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深挖谷歌 DeepMind 和它背后的技術(shù)

發(fā)布時(shí)間：2020-08-09 17:45:13 來源：ITPUB博客 閱讀：126 作者：AIBigbull2050 欄目：互聯(lián)網(wǎng)科技

作者 | James Murphy

譯者 | 天道酬勤 責(zé)編 | Carol

出品 | AI科技大本營(yíng)（ID:rgznai100）

人工智能(AI)的子集已經(jīng)成倍增長(zhǎng)，并完成了只有人類才能完成的各種任務(wù)。像機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的技術(shù)可以執(zhí)行管理任務(wù)、人臉識(shí)別、下棋，甚至翻譯語(yǔ)言。  
毫無疑問，人工智能到來的十年帶來了許多發(fā)展。此外，深度學(xué)習(xí)從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來編寫分析報(bào)告或執(zhí)行無人監(jiān)督的任務(wù)。
所有這些發(fā)展都為不同的公司發(fā)揮作用并證明他們的價(jià)值奠定了基礎(chǔ)。因此，很多像DeepMind這樣的公司成立了，來繼續(xù)發(fā)展這一領(lǐng)域。
你對(duì)其有哪些了解？今天就來看一下有關(guān)Google DeepMind的一切吧！




Google DeepMind的歷史
DeepMind Technologies于2010年在倫敦成立，但是4年后，Google收購(gòu)了這家公司。它的所有權(quán)在2015年也發(fā)生了變化，因?yàn)樗髞肀籄lphabet，Inc收購(gòu)，從那以后，它一直是該公司的子公司。 DeepMind最初是由Demis Hassabis，Mustafa Suleyman和Shane Legg創(chuàng)立的，他們都是人工智能的愛好者，有些人將他們視為深度學(xué)習(xí)的先驅(qū)者。  
自成立以來，DeepMind Technologies已經(jīng)在美國(guó)、加拿大和法國(guó)開設(shè)了研究中心。自從2016年AlphaGo打敗世界圍棋冠軍Lee Sedol之后，開始得到許多人的認(rèn)可。  
游戲被記錄下來，在人們看到這些之后，他們開始信任這家公司。除此之外，他們還開發(fā)了另一個(gè)名為AlphaZero的程序，可以下國(guó)際象棋、日本象棋并取得了最佳成績(jī)。
由于斯科特?班尼斯特(Scott Banister)和埃隆?馬斯克(Elon Musk)等人的加入，DeepMind得到了相當(dāng)大的資金支持。 這是他們從風(fēng)險(xiǎn)投資公司、維港投資(Horizons Ventures)和Founders Fund獲得的額外資本。
DeepMind的創(chuàng)始人向這些實(shí)體進(jìn)行了可靠的介紹，這就是他們獲得資金的原因。如果你也有一個(gè)創(chuàng)新而有前途的想法，明智的做法是查詢最佳的音高板，創(chuàng)建一個(gè)高度專業(yè)且有效的演示文稿。
 

通用學(xué)習(xí)算法
DeepMind在通用學(xué)習(xí)算法方面非常有趣，它不僅可以改善這一領(lǐng)域，還將幫助人們更好地理解人類大腦。
 
該公司已經(jīng)開始通過開發(fā)能夠玩各種不同游戲的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。其中一位創(chuàng)始人提到，他們相信，當(dāng)一個(gè)程序可以玩各種不同的游戲時(shí)，就可以達(dá)到人類水平的人工智能。
 
他們的策略得到科學(xué)研究的支持，這些科學(xué)研究證明，像象棋這樣的游戲可以提高戰(zhàn)略思維能力。通過學(xué)習(xí)如何玩這些復(fù)雜的游戲，機(jī)器將獲得思考和采取戰(zhàn)略行動(dòng)的能力。
DeepMind的通用學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器可以通過游戲化學(xué)習(xí)，嘗試獲得類人的智力和行為。
盡管該公司對(duì)實(shí)現(xiàn)人類智能的機(jī)器學(xué)習(xí)非常感興趣，但它對(duì)使用這些技術(shù)的安全性也有客觀的看法。
為了避免機(jī)器災(zāi)難，DeepMind開發(fā)了一個(gè)開源測(cè)試平臺(tái)，以確定在存在不良行為時(shí)，算法是否具有終止開關(guān)。這個(gè)開源測(cè)試平臺(tái)稱為GridWorld，它可確保AI對(duì)自身、開發(fā)人員和其他接觸到它的人都是安全無害的。

DeepMind 的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
DeepMind通過實(shí)現(xiàn)一個(gè)完全不同的技術(shù)系統(tǒng)，將深度學(xué)習(xí)提升到了一個(gè)全新的水平。該系統(tǒng)稱為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，與常規(guī)的人工智能系統(tǒng)不同，它是完全獨(dú)立的。  
例如，IBM Watson或Deep Blue是出于特定目的而開發(fā)的，并且被編程為僅以所需容量運(yùn)行。
DeepMind的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)不是預(yù)先編程的，而是像人類一樣通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)。從本質(zhì)上講，它基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并將其與Q-learning進(jìn)行匹配。隨后他們的系統(tǒng)在各種電子游戲上進(jìn)行了測(cè)試，而不需要編寫關(guān)于如何玩這個(gè)游戲的指令。
每件事都由系統(tǒng)獨(dú)立完成的，它學(xué)習(xí)如何玩電子游戲，經(jīng)過多次嘗試，它的玩法比任何人都要好。這個(gè)系統(tǒng)已經(jīng)玩了各種游戲，并且比最擅長(zhǎng)玩游戲的人掌握的還要好。
 
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)消除了任何可能干擾游戲效率的人為錯(cuò)誤。它不僅被用于游戲中，還被用于對(duì)醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生影響的各種不同的有用系統(tǒng)中。  


WaveNet 協(xié)作：為語(yǔ)言障礙者重新發(fā)聲
WaveNet協(xié)作是DeepMind促成的最卓越的醫(yī)療發(fā)展之一。有數(shù)百萬的人患有語(yǔ)言障礙，無法恢復(fù)原來的聲音。
 
文本-語(yǔ)音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)通常會(huì)產(chǎn)生機(jī)械或聽起來不自然的聲音。DeepMind與Google以及患有肌萎縮性脊髓側(cè)索硬化癥(ALS)的蒂姆·肖(Tim Shaw)等語(yǔ)言障礙人士合作。
目的是開發(fā)一種聽起來像患者自然聲音的系統(tǒng)，乍一看似乎是不可能完成任務(wù)。再現(xiàn)聲音需要個(gè)人閱讀特定腳本的數(shù)小時(shí)音頻記錄。
不幸的是，有語(yǔ)言障礙的人可能沒有這種奢侈，因?yàn)樗麄兩踔敛荒茌p易地組成一個(gè)句子。DeepMind研究了一種算法，該算法只需要少量的錄音即可重現(xiàn)聲音。
6個(gè)月后，WaveNet合作已經(jīng)在Tim的聲音上發(fā)揮作用，并將其呈現(xiàn)給他和他的家人。結(jié)果使他們感到驚訝，因?yàn)檫@聽起來像是在ALS開始影響Tim的語(yǔ)音能力之前的聲音。你可以在YouTube上看到人們的反應(yīng)，因?yàn)檎麄€(gè)過程都被拍下來并上傳了。


對(duì) Google 的其他貢獻(xiàn)
DeepMind已經(jīng)參與了很多開發(fā)工作，其中很多是針對(duì)Google人工智能部門的。個(gè)性化的應(yīng)用建議是絕大多數(shù)人每天使用的最受歡迎的應(yīng)用之一。DeepMind的人工智能系統(tǒng)會(huì)收集你的偏好數(shù)據(jù)，然后推薦與你之前下載的應(yīng)用程序類似的應(yīng)用。
 
他們進(jìn)行的一個(gè)更復(fù)雜的項(xiàng)目是創(chuàng)建算法，用來冷卻數(shù)據(jù)中心中Google服務(wù)器的溫度。
DeepMind系統(tǒng)已經(jīng)提高了這些冷卻系統(tǒng)的效率，而Google為該公司準(zhǔn)備了更大的計(jì)劃。很快，使用Android Pie設(shè)備的用戶將擁有自適應(yīng)亮度和電池等功能。
機(jī)器學(xué)習(xí)將通過調(diào)整亮度來適應(yīng)當(dāng)前的照明條件，從而幫助這些設(shè)備實(shí)現(xiàn)節(jié)能。
此外，它將使操作系統(tǒng)更容易使用，從而改善用戶體驗(yàn)。
由于該項(xiàng)目的規(guī)模較小，所以創(chuàng)建這些系統(tǒng)會(huì)有些復(fù)雜。這種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通常需要更大的計(jì)算能力才能成功運(yùn)行。



重點(diǎn)
DeepMind在人工智能領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)步，推出了許多有用的創(chuàng)新系統(tǒng)。它為谷歌的人工智能部門所做的貢獻(xiàn)是非常寶貴的，并且已經(jīng)在全球范圍內(nèi)得到了應(yīng)用。
另一方面，DeepMind還與WaveNet等公司合作，為人們的生活增加價(jià)值。由于他們所使用的人工智能系統(tǒng)的特殊性，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓他們成為Google的首選公司。  
你期待 DeepMind 還能再做些什么？或看完這篇文章后，想再挖掘人工智能的哪些可能性？可以在評(píng)論區(qū)和我們一起討論哦~


原文： https://hackernoon.com/all-we-need-to-know-about-googles-deepmind-0u6532r9

https://mp.weixin.qq.com/s/EDNEVKC_HOp7wUEJeIcRJw

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