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Google DeepMind 3年血亏10亿美元 出了什么问题?

2019-8-18 22:45| 发布者: 哥不帅但很坏| 查看: 381| 评论: 0|来自: 雷锋网

摘要: Alphabet 旗下的 Deepmind,一个在人工智能领域或许称得上是世界领先的公司,去年亏损 5.72 亿美元;在过去的三年中持续亏损,金额超过 10 亿美元。这意味这什么?其实不然。家喻户晓,搞钻研是最为烧钱的;因而,De ...

Alphabet 旗下的 Deepmind,一个在人工智能领域或许称得上是世界领先的公司,去年亏损 5.72 亿美元;在过去的三年中持续亏损,金额超过 10 亿美元。这意味这什么?

其实不然。家喻户晓,搞钻研是最为烧钱的;因而,Deepmind 每年都投入少量的资金,金额甚至比之后任何相干名目标金额都要大。 话虽如此,但 DeepMind 盈余的回升幅度仍值得思考:2016 年为 1.54 亿美元,2017 年为 3.41 亿美元,2018 年为 5.72 亿美元。这触及到三个外围成绩:DeepMind 能否在迷信上走上正规?从 Alphabet 的角度来看,这种规模的投资能否正当?这种损失将会从全体上影响人工智能吗?

深度强化学习的局限性

关于第一个问题,人们有理由持怀疑态度。DeepMind 一心扑在深度强化学习上,该技术将主要用于识别模式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项技术命名为“深度强化学习”,该论文展示了如何训练一个神经网络系统来玩各种 Atari 游戏,比如 Breakout 和 Space Invaders;不得不承认,有时候它们比人类玩得都要好。 这篇论文是一篇工程杰作,大概也是促使 Alphabet 在 2014 年 1 月收购 DeepMind 的主要原因之一。随后,该技术进一步发展,推动了 DeepMind 在围棋和游戏 StarCraft(星际争霸)中取得胜利。

 

问题就在于,该技术对环境的依赖十分大:在玩  Breakout 时,就连将游戏中的球拍向上挪动几个像素这样微小的变动,都会招致游戏功能急剧降落。DeepMind 在星际争霸游戏里的成功也有着异样的局限——应用特定地图和特定“种族”角色时,其后果优于人类;应用不同地图和不同角色后果较差。假如要改换角色,则要从头开端从新训练零碎。

在某种水平上,深度强化学习是一种涡轮增压式的记忆,应用它的零碎可以完成一些人们感觉不堪设想的指标,但它们自身对本人在做的事件只要浅薄的了解。因而,以后的零碎不足灵敏性,也无奈在环境发作变动时停止调整。

深度强化学习还需求少量的数据。比方,AlphaGo 在训练进程中加入了数百万次围棋游戏,这远远超越了一集体想要成为世界级棋手所需求的数量;而且完成这个指标需求微小规模的计算资源,价钱也不菲——据预计,训练 AlphaGo 的老本为 3500 万美元。

不过,这些都是出于经济学的思考。正如 Rebooting AI (重启人工智能)这本书中所说,真正的成绩在于信赖。目前,深度强化学习只能在遭到严厉管制、很少呈现不测的环境中停止;将其运转在几千年里都没有呈现变动的环境里或答应行,但在事实生存中,人们能够不会想依赖它。

 

商业方面收效甚微 

由于理想生存中像 Deepmind 如许一心专注游戏上的 AI 名目未几,是以,Deepmind 也尚未发展任何关于深度强化进修的大规模贸易利用。包括 2014 年收买时领取的 6.5 亿美圆,今朝 Alphabet 已对 Deepmind 投资约 20 亿美圆;比拟之下,Deepmind 客岁的营收约为 1.25 亿美圆。

别的,实用于围棋的 AI 手艺,大概不实用于办理其余具备挑衅性的题目,比如癌症和洁净能源。当然,这大概只是时光题目——DeepMind 至少从 2013 年开端就努力于深度强化进修,而且迷信前进很少能在一夜之间就转化为贸易产品。DeepMind 大概最终会找到一种方法,经过深度强化进修来产生更深化、更不变的成果。

最终,深度强化进修大概被证明像晶体管一样,成为一项完全改变天下的发明。

固然 DeepMind 今朝的战稍不如人们所进展的那末雄厚,但它还是深度强化进修范畴的佼佼者;而且,DeepMind 经管紧密,资金充足,具无数百名博士,在游戏和围棋方面又大获乐成,正在吸收越来越多的人材。假如人工智能范畴的风向发生了变化,DeepMind 转向另一个偏向,它仍旧能走在前线。

与此同时,从 Alphabet 方面来讲,对 Deepmind 的投资并不是一个大赌注;它还在人工智能范畴押下了今朝正在疾速增长的 Google Brain。对于年支出 1000 亿美圆、从搜刮到广告推举等焦点业务都依赖人工智能的 Alphabet 来讲,举行几笔庞大投资并不疯狂。

对过度承诺的担忧 

最后,DeepMind 在经济方面的表现将如何从总体上影响人工智能,这个问题很难回答。如果炒作超过了实际效果,它可能导致“AI 寒冬”的到来,甚至连支持者都不愿意投资。如果亏损继续以每年约两倍的速度增长,连 Alphabet 也可能被迫放弃 Deepmind,投资者也会重新调整对人工智能的热情。

不仅仅是 DeepMind,许多有望实现的进步还没有真正实现。虽然 Mark Zuckerberg 在 2018 年 4 月向国会做出的承诺,即人工智能将很快解决假新闻问题已经得到了缓和;但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决定的,而不是承诺。

就目前的形式而言,对人工智能进行炒作远比构建人工智能要容易。虽然在广告和语音识别等有限领域已经取得了巨大的进步,但它无疑还有很长的路要走。


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