布一款可进行审计数据验证的开源工具。

我们对自己在 2017 年年内获得的各项进展感到自豪,但也很清楚未来还有更漫长的发展道路要走。

在乌镇围棋赛的五个月之后,我们宣布 AlphaGO 正式退役,并通过《自然》杂志上发表的第四篇论文介绍了其替代版本——AlphaGo Zero。AlphaGo Zero 的核心特性,在于其不需要任何人类知识的引导。在数百万场对弈当中,这套系统得以逐渐从零开始学习围棋,并在短短数天内就积累起人类沿袭数年千年的知识。更重要的是,这种重新探索亦提示了围棋中的一些非常规策略,为这种古老的竞技项目带来了新生。

我们的信念是,人工智能必将有能力作为科学工具以及人类智能的放大器,在更多其它领域为复杂问题的处理作出贡献。AlphaGo 团队已经马不停蹄地开启下一轮挑战,希望他们在算法创建的道路上高歌猛进!

查看英文原文

https://deepmind.com/blog/2017-deepminds-year-review/


 
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