对话DeeMind创始人建立通用人工智

2020-03-29 13:08 运营

对话DeepMind创始人:建立通用人工智能

untitled寻找未来:Demis Hassabis 摄影:David Ellis

本文来源:机器之心

引言:该篇文章是《卫报》对DeepMind创始人Demis Hassabis的深度专访,全面且深刻的还原了这位天才的性格、生活,以及对人工智能的热情和野心。他有着近乎传奇的早期经历,在国际象棋、游戏设计、计算机科学和神经科学等多个领域取得的成就形成了他从事人工智能伟大研究的完整拼图,他称自己为科学与创造力的结合体。Hassabis带领DeepMind进行开创性的人工智能研究,破解围棋这一历史难题,研究成果在极短的时间内两次登上《Nature》封面。而更加重要的是,DeepMind开创了一种科学研究与创业团队完美结合的机制。DeepMind在积极探索人工智能研究和应用的同时,在人工智能伦理研究方面也走在了全世界前列。Hassabis更是通过一次长谈说服了霍金,让他不再对人工智能大放厥词。Hassabis就像DeepMind的AlphaGo一样,像个超人一样保持高强度的工作和学习节奏,他把人工智能当成为之毕生奋斗的事业,也是他生活中的一部分。而Hassabis将和他的DeepMind继续朝着创造解决世界上一切问题的通用人工智能这一目标前进。

Demis Hassabis举止温和,面容谦逊,而当他告诉我他正在为破解智能难题,然后用其来解决一切问题的使命而奋斗时又格外认真。其他任何人说出这句话,听起来都十分可笑,但这句话从他的口中说出就另当别论了。39岁的Hassabis是一位前国际象棋大师、游戏设计员,他的人工智能研究创业公司DeepMind在2014年被谷歌以6.25亿美元收购。

他是移民后代,在伦敦芬奇利一所公立综合学院上学,分别取得了剑桥大学和伦敦大学学院(UCL)的计算机科学和认知神经科学学位。与他一起工作过的人们认为他是一个有远见的管理者。Hassabis认为他发现了一种让科学研究更有效率的方法,并提到他正在领导一个21世纪的阿波罗项目。他长相如此平凡,是那种你在街上不会看第二眼的人,但Tim Berners-Lee曾经向我这么形容他:他是这个星球上最聪明的人之一。

每次我们打开Siri或者收到Android的推送时,都会感到人工智能已经在我们身边。从短期来说,谷歌的产品将毫无疑问的从Hassabis的研究中获利,尽管这些技术所带来的个性化、搜索、YouTube、语音和人脸识别等产品的提升都没有被定义为真正人工智能(Hassabis对此笑称到:它只是软件,对吧?它只是一个能运行的东西。)。但从长期来说,Hassabis正在开发的技术并不仅仅局限于情感机器人和更加智能的,也不仅仅围绕着谷歌。Facebook、微软、苹果和许多其他科技巨头们都在如饥似渴的招揽人工智能博士生,在这场最新的科技竞赛中砸入数十亿美元。人工智能关注所有的事情,包括我们能想象到的,以及那些我们想象不到的。

它确实听起来太过野心勃勃。大部分人工智能系统应用范围都很窄,训练预设程序的机器去执行特定任务,除此之外再没什么了。因此,IBM的深蓝能在国际象棋比赛中击败Gary Kasparov,但却在井字游戏中输给三岁孩童。而Hassabis正在把他从人脑中得到的启发用于构建首个通用学习机器:一套能像生物系统一样学习的灵活、自适应的算法,仅使用原始数据就能从头开始掌握任何任务。

它就是通用人工智能(artificial general intelligence ,简称AGI),它的重点落于通用上。在Hassabis眼中,未来超级智能机器将与人类专家合作解决一切问题。癌症、气候变迁、能源、基因组学、宏观经济学、金融系统、物理学等,太多我们想掌握的系统知识正变得极其复杂。Hassabis指出:如此巨大的信息量让最聪明的人穷其一生也无法完全掌握。那么,我们如何才能从如此庞大的数据量中筛选出正确的见解呢?而一种通用人工智能思维的方式则是自动将非结构化信息转换为可使用知识的过程。我们所研究的东西可能是针对任何问题的元解决方法(meta-solution)。

虽然寻找元解决方法也许要花费数十年时间,但它看起来正在迫近。2015年2月,世界顶级科学期刊《自然》将像素游戏《Space Invaders》作为其封面,右下角是自我教学软件在玩游戏上达到了人类般的表现。在这一期,DeepMind的论文描述了首个成功的通用端对端学习系统,他们的人工代理一个针对于图像处理单元的Deep-Q络算法能够学习如何处理屏幕的输入值并理解其含义,并采取能实现所需结果的决策(在这种情况下,系统成为众多雅达利2600经典游戏,如太空侵略者、拳击、打砖块中的超级玩家)。这是一项让整个科技界都为之震撼的突破。

接着,在上个月,DeepMind又占领了《自然》封面在短期内获得如此成就非常惊人。这一次,它变本加厉的挑战上世纪70和80年代的复古游戏。围棋在中国有着超过2500年的历史,曾经出现在孔夫子笔下。围棋的分支系数非常大:每一颗棋子可能的走法数量超过了整个宇宙的原子数量,而且不像国际象棋,它无法用蛮力计算来得出结果。更加困难的是,想要写出围棋的评估函数是一件不可能的事,例如能够体现出谁处于优势位置以及优势多少的一套规则。反而,它取决于棋手的一些类似于直觉的东西:当被问到为何这样落子的时候,大师们通常的回答是感觉如此。

很显然,计算机在做出这方面的判断时会表现很糟,围棋也因此被认为是人工智能领域悬而未决的重大挑战之一,大部分研究者预期还需要十年机器才能有希望破解它。

DeepMind的新算法有着严格的同行评审证据,AlphaGo在去年秋季秘密的一场对决中以5:0击败了曾三次获得欧洲冠军的樊麾,并将在今年三月与世界冠军李世石对决。令人瞠目结舌的进步,帝国理工学院认知机器人学教授Murray Shanahan如此形容。一个了不起的里程碑,超人类主义哲学家Nick Bostrom也表示同意,后者写出的《 Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies 》指出:如果通用人工智能可以出现,这将是一个无法比肩的事件借用下谷歌工程主管Ray Kurzweil的话:这将是一次撕裂历史的断层。Bostrom告诉我在他牛津人类未来研究所的办公室中,AlphaGo的成就被认为将过去几年间机器学习所取得的进步生动的表现了出来。

这非常酷。Hassabis很平淡的说到,我们在他的办公室讨论着最新的胜利。像平常一样,他穿着没有任何特点的黑色上衣、裤子和鞋子:实在难以想象这实习生装扮的家伙拿到了谷歌的8000万英镑。围棋是一个终极目标:它是一个游戏的巅峰,有着最丰富的智力深度。它如此迷人与美丽,令我们感到兴奋不仅在于我们掌握了这个游戏,还在于我们还用漂亮的算法完成了它。围棋游戏更像是艺术而非科学,他认为:AlphaGo以十分人类的方式下围棋,因为它是以人类的方式进行学习,通过不停地游戏变得更加聪明,就像你我一样。Hassabis也许看起来像个学生,但他更像一个骄傲的家长,AlphaGo是他职业生涯中所达到的最令人激动的成就。比任何人所想象的都高了一个数量级,他有些激动,但对于我们来说,最好的在于这不是一个使用人工规则的专家系统。它借助于通用机器学习技术教会了自己如何掌握游戏。最终,我们想将这些技术用于重要的真实世界的问题,例如气候模型或者复杂的疾病分析,对吧?想想它下一步能够解决的问题真的非常令人激动!

气候建模,复杂疾病分析开始想象下一步可能解决什么让人非常兴奋。Demis Hassabis

我与Hasssabis的首次相遇是在2014年夏天,那是DeepMind被收购的几个月后。自那以后,我观察过他在各种不同坏境中工作,过去八个月中我也为这篇文章在三个不同场合正式采访过他。那段时间我看着他从一位谷歌的人工智能天才成长为了一位引人注目的传播者,他找到了一种高效的向类似于我这样的非科学家描述他非常复杂的工作的方法对此他有极富感染力的热情以及为什么这很重要。谦逊和日具风度,他非常擅长打破DeepMind的方法;也就是说他们结合新老人工智能技术的方式比如说,在围棋中结合使用传统分析走子的树搜索方法与现代近似于大脑神经元络的深度神经络而且他们还和人工智能研究的不同领域有条理清晰的联姻。

在DeepQ中,他们将深度神经络与所有动物都有的通过大脑多巴胺驱动奖励机制的强化学习结合了起来。而在AlphaGo中,他们更进一步又增加了另一种更深度水平的强化学习以处理长期计划。接下来,他们将整合例如记忆功能等等直到理论上达成每一个智能的里程牌。Hassabis说:我们在存在多少这些能力的路线图上有一个想法。将所有这些不同领域结合起来是其中关键,因为我们对那些可以在一个领域内学习又能将知识应用到新领域的算法很感兴趣。

这听起来有一点他的个性。乍一看他的简历,可以发现他颇为业余的好奇心包含了从棋盘游戏到视频游戏到计算机编程到认知神经科学等一切,更别提人工智能了。事实上,他今日成就的取得是聚焦的结果:将自己在同代人少见的强大智力与他一生专研过的学科等各方面有意识地合成在一起。(简单点出他人生的亮点:8岁写出自己的电脑游戏;13岁收获国际象棋大师地位;17岁创造了第一款包含人工智能的视频游戏《主题公园》;20岁以两科优等成绩获得剑桥大学计算机科学学位;不久之后就成立了开创性的视频游戏公司Elixir;之后他在海马体和情景记忆上的开创性学术研究成为了他的最后一块拼图;2011年成立DeepMind。)

他承认:我非常容易感到无聊,而世界又如此有趣,有太多炫酷的事情可做。(他还保持着五次获得智力奥林匹克运动会(Mind Sports Olympiad)精英赛Pentamind冠军的世界纪录,在该比赛中,挑战者需要在多个项目中互相挑战。)如果我是一个体育运动员,我就会一直想成为一个十项全能选手。

欧洲围棋冠军樊麾与AlphaGo系统对弈

不过体育的荣耀再也没有希望了。Hassabis是一位忠实的利物浦球迷,喜欢观看各种体育赛事,四岁那年他开始下国际象棋,不到一年就开始了全国比赛,不久之后又开始角逐于国际赛常现在可以很明显地推测出,他的一生都将与心智有关。

1976年,他出生于伦敦北部,他有一位希腊-塞浦路斯混血的父亲和一位新加坡-中国混血的母亲,他是三个兄弟姐妹中最大的一个。他的父母都是教师,曾经还拥有过一家玩具店。他的妹妹是一位作曲家和钢琴家;他的弟弟研究创意写作。他的家庭并没有太多的科技色彩。显然我是家里另类的害群之马,他开着玩笑,回忆起当他还是一个小男孩时将自己的下棋奖金花在了一台ZX Spectrum 48K计算机上,然后又买了Commodore Amiga,他立即拆开了它并搞清楚了怎么编程。我父母有点技术恐惧。他们真的不喜欢计算机

对话DeeMind创始人建立通用人工智宝宝消化不良怎么止吐
宝宝消化不良吃什么好
小孩便秘快速通便方法
黑龙江治疗妇科医院
静脉曲张治疗最好方法
金银花露