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        試圖打敗人類的DeepMind是個“賠錢貨”

        2018-10-20 01:49:12
        看天下 2018年28期
        關(guān)鍵詞:哈薩星際爭霸比斯

        對于關(guān)注人工智能領(lǐng)域的人而言,DeepMind絕不是個陌生的名字。2016年DeepMind培養(yǎng)的AlphaGo首次擊敗韓國圍棋冠軍李世石,之后又在烏鎮(zhèn)打敗中國選手柯潔,DeepMind早已聲名遠(yuǎn) 播。

        但DeepMind其實是一家非常燒錢的公司。在一次次刷新人類紀(jì)錄的表面風(fēng)光之后,DeepMind虧損嚴(yán)重,換句話講,DeepMind每一次刷的存在感,背后都是淚。

        最近,這家谷歌旗下人工智能超級明星公司,剛剛提交了最新的財務(wù)報告。報告顯示,DeepMind去年虧損繼續(xù)擴大,一年比一年大。

        2017年,DeepMind虧損3.02億英鎊,相當(dāng)于人民幣27億元。這個數(shù)字同比增長221%。同期,DeepMind的員工成本大增。簡單估算一下,這家公司員工的平均年薪:250萬元(人民幣)。

        令人遺憾的是,DeepMind的商業(yè)化能力沒有同步猛增。這就需要東家谷歌的大力支持了。DeepMind在報告中說,谷歌會在至少未來12個月里,繼續(xù)向他們提供充足的財務(wù)支持,還寫下了書面保證。

        員工平均年薪:28萬英鎊

        2014年,谷歌擊敗Facebook斥資6億美元收購DeepMind,然而,并不是所有谷歌員工都認(rèn)為這是明智之舉。

        由美國科技媒體The Information主編杰西卡·萊辛(Jessica Lessin)和記者凱文·麥克勞林(Kevin McLaughlin)撰寫的深度報告稱,當(dāng)?shù)弥雀枋召廌eepMind的交易完成時,谷歌內(nèi)部的AI研究人員感到十分吃驚,緊張情緒也有所上升。

        谷歌2015年重組為控股公司Alphabet時,DeepMind獨立出來,如今該公司擁有相對較高的自主權(quán)。據(jù)稱,DeepMind缺少營收能力是谷歌員工感到不滿的主要原因之一。另一些人則對DeepMind在Alphabet內(nèi)部擁有“特殊地位”感到惱火,因為這允許它從事可能在幾十年內(nèi)都無法取得成果的項目。

        2016年,DeepMind的虧損額僅為9395萬英鎊,1年后,就增加至3.02億英鎊。錢都花哪兒了?DeepMind的行政管理支出從上一年的1.64億英鎊增加到3.34億英鎊,增長了104%。其中,員工成本和相關(guān)支出占2億英鎊,這項支出在2016年是1.05億英鎊。

        DeepMind CEO戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)去年年底接受電臺采訪時透露,DeepMind目前有700名員工,其中400名博士。

        雖說2億英鎊中除了員工薪酬之外,還包含福利、差旅之類的支出,不過,也可以大致折算出DeepMind員工的平均年薪:28萬英鎊左右,折合人民幣大約250萬元。

        另外,DeepMind在2017年還捐出815.3萬英鎊(1067萬美元)的慈善和學(xué)術(shù)捐款,而2016年只有30.8萬英鎊。這些錢,主要花在與高校的合作上。Business Insider從該公司得到的消息是,這些學(xué)術(shù)捐款的對象包括紐約大學(xué)、倫敦大學(xué)學(xué)院、帝國理工、阿爾伯塔大學(xué),沒有附加條件,單純地用來支持它們的AI研究。

        估計谷歌AI部門的員工們,看了DeepMind最新的財務(wù)報告后,會給谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人、Alphabet首席執(zhí)行官拉里·佩奇瘋狂發(fā)郵件表達(dá)自己的不滿。拉里·佩奇掌控著DeepMind的財務(wù)預(yù)算。

        “錢途”不順

        賺錢方面DeepMind的進展不大。2017年,DeepMind的營業(yè)額,也就是從其他公司收取的技術(shù)服務(wù)費,共計5442萬英鎊,比上一年的4028萬英鎊增長了35%。

        據(jù)Business Insider報道,這些收入依然大部分來自母公司Alphabet,比如說用AI幫谷歌的數(shù)據(jù)中心降低能耗、為谷歌Assistant提供語音合成技術(shù)等。

        DeepMind在英國的醫(yī)療業(yè)務(wù)依然沒有開始賺錢。2016年,DeepMind 與英國國家醫(yī)療服務(wù)體系 NHS 正式達(dá)成 5 年合作。NHS 下屬規(guī)模最大的醫(yī)院之中,位于倫敦的3家醫(yī)院 Royal Free、Barnet 和 Chase Farm,已經(jīng)同意與 DeepMind 分享 160 萬名患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)。

        DeepMind 將用這些數(shù)據(jù)開發(fā)一款名為Streams的手機App,同時發(fā)布的還有一套患者健康風(fēng)險警告系統(tǒng),對有急性腎病和血液中毒風(fēng)險的病人發(fā)出警告。該系統(tǒng)將被整合入Streams,醫(yī)生和護士能夠在手機上以“重大新聞”的方式,收到病人健康風(fēng)險的警告。醫(yī)護工作者們不再需要翻找紙本的檢查報告,他們可以在App上查看病人的所有醫(yī)療數(shù)據(jù),包括血液化驗結(jié)果,如果任何一個化驗項目不正常,App會立即推送警告。

        DeepMind 聯(lián)合創(chuàng)始人穆斯塔法·蘇萊曼(Mustafa Suleyman)說:“為了擴大市場,我們必須為這類醫(yī)療軟件建立起一個可持續(xù)的商業(yè)模式,這就是我們探索的方向?!?當(dāng)技術(shù)被完全驗證之后,他們考慮把它市場化。

        不過,這個看似很有“錢途”的項目一直進展的不順利。一方面,反對者憂慮這項合作存在泄露病人隱私的風(fēng)險;另一方面,每一個英國公民從出生到死亡都享受著政府資助的免費醫(yī)療。NHS 作為向全社會提供醫(yī)療服務(wù)的公立機構(gòu),它的一舉一動都牽動著大眾的神經(jīng)。2017年7月,英國最高隱私保護監(jiān)管部門裁定,DeepMind與英國國家醫(yī)療服務(wù)體系的醫(yī)學(xué)實驗違反英國的數(shù)據(jù)保護法。

        一心撲在論文上

        花錢越來越多,掙錢的能力沒有提升,但總要對東家有所交代。自2017年5月,AlphaGo擊敗柯潔后,CEO哈薩比斯曾表示,“這只是一個開始?!盌eepMind這一年多的時間都干什么了?有沒有憋出什么大招?

        AlphaGo退役的頭兩個月,DeepMind非常勤奮,發(fā)表論文、公開新技術(shù)和討論AI未來的次數(shù)都創(chuàng)下了記錄,差不多每五天就會有一篇新論文面世,而且干貨滿滿,涉及到不少AI的關(guān)鍵領(lǐng)域和空白領(lǐng)域。

        眾多論文中,有一篇論文非常出名,名稱為《豐富環(huán)境下運動行為的出現(xiàn)》,在這篇論文中,DeepMind干了一件很有意思的事:讓AI學(xué)跑酷。

        根據(jù)DeepMind給出的資料,他們在實驗中沒有給出復(fù)雜的獎勵機制:比如挺胸抬頭加分、姿勢優(yōu)美加分等,而是制定以通過為唯一目標(biāo)的簡單獎勵機制。在布滿落崖、障礙物,甚至墻壁的關(guān)卡里,強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)完全憑借自己的分析能力來制定應(yīng)對策略。結(jié)果證明,簡單指令下AI也可以應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境并且完成目標(biāo)。這個實驗的目的,在于測試強化學(xué)習(xí)如何適應(yīng)陌生的復(fù)雜環(huán)境。

        DeepMind的老大哈薩比斯也親自出馬,發(fā)表了一篇論文,有意思的是該文章并不是發(fā)表在人工智能領(lǐng)域的期刊上,而是發(fā)表在神經(jīng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的最高規(guī)格刊物《神經(jīng)》當(dāng)中。在這篇文章中,哈薩比斯討論的核心問題是,人工智能想要發(fā)揮最大可能性,唯一的方法是回到神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域,深入鉆研人類大腦。

        哈薩比斯認(rèn)為,現(xiàn)在雖然人工智能成果大量爆發(fā),但這些算法和技術(shù)大多只能解決一個問題:機器學(xué)習(xí)只能承擔(dān)一個任務(wù)、自然語言處理只能完成語音方面的交互、機器視覺只能辨認(rèn)單一目標(biāo),這些能力水平絕不是類人的智能體。

        這些所謂的人工智能,距離真正像人類大腦一樣去感知、思考、分析、想象,還差著十萬八千里,甚至根本還沒上路。哈薩比斯在文章中感嘆,兼具神經(jīng)科學(xué)和人工智能特長的人才太難得了。這篇論文顯然展示了DeepMind的一個核心思路:回到人類大腦,制造像人一樣的人工智能。

        除此之外,DeepMind發(fā)表的論文所涉及的領(lǐng)域還包括:計算機視覺、AI的推理能力、想象能力、模仿能力等。這些論文或許能給DeepMind的東家些許安慰。

        會玩《星際爭霸》的AI

        那么DeepMind又是如何去論證這些論文,進入科研階段?答案是玩游戲,這也是DeepMind的傳統(tǒng)。

        事實上,AlphaGo在下圍棋時就是用類似的方式來進行局面判斷。但相對于圍棋的規(guī)則嚴(yán)謹(jǐn)性,游戲里關(guān)卡是隨機生成的,規(guī)則自然也是相對開放和變化,給AI想象力帶來的挑戰(zhàn)也就更大。

        像“推箱子”等游戲就展示了讓深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過簡單數(shù)據(jù)進行抽象推理和長期規(guī)劃的能力——基本也就是人類所說的想象力。

        DeepMind還不斷地升級AlphaGo系統(tǒng),AlphaGo Zero只用4個小時的訓(xùn)練時間就從零開始學(xué)會國際象棋的規(guī)則,并在100場比賽中取得28勝72平的極佳戰(zhàn)績,其突出表現(xiàn)已然超過商用國際象棋軟件Stockfish。

        除了名滿天下的AlphaGo,DeepMind還訓(xùn)練智能系統(tǒng)通過觀看Youtube等視頻自主學(xué)習(xí)超級瑪麗等游戲。就在今年7月,DeepMind的智能系統(tǒng)學(xué)會了玩《雷神之錘》這款游戲,其強化學(xué)習(xí)技術(shù),使得人工智能系統(tǒng)能在《雷神之錘3:競技場》的奪旗游戲中達(dá)到人類的游戲水平。

        在DeepMind會玩的游戲中,關(guān)注度最大的是《星際爭霸Ⅱ》。2017年8月,DeepMind宣布開始訓(xùn)練AI玩暴雪公司旗下的《星際爭霸II》游戲。當(dāng)時,DeepMind計劃讓AI在五年后戰(zhàn)勝《星際爭霸》世界冠軍。

        《星際爭霸》是一款極其復(fù)雜的戰(zhàn)略游戲,需要玩家高度集中的精神力、超強的靈敏度和戰(zhàn)略決策智慧。這款游戲充分考驗AI的即時戰(zhàn)略和人機對抗協(xié)作能力。它要求AI學(xué)習(xí)在資源有限的情況下平衡發(fā)展,學(xué)會如何發(fā)展高科技、出兵種對抗及如何調(diào)兵遣將來保證利益最大化。這些涵蓋了AI亟待解決的三大問題:一是在有限視野和不完全信息的情況下做決策;二是平衡短期、中期和長期的發(fā)展策略;三是處理多智能體間的合作和博弈。

        紐芬蘭紀(jì)念大學(xué)的計算機科學(xué)教授大衛(wèi)·丘吉爾(David Churchill)認(rèn)為,《星際爭霸》如此復(fù)雜,能解決《星際爭霸》的AI將能解決任何其他問題。

        不過,谷歌只保證在未來12個月里提供財務(wù)支持,它能等到“敗家”的DeepMind擊敗《星際爭霸Ⅱ》的人類冠軍嗎?

        資料來源:微信公眾號量子位、智東西、鈦媒體、騰訊科技等

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