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            DeepMind創(chuàng)始人:阿爾法GO的勝利只是小目標

            作者: 時間:2016-12-28 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

              近日,Nature雜志在官網(wǎng)評選出了2016年度十大影響力人物,其中一位就是Demis Hassabis,即站在機器人AlphaGo背后,谷歌公司的聯(lián)合創(chuàng)始人。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201612/342173.htm

              即使對于4歲就開始學(xué)國際象棋的少年天才棋手Demis Hassabis來說,今年三月份AlphaGo和李世石的那場人機大戰(zhàn)也是他經(jīng)歷過的最嚴酷的比賽之一,不過與之前略有不同的是:他并非實際上場的參賽選手,而是一位選手的締造者。

            DeepMind創(chuàng)始人Demis Hassabis:AlphaGo的勝利只是小目標 | Nature十大人物

              當然,結(jié)果是值得慶祝的:AlphaGo以4比1的成績戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石。這次勝利不僅是領(lǐng)域里一次里程碑式的勝利,也為Hassabis本人的棋手“職業(yè)生涯”增添了又一個冠軍頭銜。

              在賽后的采訪中Hassabis表現(xiàn)得既興奮又平靜,他說:“這感覺就好像是我們的第一部月球探測器成功發(fā)射升空了!”

              不過對于Hassabis來說,在圍棋界的勝利還遠遠不夠。他更想要向世界展示的是:機器學(xué)習(xí)技術(shù)在人類的生產(chǎn)和生活中擁有更強大的潛力,可以幫助人類解決更多棘手的全球性問題。

              實際上這一想法在Hassabis少年時期已經(jīng)開始逐漸成型。

              從少年棋手到

              Hassabis從4歲就開始學(xué)下國際象棋,并很快成為了當?shù)匦∮忻麣獾奶觳牌迨?。從那時起,Hassabis就已經(jīng)開始思考人腦究竟是如何完成復(fù)雜任務(wù)的。

              提前兩年讀完高中后,Hassabis來到英國著名游戲設(shè)計師Peter Molyneux手下任職。17歲時,Hassabis負責(zé)了經(jīng)典模擬游戲《主題公園》的開發(fā),這款游戲一經(jīng)發(fā)布就大受歡迎,除了取得數(shù)百萬套銷量的好成績之外,這款游戲還贏得了當年的金控制桿獎(Golden Joystick Awards)。受到這款游戲的影響,以全校第一的成績從劍橋大學(xué)計算機學(xué)院畢業(yè)后,Hassabis開始自己創(chuàng)業(yè)做游戲開發(fā),并且取得了成功。

              但單純的編程、開發(fā)游戲,似乎并不是Hassabis真正想做的。于是30歲的Hassabis又回到倫敦大學(xué),開始攻讀認知神經(jīng)學(xué)的博士學(xué)位,真正研究人腦解決問題的工作機制。2010年,成功拿到博士學(xué)位后的Hassabis和友人一起創(chuàng)辦了公司,開始從事人工智能相關(guān)算法的研究,并于2014年被谷歌以6.5億美金的價格收購。

              在收購之前,的主要工作就是利用深度學(xué)習(xí)算法控制電子游戲的操作。最著名的是2013年12月,DeepMind開發(fā)的一款名為Deep Q-Network (DQN)的人工智能程序首度以“超人”難度通關(guān)了一款A(yù)tari公司開發(fā)的像素點游戲。

              將AI技術(shù)應(yīng)用于實際問題

              在DeepMind內(nèi)部,Hassabis在認知神經(jīng)學(xué)課堂上學(xué)到的知識經(jīng)常能夠成為團隊的靈感來源。被谷歌收購之后,DeepMind團隊進行了一系列抓人眼球的嘗試,例如利用人工智能解讀人類的演講,利用機器學(xué)習(xí)處理倫敦地鐵的高峰期運營等。Hassabis表示,雖然團隊內(nèi)部實現(xiàn)的那些算法看起來很復(fù)雜,但其實內(nèi)部的每一處小細節(jié)都是建立在前人已經(jīng)發(fā)表的研究成果的基礎(chǔ)之上的。

              那時,DeepMind的人工智能技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了計算機圖像識別,正在訓(xùn)練機器利用這些視覺信息進行后續(xù)行為的規(guī)劃和判斷。而且更關(guān)鍵的是,DeepMind研發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)被應(yīng)用于谷歌數(shù)據(jù)中心的節(jié)電項目,這意味著人工智能已經(jīng)開始處理生活中的實際問題,Hassabis的理想在一定程度上得到了實現(xiàn)。

              實際上除了節(jié)電之外,DeepMind在人工智能方面的研究已經(jīng)在諸多領(lǐng)域得到了實際應(yīng)用。包括與牛津大學(xué)共同研發(fā)的結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)的唇讀程序LipNet;與英國國家醫(yī)療服務(wù)體系NHS合作,推出一款名為 “Streams” 的綜合性醫(yī)療輔助 App(Streams可以分析病人的所有醫(yī)療數(shù)據(jù),并對病情加以分析,將結(jié)果推送到醫(yī)生手中);與Moorfields眼科醫(yī)院合作,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助診斷眼科疾病等。

              由于對研發(fā)成果的保密和醫(yī)療大數(shù)據(jù)的使用,DeepMind一度遭到了許多非議。一部分人認為學(xué)術(shù)研究成果應(yīng)該公開,另一部分人則認為使用醫(yī)院的醫(yī)療大數(shù)據(jù)侵犯了他們的隱私。但是在更多的科學(xué)家眼里,DeepMind還是一家頗具吸引力的公司,他們紛紛表示非常愿意加入DeepMind從事人工智能方面的研究。

              現(xiàn)在,除了做人工智能算法的研究之外,Hassabis還必須抽出一定的時間來維持公司的運行,不過他并不介意這些瑣事占用了他寶貴的科研時間。Hassabis說:“我堅信DeepMind正在從事的研究對人類的未來至關(guān)重要,而且這值得我們做出一些犧牲。”



            關(guān)鍵詞: DeepMind 人工智能

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