在连续三年失血10亿美元后,谷歌搜索引擎有什么问题吗?

Alphabet的Deepmind,也许是世界上人工智能领域的领先公司,去年损失了5.72亿美元。在过去的三年里,它遭受了超过10亿美元的损失。

这是什么意思?人工智能会崩溃吗?不完全是。

众所周知,做研究是最昂贵的。因此,Deepmind每年投入大量资金,甚至超过了以前任何相关项目的金额。

话虽如此,DeepMind损失的上升仍值得考虑:2016年为1.54亿美元,2017年为3.41亿美元,2018年为5.72亿美元。

这涉及三个核心问题:深度思维在科学上是正确的吗?从字母表的角度来看,这种投资规模合理吗?这种损失会影响整个人工智能吗?深度强化学习的局限性:上图显示阿尔法狗对李世石。人们有理由对第一个问题持怀疑态度。

DeepMind致力于深度强化学习,将主要用于模式识别的深度学习与基于奖励信号的强化学习相结合。

2013年,DeepMind在一篇激动人心的论文中将这一技术命名为“深度强化学习”(Deep Reference Learning),该论文展示了如何训练神经网络系统来玩各种雅达利游戏,如突围和太空入侵者;;我不得不承认有时候他们比人类玩得更好。

这篇论文是工程学的杰作,可能也是Alphabet在2014年1月获得DeepMind的主要原因之一。

后来,这项技术进一步发展,推动DeepMind赢得围棋和星际争霸。

问题就在于,该技术对环境的依赖非常大:在玩Breakout时,就连将游戏中的球拍向上移动几个像素这样微小的变化,都会导致游戏在连续三年失血10亿美元后,谷歌搜索引擎有什么问题吗?性能急剧下降。问题是这项技术严重依赖于环境:在玩突破游戏时,即使是微小的变化,比如在游戏中将球拍上移几个像素,也会导致游戏性能的急剧下降。

DeepMind在星际争霸中的胜利也有同样的局限性——当使用特定的地图和特定的“种族”角色时,结果要比人类好;使用不同地图和不同角色的结果很差。

如果你想改变角色,你必须从头开始重新训练系统。

在某种程度上,深度强化学习是一种涡轮增压记忆。使用它的系统可以实现一些人们认为难以置信的目标,但是他们对自己正在做的事情只有肤浅的了解。

因此,当前的系统缺乏灵活性,无法在环境变化时进行调整。

强化学习需要大量数据。

例如,阿尔法围棋(AlphaGo)在训练期间参与了数百万个围棋游戏,这远不止一个人需要成为世界级的玩家。此外,实现这一目标需要巨大的计算资源,而且费用昂贵——阿尔法围棋(AlphaGo)的训练估计要花费3500万美元。

然而,这些都是出于经济考虑。

正如瑞博蒂盖所说,真正的问题是信任。

目前,深入的强化学习只能在严格控制的环境中进行,事故很少。在一个几千年来没有改变的环境中操作它可能是可行的,但是在现实生活中,人们可能不想依赖它。

雷锋网注:上图显示的是Deepmind的创始人和首席执行官黛米·沙比斯(CEODemisHassabis)。由于现实生活中像Deepmind这样专注于游戏的人工智能项目并不多,Deepmind还没有推出任何深度强化学习的大规模商业应用。

包括2014年收购期间支付的6.5亿美元,Alphabet目前已在Deepmind投资约20亿美元;相比之下,Deepmind去年的收入约为1.25亿美元。

此外,适用于围棋的人工智能技术可能不适合解决其他具有挑战性的问题,如癌症和清洁能源。

当然,这可能只是时间问题——Deep Mind至少从2013年开始就致力于强化学习,科学进步很少一夜之间转化为商业产品。

深度思维(DeepMind)可能最终会通过深度强化学习找到产生更深更稳定结果的方法。

最后,深度强化学习可能被证明像晶体管,一项彻底改变世界的发明。

尽管Deepmind目前的策略并不像人们希望的那样富有,但它仍然是深度强化学习领域的领导者。此外,DeepMind拥有严格的管理、充足的资金、数百名医生,在游戏和围棋方面取得了巨大的成功。它正在吸引越来越多的人才。

如果人工智能领域的风向改变,深度思维(DeepMind)转向另一个方向,它仍然可以领路。

同时,从Alphabet的角度来看,对Deepmind的投资不是一个大赌注。它还押注于人工智能领域目前发展迅速的谷歌大脑(GoogleBrain)。

Alphabet年收入1000亿美元,其核心业务从搜索到广告推荐都依赖人工智能,对Alphabet来说,进行几项重大投资并不疯狂。

对雷锋网过度承诺的担忧注意:脸谱网通过人工智能攻击虚假新闻最后,很难回答思维的经济表现将如何影响人工智能。

如果炒作超过实际效果,可能会导致“人工智能冬天”的到来,甚至支持者也不愿意投资。

如果损失继续以每年两倍的速度增长,就连Alphabet也可能被迫放弃Deepmind,投资者将重新调整他们对人工智能的热情。

不仅深度思维,许多预期的进展还没有真正实现。

尽管马克·扎克伯格(MarkZuckerberg)在2018年4月向国会承诺人工智能将很快解决虚假新闻问题,但这一承诺已经得到缓解。然而,承诺的成本从来都不高,对人工智能的热情程度是由最终效果而不是承诺决定的。

以目前的形式,宣传人工智能比构建人工智能容易得多。

尽管在广告和语音识别等有限领域取得了巨大进展,但毫无疑问还有很长的路要走。

未经允许不得转载:威尼斯官网大厅 » 在连续三年失血10亿美元后,谷歌搜索引擎有什么问题吗?
分享到:
赞(0)

评论抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址