"The Economist" in uzun makalesi sırrı ortaya koyuyor: Google ve DeepMind'ın kontrolü için savaş yeni başladı
Xin Zhiyuan Rehberi DeepMind ve Google arasındaki ilişki göründüğü kadar iyi olmayabilir. DeepMind sürdürülebilir ve istikrarlı gelir yeteneklerinden yoksundur ve Google sonuçta hayır işi yapmaz. "Bağımsızlık ve özerklik" için kontrol ve anti-kontrol için iki parti arasındaki savaş başladı! "The Economist" on bin kelimelik bir makale yayınladı: DeepMind'in geçmişini ve bugününü anlamanız ve yapay zeka kontrolü için Google ile Google arasındaki savaşa derinlemesine bir bakış getirmeniz gerekecek.
DeepMind ve Google arasındaki ilişki göründüğü kadar iyi olmayabilir.
2014 yılında Google, Facebook'u yendi ve DeepMind'ı 600 milyon dolara satın aldı. DeepMind, yapay genel zekanın zorluklarını çözmeye kararlıdır ve en iyi bilinen ürünleri AlphaGo ve AlphaZero'dur.
DeepMind sürekli ve istikrarlı gelir yeteneklerinden yoksun olduğu için, tüm Google çalışanları satın almanın akıllıca bir hareket olduğunu düşünmüyor ve DeepMind çalışanları için fon sağlayan Google o kadar tatmin edici değil. Aralarındaki çelişki " Bağımsızlık".
Google ile DeepMind arasındaki kontrol ve anti-kontrol savaşı başladı!
Gerçek ne? Yakın zamanda, "The Economist" on bin kelimelik bir makale yayınladı: DeepMind'in geçmişini ve bugününü anlamanız ve yapay zeka kontrolü için Google ile yaptığı savaşa derinlemesine bilgi vermeniz gerekecek.
AGI, cep hesap makinesi gibi mevcut en gelişmiş yapay zekayı yapacak
Ağustos 2010'da bir öğleden sonra, 34 yaşındaki Londralı Demis Hassabis San Francisco Körfezi Konferans Salonu'nda sahneye çıktı. Duygularını olabildiğince kontrol etti, gülümseyerek "Bugün farklı bir inşa yönteminden bahsedeceğim ..." Konusunu yüksek sesle konuşmak istercesine durdu. Sonra "AGI budur" dedi.
AGI, insanlarla aynı veya daha iyi entelektüel görevleri yerine getirebilen varsayımsal bir bilgisayar programı olan Genel Yapay Zeka anlamına gelir. AGI, cep telefonlarımızdaki ve bilgisayarlarımızdaki birçok yapay zeka (AI) formunun bir tezahürü olan fotoğrafları tanıma veya dilleri çevirme gibi ayrı görevleri tamamlayabilecek. Ama aynı zamanda toplama ve çıkarma yapabilir, satranç oynayabilir ve Fransızca konuşabilir. Aynı zamanda fizik kağıtlarını anlayabilir, roman yazabilir, yatırım stratejileri geliştirebilir ve yabancılarla keyifli sohbetler yapabilir. Nükleer reaksiyonları izleyecek, elektrik şebekelerini ve trafik akışını yönetecek ve zahmetsizce tüm başarılara ulaşacaktır.
AGI, günümüzün en gelişmiş yapay zekasını bir cep hesap makinesi gibi gösterecek.
Şu anda yalnızca insan zekası tüm bu görevleri yerine getirebilir. Ancak insan zekası, beynin kafatasının boyutuyla sınırlıdır ve gücü, vücudun sağlayabileceği küçük miktardaki enerji ile sınırlıdır. Ancak AGI bilgisayarda çalışacağı için bu kısıtlamalara tabi olmayacaktır. Zekası yalnızca mevcut işlemci sayısıyla sınırlıdır. AGI nükleer reaksiyonları izleyerek başlayabilir, ancak yakında daha fazla fiziksel kağıdı bir anda sindirerek yeni enerji kaynakları keşfedebilecek ve bu süreç, insanların tüm yaşam çabalarıyla karşılaştırılamayabilir.
İnsan-makine zekası ve bilgisayarların hızı ve ölçeklenebilirliği, şu anda çözülemeyecek gibi görünen sorunları çözecektir. Hassabis, İngiliz gazete gözlemcilerine AGI'nin kanser, iklim değişikliği, enerji, genomik, makroekonomi ve finansal sistemler gibi konularda ustalaşabileceğini umduğunu söyledi.
Hassabis'in konuştuğu toplantıya Tekillik Zirvesi adı verildi. Fütüristlere göre, "Tekillik", AGI'nin en olası sonucunu ifade eder. AGI, bilgiyi yüksek hızda işleyeceği için, kısa sürede çok akıllı hale gelecektir. Hızlı kendini geliştirme döngüsü, makine zekasının patlamasına neden olacak ve insanları silikon tozundan boğacaktır. Bu, tamamen denenmemiş varsayımlara dayandığından, tekillik ister ütopya ister cehennem olsun, neredeyse bir dini inanç sorunudur.
Konuşmanın başlığından yola çıkarsak, konferans katılımcıları yapay zekayı kurtarıcı olarak görme eğilimindedir: "İnsan zihni nasıl inşa edilir"; "Yaşlanmaya karşı yapay zeka"; "Vücudumuzu değiştirin"; "Yaşam ve ölüm arasındaki sınırı değiştirin". Aksine, Hassabis'in "AGI Kurmak için Sistemik Bir Sinirbilim Yöntemi" konuşması insanları etkilemiyor gibi görünüyor.
Hassabis hızla konuşarak podyum ile ekran arasında ilerledi. Bir öğrenci gibi bordo bir kazak ve beyaz düğmeli bir gömlek giymişti. İnce vücudu, güçlü zekasını yansıtıyor gibi görünüyor. Hassabis, bilim adamlarının AGI'ye iki şekilde yaklaştığını açıkladı. Bunlardan biri YZ.Araştırmacılar, insan gibi düşünebilen bir sistemin tüm kurallarını tanımlamaya ve programlamaya çalışıyorlar. Bu yöntem 1980'lerde ve 1990'larda popülerdi, ancak beklenen sonuçları vermedi. Hassabis, beynin yapısının bu şekilde tanımlanamayacak kadar ince olduğuna inanıyor.
Diğeri ise beynin fiziksel ağını dijital biçimde kopyalamaktır. Bu biraz mantıklı, sonuçta beyin insan bilgeliğinin yattığı yerdir. Ancak Hassabis, araştırmacıların da yanlış yönlendirildiğini söyledi. Görevleri, evrendeki her yıldızın haritasını çıkarma görevine benzer. Daha da çirkin olan, bu yöntemin, bilgisayarı parçalayarak ve transistörlerin etkileşimini inceleyerek Microsoft Excel'in nasıl çalıştığını anlamaya çalışmak gibi yanlış beyin işlevi düzeyine odaklanmasıdır.
Bunun yerine, Hassabis bir orta yol önerdi: AGI, fiziksel sistemden veya belirli durumlarda uyguladığı belirli kurallardan değil, beynin bilgiyi işleme geniş yollarından ilham almalıdır. Başka bir deyişle, donanımı değil, beynin yazılımını anlamaya odaklanmalıdır.Beynin aktifken beyin içinde eşler arası aktiviteler gerçekleştirebildiği fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) gibi yeni teknolojiler bu anlayışı yapmaya başladı. Uygulanabilir hale gelir.
İzleyicilere son araştırmanın şunu gösterdiğini söyledi: Beyin, genel ilkeleri türetmek için uyku sırasında deneyimi yeniden oynayarak öğrenir. AI araştırmacıları bu sistemi taklit etmelidir.
Slaytının sağ alt köşesinde bir logo belirdi, altına iki kelime basılmış yuvarlak mavi bir girdap: DeepMind. Bu, şirketin ilk halka açık görünümüdür. Bu konuşma basit değildi, Hassabis bir yılını Tekillik Zirvesi'ne davet almaya çalışarak geçirdi. Gerçekten istediği şey Silikon Vadisi milyarderi Peter Thiel ile bir dakika konuşmak ve bu konferansın sponsoru Thiel. Hassabis, Thiel'in yatırımını istedi.
Hassabis, Teal'in desteğini neden özellikle istediğini asla söylemedi. Ancak Thiel, AGI'ye Hassabis'ten daha çok inanıyor. 2009'da Singularity Zirvesi'nde yaptığı bir konuşmada Teal, geleceğe dair en büyük korkusunun robot ayaklanması olmadığını belirtti (Yeni Zelanda'nın iç kısmında bir sığınak olmasına rağmen, aslında çoğu insandan daha iyi hazırlanmış). Bunun yerine, tekilliğin çok uzun süreceğinden ve dünyanın ekonomik gerilemeye dayanmak için yeni teknolojiye ihtiyaç duyacağından endişeliydi.
DeepMind sonunda 2 milyon sterlin topladı; Teal 1,4 milyon sterlin katkıda bulundu. Google, Ocak 2014'te şirketi 600 milyon dolara satın aldığında, Teal ve diğer erken yatırımcılar% 5000'lik bir yatırım getirisine sahipti.
Birçok kurucu için bu mutlu bir son. Yavaşlayabilir, bir adım geri çekilebilir ve parayla uğraşmak için daha fazla zaman harcayabilirler. Hassabis için, Google'ın satın alması, AGI arayışında sadece bir adımdır. 2013 yılında, anlaşmanın şartlarını müzakere etmek için çok zaman harcadı. DeepMind, Google'dan bağımsız olarak çalışacak ve kontrolü kaybetmeden Google tarafından sağlanan nakit ve bilgi işlem gücünü elde edecek.
Hassabis, DeepMind'in bir melez olacağına inanıyor: yeni başlayanların itici gücüne, en iyi üniversitelerin beyinlerine ve dünyanın en değerli şirketlerinin güçlü finansmanına sahip olacak. Her faktör, AGI'nin gelişini hızlandırmak ve insan ıstırabını çözmektir.
Hassabis
Hassabis, 1976'da Kuzey Londra'da doğdu. Babası Kıbrıslı Rum ve annesi Singapurlu bir Çinli. Üç kardeşin en büyüğüdür. Annesi İngiltere'deki John Lewis mağazasında çalışıyordu ve babası bir oyuncak dükkanı işletiyordu. Dört yaşındayken, babası ve amcası arasındaki bir oyunu izledikten sonra satranca takıntılı hale geldi ve birkaç hafta içinde bir yetişkini yendi. 13 yaşına geldiğinde, kendi çağının satranç oyuncuları arasında dünyada ikinci sırada yer aldı. Sekiz yaşında kendi kendine temel bilgisayar kodunu öğretti.
Hassabis, A seviyesi kursunu, programın iki yıl öncesinde, 1992 yılında tamamladı. Bullfrog Productions'da bir video oyun programlama işi buldu. Hassabis, oyuncuların sanal bir eğlence parkı tasarlayıp işletebilecekleri bir tema parkı geliştirdi.Bu büyük bir başarı oldu, 15 milyon kopya sattı ve daha sonra hedefi rakibi yenmek olmayan yeni bir simülasyon oyunu geliştirdi. Aksine, şirketler veya şehirler gibi karmaşık sistemlerin işlevlerini optimize eder.
Oyun geliştirmenin yanı sıra oyun oynama konusunda da çok iyidir. Gençken, satranç, scrabble, poker ve tavla yarışmalarına katılırken, bir tahta oyunu yarışmasında iki kat arasında koşardı. Hassabis, 1995 yılında Cambridge Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi okurken sık sık öğrenci Go turnuvasına giderdi. Go, satrançtan çok daha karmaşık olan ve sezgi kazanmak için uzun vadeli deneyim gerektiren eski bir stratejik tahta oyunudur. Hassabis'in daha önce bir yarışmaya katılıp katılmadığını kimse bilmiyor.
İlk olarak, Hassabis başlangıç yarışmasını kazandı. Sonra tecrübeli yarışmacıyı mağlup etti. Turnuvaya katılan Cambridge Go ustası Charles Matthews, uzman bir oyuncunun 19 yaşındaki bir acemi tarafından mağlup edildiğinde şok olduğunu hatırladı. Cambridge Go ustası Matthews daha sonra Hassabis'i komutasına aldı.
Hassabis her zaman bilgeliğini ve hırsını yarışmalarla gösterir. Oyun yavaş yavaş zekaya olan hayranlığını tetikledi. Satrançtaki büyümesini gözlemlediğinde, bilgisayarların birikmiş deneyim programlamasından öğrenip öğrenemeyeceğini bilmek istiyor. Oyun, gerçek dünyada eşi benzeri olmayan bir öğrenme ortamı sağlar. Oyunlar gerçek dünyadan alınır, müdahale olmadan etkili bir şekilde uygulanabilir ve ustalaşılabilir. Oyun, zamanın ilerlemesini hızlandırır: oyuncular birkaç gün içinde bir takım oluşturur ve birkaç dakika içinde savaşır.
1997 yazında Hassabis Japonya'ya gitti. O yılın Mayıs ayında, IBM'in Deep Blue Computer'ı dünya satranç şampiyonu Gary Kasparov'u yendi. Bu, bir bilgisayarın satrançta bir ustayı ilk kez mağlup etmesidir. Bu oyun dünya çapında dikkat çekti ve bilgisayarların gücü ve potansiyel tehditlerine ilişkin endişeleri artırdı. Hassabis, Japon bir masa oyunu ustası olan Masahiko Fujuwarea ile tanıştığında, strateji oyunları ve yapay zekaya olan ilgisini birleştirme planından bahsetti: Bir gün, en büyük insan Go oyuncusunu yenmek için bir bilgisayar programı oluşturacak.
Hassabis kariyerini metodik olarak tamamladı. Matthews, "20 yaşında, Hassabis yapay zeka alanına girmeden önce hala bir şeyler yapması gerektiğine inanıyordu." Dedi. "Bir planı var."
1998'de Elixir adında bir oyun stüdyosu kurdu. Hassabis iddialı bir oyun olan "Cumhuriyet Devrimi" geliştirmeye odaklandı. Karmaşık bir politik simülasyon oyunudur. Hassabis yıllar önce henüz okuldayken arkadaşı Mustafa Süleyman'a dünyanın karmaşık dinamikleri simüle eden ve en zor sosyal sorunları çözen bir oyuna ihtiyacı olduğunu söyledi. Şimdi bunu oyunda yapmaya çalıştı.
Kod geliştirme sorunları nedeniyle beklenen hedefe ulaşamadığı ortaya çıktı. Elixir sonunda oyunun modern bir versiyonunu yayınladı ve yanıt vasattı. Diğer benzer oyunlar da başarısız oldu (bunlardan biri Evil Genius adlı bir simülasyon oyunudur). Hassabis, Nisan 2005'te Elixir'i kapattı. Matthews, Hassabis'in şirketi yalnızca yönetim deneyimi kazanmak için kurduğuna inanıyor. Şimdi, AGI'ye girmeye başlamadan önce, Hassabis yalnızca önemli bir alanda bilgiden yoksun, insan beynini anlaması gerekiyor.
Hassabis, 2005 yılında University College London'dan (UCL) nörobilim alanında doktora derecesi aldı. Hafıza ve hayal gücü üzerine etkili bir araştırma raporu yayınladı. 1.000'den fazla alıntı yapılan bu makale, hafıza kaybı olan kişilerin yeni şeyler hayal etmekte de zorlandıklarını gösteriyor ki bu da hafıza ile zihinsel imajların oluşturulması arasında bir bağlantı olduğunu gösteriyor. Hassabis beyin aktivitesini anlamaya çalıştı. Çalışmalarının çoğu bir soruya geri dönüyor: İnsan beyni kavramları ve bilgiyi nasıl elde ediyor ve saklıyor?
DeepMind'ın ideali: önce yapay zekayı çözün ve ardından tüm sorunları çözmek için yapay zekayı kullanın
Hassabis, DeepMind'ı 15 Kasım 2010'da resmen kurdu. Şirketin misyon beyanı şimdi olduğu gibi: "Slove Intelligence" ve ardından diğer tüm sorunları çözmek için Intelligence'ı kullanın. Hassabis'in Tekillik Zirvesi'ne katılanlara söylediği gibi, bu, beynin görevleri nasıl yerine getirdiğine dair ilkelerimizi yazılıma çevirmek ve yazılımın kendi kendine aynı şekilde öğretmesine izin vermek anlamına geliyor.
Hassabis, bilimin insan düşüncesini tam olarak anladığını iddia etmedi. AGI'nin planı basitçe yüzlerce nörobilim araştırmasından türetilemez. Ancak AGI'yi istediği şekilde çalışmaya başlamanın yeterli olduğunu biliyordu. Kendine aşırı güvenmesi de mümkündür. Hala beynin nasıl çalıştığı hakkında çok az şey biliyoruz. 2018'de bir grup Avustralyalı araştırmacı, Dr. Hassabis'in bulgularını sorguladı. İstatistikler berbat, sadece bir makale olmasına rağmen, DeepMind'ın çalışmasını garanti eden bilimsel problemlerin çözülmekten çok uzak olduğunu gösteriyor.
Suleyman ve Shane Legg, AGI'ye takıntılı iki Yeni Zelandalı. Hassabis de onlarla University College London'da tanıştı ve kurucu ortak oldular. Şirketin itibarı hızla arttı. Hassabis çok yetenekli. DeepMind'in eski operasyon müdürü Ben Faulkner, "Biraz mıknatıs gibi" dedi. Şirkete yeni katılanların çoğu Avrupa'dan geldi ve Google ve Facebook gibi Silikon Vadisi devlerini seçmediler. Belki de DeepMind'ın en büyük başarısı, en parlak ve en iyi yetenekleri olabildiğince erken işe almak ve elde tutmaktır. Şirket, University College London (UCL) yolunun karşısında, Bloomsbury, Russell Square'de bir sıra evin çatı katında bir mağaza açtı.
Şirketin odaklandığı bir makine öğrenimi teknolojisi: pekiştirmeli öğrenme, Hassabis'in oyunlara ve sinirbilime olan çifte hayranlığından kaynaklanıyor. Böyle bir program, tıpkı Hassabis'in Tekillik Zirvesi dersinde anlattığı uyku sırasında insan beyninin aktivitesi gibi, çevre hakkında bilgi toplamak ve ardından deneyimini tekrar tekrar tekrarlayarak öğrenmek için inşa edilmiştir.
Pekiştirmeli öğrenme alanı boş kalmaya başladı. Program, yalnızca kuralları bilen sanal bir ortamı gösterir.Satranç veya video oyunlarının simülasyonu gibi, en az bir sinir ağı bileşeni içerir.Belirli özellikleri veya stratejileri tanımlamak için bilgileri filtreleyebilen çok katmanlı bir hesaplama yapısından oluşur. .
Her katman, ortamı farklı bir soyutlama düzeyinde inceler. Başlangıçta bu ağların başarı oranı çok düşüktü ama önemli olan bu hataların koda kaydedilmesidir. Farklı stratejiler denedikçe daha karmaşık hale gelecekler, ancak sonunda başarılı olurlarsa ödüllendirilecekler. Program taşları hareket ettirir ve sonucunda oyunu kaybederse, daha sonra bu hatayı bir daha yapmayacaktır. Yapay zekanın büyüsünün çoğu, görevleri tekrarlama hızında yatmaktadır.
DeepMind'ın şöhrete giden yolu
DeepMind'ın çalışması 2016'da bir zirveye ulaştı. Ekiplerinden biri, Go oynamak için pekiştirmeli öğrenme ve diğer teknikleri kullanan bir AI programı oluşturdu. 2016'da AlphaGo adlı bu program, Seul'de beş maçlık bir maçta dünya şampiyonunu mağlup etti ve büyük bir sansasyon yarattı. Bu zafer, uzmanların tahmin ettiğinden on yıl önce 280 milyon kişi tarafından görüldü. İkinci yılda, AlphaGo'nun geliştirilmiş bir versiyonu Çin Go şampiyonunu yendi.
1997'deki Deep Blue gibi, AlphaGo da insanların insan başarılarına ilişkin algılarını değiştirdi. Gezegendeki en zeki insanlardan bazıları olan insan şampiyonlar, artık bilgeliğin zirvesinde durmuyor. Hassabis, Fujuwarea'ya yaklaşık 20 yıldır tutkusu hakkında bilgi verdikten sonra bu hedefe ulaştı. Hassabis, oyunun neredeyse onu ağlattığını söyledi. Geleneksel olarak, Go öğrenen öğrenciler öğretmenlerini bir oyunda karşılığında yenerler. Ve Hassabis, Matthews'a oyunu yenerek teşekkür etti.
DeepBlue zaferi kaba kuvvet ve yüksek hızlı hesaplamalarla kazandı, ancak AlphaGo'nun tarzı daha sanatsal ve insancıl görünüyor. DeepMind'ın zarafeti, gelişmişliği ve artan bilgi işlem gücü, hastalıkları tedavi etme ve şehirleri yönetme arayışında rakiplerinden bir adım önde olduğunu gösteriyor gibi görünüyor.
Hassabis uzun süredir DeepMind'ın dünyayı daha iyi bir yer yapacağına inanıyor, ancak AGI'nin kesinliği yok. Gelişirse, özverili mi yoksa kısır mı olduğunu ya da insanlar tarafından kontrol edilip edilmeyeceğini bilmiyoruz. Kontrol edilebilir olsa bile, kim kontrol edecek?
Hassabis, en başından beri DeepMind'ın bağımsızlığını korumak için çok çalışıyor. DeepMind'ı Londra'da tutmak konusunda her zaman ısrar etti. Google, 2014 yılında şirketi satın aldığında, kontrol konusu daha acil hale geldi. Hassabis'in DeepMind'ı Google'a satmasına gerek yoktur. Elinde çok fazla nakit var ve şirketin araştırmaya fon sağlamak için oyunlar tasarlayacağı bir iş modeli çizdi.
Google'ın finansal kaynakları caziptir, ancak birçok kurucu gibi Hassabis de yetiştirdiği şirketi devretmeye isteksizdir. İşlemin bir parçası olarak DeepMind, Google'ın şirketin fikri mülkiyet haklarını tek taraflı olarak kontrol etmesini önlemek için bir plan geliştirdi.
Konuya aşina olan kişilere göre, iktisaptan bir yıl önce iki taraf "Etik ve Güvenlik İnceleme Anlaşması" adlı bir sözleşme imzaladı. Bildirilmeyen bu anlaşma, Londra'daki kıdemli bir avukat tarafından yapıldı.
İnceleme protokolü, DeepMind'ın temel AGI teknolojisini (ne zaman oluşturulmuş olursa olsun) Etik Komitesi adı verilen bir kurulun elinde kontrol eder. Etik Komitesi, yalnızca Google'ın yüzeysel tavizi değildir, aynı zamanda DeepMind'a en değerli ve tehlikeli teknolojisini kontrol etmek için sağlam yasal destek sağlar. Ekip üyelerinin isimleri halka açıklanmadı, ancak DeepMind ve Google'a yakın bir başka kaynak, DeepMind'ın üç kurucusunun hepsinin listede olduğunu söyledi. (DeepMind, denetim protokolü hakkında bir dizi ayrıntılı soruyu yanıtlamayı reddetti, ancak "etik denetim ve yönetişimin başından beri en büyük önceliğimiz olduğunu" belirtti.)
Hassabis, DeepMind'in kaderini başka şekillerde de belirleyebilir, bunlardan biri sadakattir. Hem geçmiş hem de şimdiki çalışanlar, Hassabis'in araştırma gündeminin DeepMind'ın en güçlü yönlerinden biri olduğunu söyledi. Projesi, akademik baskı olmaksızın herkes için büyüleyici ve önemli işler sunuyor ve bu da dünyanın en yetenekli yüzlerce uzmanının ilgisini çekiyor.
DeepMind'ın Paris, Alberta ve Amsterdam'da şubeleri vardır. Birçok çalışan, Hassabis'in ve misyonunun, yalnızca kar peşinde koşan ana şirketten daha çekici olduğunu düşünüyor. Çalışanların kişisel sadakati sürdürülebildiği sürece, Hassabis tek hissedar olarak hatırı sayılır bir güce sahiptir. Google için DeepMind AI yeteneklerinin, Facebook veya Apple için çalışmaktansa aracılar aracılığıyla onlar için çalışmasına izin vermek daha iyidir.
DeepMind'ın sürekli gerçekleştirilmesi gereken başka bir görevi daha var: halkın etkisini genişletmek. Şirket bunda iyidir. AlphaGo harika bir PR. Google'ın satın alınmasından bu yana şirket, küresel olarak dikkat çeken şeyler yapıyor. Bir yazılım, görüntüleri göz taramalarında makula dejenerasyonunun göstergesi olarak bulabilir. Başka bir program AlphaGo'ya benzer bir mimari kullanmayı, başından beri satranç oynamayı öğrendi ve kendimle satranç oynayarak şimdiye kadarki en büyük satranç oyuncusu olmak sadece 9 saat sürdü.
Aralık 2018'de AlphaFold adlı bir program, kompozit listedeki proteinlerin üç boyutlu yapısını diğer rakiplere göre daha doğru bir şekilde öngördü ve bu, Parkinson ve Alzheimer gibi hastalıkların tedavisinin yolunu açabilir. .
DeepMind, yaklaşık 2,5 milyon bilgisayar sunucusu içeren Google'ın veri değişim merkezini soğutmanın en etkili yolunu hesaplayabilen geliştirdiği algoritma ile özellikle gurur duyuyor. DeepMind, 2016'da Google'ın enerji faturasını% 40 oranında düşürdüklerini söyledi. Ancak bazı kişiler bu tür övünmenin çok abartılı olduğunu söyledi.
DeepMind var olmadan çok önce Google, veri merkezlerini optimize etmek için algoritmalar kullanıyordu. Bir Google çalışanı, "Alfabe'nin zihnine biraz değer katabilmek için sadece halkla ilişkiler istiyorlar" dedi. Google'ın ana şirketi Alphabet, DeepMind'a önemli ücretler öder.
DeepMind, 2017 yılında Alphabet'ten 54 milyon pound aldı. DeepMind'in günlük harcamalarıyla karşılaştırıldığında, bu rakam kıyaslandığında soluk kalıyor. O yıl sadece çalışanlara 200 milyon sterlin harcadı. Toplamda, DeepMind 2017'de 282 milyon pound kaybetti.
Nakit zengini dev için bu önemsiz bir şey, ancak Alphabet'in yan kuruluşunun baş finans sorumlusu Ruth Porat'ın dikkatini çekti. İnternet servis sağlayıcısı Google Fiber (Google Fiber), bir yatırım getirisi elde etmenin onlarca yıl alacağını açıkça belirttikten sonra sorun yaşadı. Yapay zeka araştırmacıları ayrıca DeepMind'in "Porated" olup olmayacağını özel olarak mırıldandı.
DeepMind'in yapay zekanın ilerlemesine ilişkin ihtiyatlı duyurusu, yönetim stratejisinin bir parçası olup, sıkı güç kontrolünün itibar değerini işaret ediyor. Bu, özellikle Google kullanıcı gizliliğini ihlal etmekle ve sahte haberler yaymakla suçlandığında değerlidir.
DeepMind ayrıca en üst düzeyde tanındığı için şanslı: Google'ın iki kurucusundan biri olan Larry Page, şu anda Alphabet'in CEO'su. Page ve Hassabis arasındaki tek kesişme, Page'in babası Carl'ın 1960'larda sinir ağları üzerine çalışması olabilir. Kariyerinin başlarında Page, Google'ı yalnızca bir yapay zeka şirketi kurmak için kurduğunu belirtti.
DeepMind'ın sıkı yayın yönetimi denetimi, şirketin yaygın akademik ruhuna uymuyor. Bazı araştırmacılar çalışmalarını yayınlamanın zor olduğundan şikayet ettiler: çalışmalarını konferanslara ve dergilere sunmadan önce iç onay almaları gerekiyor. DeepMind, halkı korkutmaktan ve AGI'nin olasılıklarını baltalamaktan kaçınmak için ihtiyatlı davranması gerektiğine inanıyor. Ancak çok gergin olmak akademik atmosferi kötüleştirmeye ve çalışan bağlılığını zayıflatmaya başlayabilir.
Google tarafından satın alındıktan beş yıl sonra, DeepMind'ın kontrol hakları konusu masaya yatırıldı. Şirketin kurucuları ve ilk çalışanları kar etmek üzereler ve şu anda satın alma işleminden ayrılıp mali tazminat alabilirler (Hassabis'in hisse değeri yaklaşık 100 milyon £). Ancak şirkete yakın bir kaynak, Alphabet'in kurucunun kazançlarını iki yıl ertelediğini söyledi.
Hassabis bununla ilgilenmez, bu nedenle işleri değiştirme olasılığı düşüktür. Parayla ilgileniyor çünkü para onun hayatını gerçekleştirmesine yardımcı olabilir, ancak bazı meslektaşları çoktan ayrıldı. 2019'un başından bu yana üç mühendis ayrıldı. Aralarında dünyanın en ünlü güvenlik mühendislerinden biri olan Ben Laurie eski işvereni Google'a döndü. DeepMind böylesine heyecan verici bir görev sunuyor ve çalışanlarına çok cömert bir şekilde ödeme yapıyor, kimsenin ayrılmaması mantıklı.
DeepMind'ın bağımsızlığı ne kadar süreyle korunabilir?
Şimdiye kadar Google, DeepMind'a çok fazla müdahale etmedi. Ancak son zamanlarda yaşanan bir olay şirket hakkında endişeleri artırdı: Bağımsızlığını ne kadar süre koruyabilir?
DeepMind, sağlık hizmetlerini iyileştirmek için yapay zeka kullanmayı planlıyor. Şubat 2016'da yeni bir departman kurdu: DeepMind Health. Bölüm, şirketin kurucu ortaklarından Mustafa Süleyman tarafından yönetilmektedir ve Süleyman'ın annesi bir NHS hemşiresidir. Hastanın sağlığı bozulduğunda doktora haber verecek olan Akışlar adlı bir program oluşturmayı umuyor. DeepMind, performansa dayalı ücretler alacaktır. Bu çalışma hastalar hakkında hassas bilgilere erişimi gerektirdiğinden, Süleyman, seçkin İngiliz sağlık hizmetleri ve teknik personelini içeren bir Bağımsız İnceleme Paneli (IRP) kurdu.
DeepMind hemşirelikte akıllıdır. İngiliz Bilgi Komiseri daha sonra ortak hastanelerden birinin hasta verilerinin işlenmesine ilişkin ilgili yasaları ihlal ettiğini keşfetti. Bununla birlikte, 2017'nin sonunda Süleyman, dört büyük NHS hastanesiyle anlaşma imzalamıştı.
8 Kasım 2018'de Google, kendi sağlık departmanı olan Google Health'i kurduğunu duyurdu; beş gün sonra, DeepMind Health'i ana şirketine dahil etme planlarını açıkladı. Ve DeepMind bundan önce ilgili tıbbi kurumlara herhangi bir erken uyarı sağlamadı. "Bilgi özgürlüğü" talebinin işleme alınması ilkesine göre, sadece ortak hastaneye bu değişikliği üç gün önceden bildirmiştir.
DeepMind, birleşme tartışması başladığında açıklamayı reddetti, ancak bildirim ile duyuru arasındaki kısa zaman farkının uygun olduğunu belirtti.
Süleyman 2016'da şunları yazdı: "Hasta verileri hiçbir koşulda Google hesapları, ürünleri veya hizmetleriyle ilişkilendirilmeyecek." Ancak sözünü tutmadığı görülüyor. (1843 sorununa yanıt olarak DeepMind şöyle dedi: "Bu aşamada sözleşmemiz Google'a taşınmadı ve yalnızca ortaklarımızın rızasıyla bunu yapabilirler. Akışların bir Google hizmeti haline gelmesi anlamına gelmez Hasta verileri ... diğer Google ürünlerine veya hizmetlerine sağlanabilir. ")
Google'ın ilhakı DeepMind Health çalışanlarını kızdırdı. Konuya aşina olan kişilere göre, ilhak tamamlandıktan sonra daha fazla çalışan şirketten ayrılmayı planlıyor. IRP üyesi Mike Bracken, Süleyman'dan ayrıldı. Buna ek olarak, konuya aşina olan birkaç kişiye göre, Bracken, bağımsız inceleme ekibinin mahremiyet boşluklarıyla uğraşmaktan çok cepheyi dekore etmek için daha adil olduğu endişesi nedeniyle Aralık 2017'de istifa etmişti.
Bracken, Süleyman'ın ekip üyelerine icracı olmayan direktörlerin hesap verebilirlik ve yönetim haklarını verip vermeyeceğini sorduğunda Süleyman alay etti. (DeepMind sözcüleri olay hakkında "hiçbir izlenimlerinin olmadığını" belirttiler.) IRP başkanı Julian Huppert, grubun "daha radikal yönetiminin" Bracken'den beklenenden daha iyi olduğuna inanıyor çünkü üyeler gizlilik olmadan kamuya açık bir şekilde konuşabiliyor. Zorunluluk kısıtlamaları.
Bu bölüm, DeepMind'in operasyonlarının çevresel operasyonlarının Google'ın etkisine açık olduğunu gösteriyor. DeepMind yaptığı açıklamada, "Kaynakları artırarak ve birlikte çalışarak bu çabaları birleştirmenin mantıklı olduğu konusunda hemfikiriz." Bu, Google'ın aynı mantığı DeepMinda uygulayıp uygulamayacağı sorusunu gündeme getiriyor. AGI çalışması.
Uzun vadede, DeepMind büyük ilerleme kaydetti. İnsanüstü düzeyde görevleri yerine getirmeyi öğrenebilen bir yazılım geliştirdi. Hassabis sık sık Breakout'tan (Atari konsolları için video oyunu) alıntı yapar. Bir Breakout oyuncusu bir raketi kontrol eder.Raketi ekranın alt kısmında yatay olarak hareket ettirebilir ve bir topu üzerinde duran bir bloğa sektirmek için kullanabilir ve çarpma anında onları yok edebilir. Tüm bloklar kaldırıldığında oyuncu kazanır. Topu raketle kaçırırsa kaybeder. İnsan rehberliği olmadan, DeepMind'in programı sadece oyunu oynamayı öğrenmekle kalmadı, aynı zamanda topu bloğun arkasındaki boşluğa nasıl ekleyeceğini ve daha fazla blok kırmak için geri tepmeyi nasıl kullanacağını da inceledi. Hassabis, bunun pekiştirmeli öğrenmenin gücünü ve DeepMind bilgisayar programının süper gücünü kanıtladığını söyledi.
Bu etkileyici bir sunum. Ancak Hassabis bir şeyi gözden kaçırdı. Sanal raket daha yükseğe taşınırsa, program başarısız olur. DeepMind'ın programlarının öğrendiği beceriler o kadar sınırlıdır ki, en azından binlerce takviye öğrenimi olmadan, ortamdaki küçük değişikliklere tepki bile veremez. Ancak bu programın kendisi böyle bir eğitime sahiptir. Akıllı teşhis için hiçbir vücut organı tam olarak aynı değildir. Akıllı makineler için iki motor aynı şekilde ayarlanamaz. Bu nedenle, sanal uzaydaki mükemmel programı dış gerçek dünyaya aktarma süreci zorluklarla doludur.
DeepMind'ın nadiren bahsettiği ikinci uyarı, sanal bir ortamdaki başarının bir ödül işlevinin varlığına bağlı olduğudur: yazılımın ilerlemesini onaylamasına izin veren bir sinyal. Program, arka duvardan sekmenin puanını artırabileceğini biliyor. DeepMind ve AlphaGo'nun çalışmalarının çoğu, bu karmaşık oyunla uyumlu bir ödül işlevi oluşturmaktır. Ne yazık ki, gerçek dünya basit ödüller sağlamaz. İlerleme nadiren yalnızca puanlarla ölçülebilir. Bu tür önlemlerin varlığında, siyasi zorluklar sorunu karmaşıklaştırabilir. Sanitasyon için ödül sinyalini (atmosferdeki milyon başına karbondioksit parçacığı sayısı) veya petrol şirketleri için ödül sinyalini (hisse senedi fiyatı) koordine etmek, aynı anda birçok insanı çelişkili nedenlerle tatmin etmelidir. Ödül sinyalleri genellikle çok zayıftır. İnsan beyni, görevi tamamlama sürecinde görevin başarısı hakkında nadiren net geri bildirim alır.
DeepMind ve pekiştirmeli öğrenme
DeepMind, çok fazla bilgisayar hesaplama gücü tükettikten sonra bu soruna bir çözüm buldu. AlphaGo, herhangi bir şey öğrenmek için binlerce yıllık insan oyunu süresi gerektirir ve birçok yapay zeka düşünürü, bu çözümün düşük ücretli görevler için sürdürülemez olduğundan şüphelenir.
DeepMind, böyle bir belirsizlik olduğunu kabul ediyor. Son zamanlarda bir bilgisayar strateji oyunu olan StarCraft 2'ye odaklandı. Oyunun başlarında alınan kararlar, gerçek dünyadaki birçok görevin karmaşık ve gecikmiş geri bildirim özelliğine daha yakın bir şekilde daha sonra bir etkiye sahip olacaktır. Bu yılın Ocak ayında, DeepMind yazılımı dünyanın en iyi insan oyuncularından bazılarını bir demoda mağlup etti. Demo kesinlikle sınırlı olmasına rağmen, yine de etkileyiciydi. Program ayrıca, insan görev süpervizörünün geri bildirimini takip ederek ödül işlevini öğrenmeye başladı, ancak manuel talimatları bir döngüye koymak, saf bilgisayar işlemenin sağlayabileceği ölçeği ve hızı kaybedebilir.
DeepMind ve Google'daki mevcut ve eski araştırmacılardan, sıkı gizlilik anlaşmaları nedeniyle anonim kalmaları istendi ve ayrıca DeepMind'ın bu yöntemle AGI elde edip edemeyeceğinden şüphe duyuyorlar. Bu insanlar için, analog ortamda yüksek performans elde etmeye odaklanmak, ödül sinyali probleminin çözülmesini zorlaştırır. Bununla birlikte, bu yaklaşım, programcıların rakip takımlarından gelen programların sanal alanın kontrolü için yarıştığı dahili bir sıralama listesine sahip olan DeepMind'in özünde yer alır.
Hassabis hayatı her zaman bir oyun olarak görmüştür. Kariyerinin büyük bir bölümünü bu oyunları yapmaya adadı ve boş zamanlarının çoğu oyun oynayarak geçiyor. DeepMind, AGI'yi geliştirmek için seçtiği araçtır.Yazılımı gibi, Hassabis de ancak kendi deneyimlerinden öğrenebilir.
AGI arayışı sonunda kaybolabilir çünkü bazı yararlı teknolojiler icat etti ve dünyanın en büyük masa oyunu oyuncularını aştı. Bunlar gerçekten büyük başarılar, ama istediği şey değil. Yine de AGI'yi Google'ın burnunun dibinde gerçek dünya uygulamalarına sokabilir, ancak kontrolü altında değil. Bunu yaparsa, Hassabis en zor oyunu kazanacak.
Referans bağlantısı:
https://www.1843magazine.com/features/deepmind-and-google-the-battle-to-control-artreative-intelligence
Bu makale, halka açık Turing TOPIA'dan (ID: turingtopia) orijinal bağlantıdan yeniden üretilmiştir:
https://mp.weixin.qq.com/s/lPrsjzdqfeBJY1GJx2wu4Q
[2019 Xinzhiyuan AI Teknoloji Zirvesi geri sayımı 9 gün]
27 Mart 2019'da Xinzhiyuan, AI'nın gücünü yeniden birleştirdi ve Beijing Taifu Hotel'de AI Açılış Töreni-2019 Xinzhiyuan AI Teknoloji Zirvesi düzenledi. Zirve "ile başlıyor Akıllı Bulut Çekirdek Dünya "Tema olarak, akıllı bulutların ve AI çiplerinin geliştirilmesine odaklanın ve gelecekteki AI dünya modelini yeniden şekillendirin.
Aynı zamanda, Xinzhiyuan yetkili olarak birkaç kişiyi serbest bırakacak AI teknik raporu , Endüstriyel zincirin yenilikçiliğine ve faaliyetine odaklanın, Çinli yapay zeka bilim adamlarının etkisi hakkında yorum yapın ve Çin'in birinci sınıf yapay zeka rekabetinde geçmesine yardımcı olun.
Bilet satın al
Etkinlik hattı bileti satın alma bağlantısı: 2019 Xinzhiyuan AI Teknoloji Zirvesi-Akıllı Bulut Temel World_Wonderful şehir hayatı, hepsi etkinlik hattında! !
