为何 Google 要花 120 亿台币买下 DeepMind,投资深度学习?

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今年一月底时,Google 闪电併购了 DeepMind 科技公司,合约金额高达 4 亿美元(约 120 亿台币),如此大笔的仓促交易,Google 似乎要宣告它不只要做机器人或自动驾驶的车,还要致力于开发人工智能,Google 真正想要从 DeepMind 中获得什幺?
本文作者 Luke Dormehl 是英国的新闻记者兼作家,于 BBC 和 Channel4 从事製作纪录片的相关工作,即将发行 The Formula 这本书,内容是关于演算法和其如何影响我们生活。
首先,DeepMind 是一家怎幺样的公司呢?
在 2012 年由神经科学家、年轻的天才棋手 Demis Hassabis 和两个伙伴们成立,就如同他们的网页中叙述,「我们从机器学习和神经科学系统中结合了最棒的技术,来建立强大而通用的学习演算法」,在各个产业领域都能被广泛的应用。

什幺是深度学习(Deep learning)? 

深度学习是在 AI(人工智能,Artificial Intelligence)领域中的一个新兴话题,是机器学习(machine learning)里的一个次分类项目,藉由使用神经网络来增进像是语音识别能力、计算机视觉(computer vision,一门研究如何使机器『看』的科学,用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟蹤和测量等的机器视觉,并且再进行图像处理,使人眼可以进行观察的动作)以及自然语言处理(natural language processing,NLP。是人工智能和语言学领域的分支,探讨如何处理及应用自然语言)。
在电脑科学领域它很快地变成其中一个最抢手的领域,但是在短短十年内,要如何从一个模糊的学术名词变成科技界最炙手可热的开发领域呢?
身为加拿大蒙特利尔大学的电脑科学与作业研究的教授(又称为运筹学,一门应用数学的学科,利用统计学和数学模型,寻找複杂问题中的最佳或最接近最佳的解答,常用于解决生活中的複杂问题,尤其是改善或优化现有系统的效率)—— Yoshua Bengio 认为,现在深度学习拥有相当高的价值。
在这所大学,拥有世界上规模最大、专门研究深度学习领域的研究员。而为什幺说现在深度学习享有崇高的价值呢?主要原因是目前缺乏研究专家,需要将近五年的时间来训练一个博士生,而在五年前,没有很多的博士生愿意花心力去研究深度学习,如果以经济学的角度来解释的话,就是因为资源稀少,所以弥足珍贵。
在近几年来,深度学习已经帮助许多领域有进一步的发展,像是物体识别(Object Recognition,在计算机视觉领域里,是指一张图像或一组是频序列中找到所给定的物体)、机器翻译(machine translation,属于计算语言学的领域,研究透过电脑程序将一段文在或演说从自然语言翻译成另一种自然语言)还有语音辨识等等,这些研究领域对于 AI 研究者来说,长久以来都是难以有突破与显着进展的範畴。

深度学习不等于机器学习,不要搞混了

就如同上述所说,深度学习可以说是机器学习的次分类。要通盘了解什幺是深度学习,第一步就是必须要分辨它和 AI 的其他领域有什幺差别。之前钻研 AI 是利用很明确的知识形式;基本上来说,就是告诉电脑在已经设定好的程序指令和面向下,如何和周遭的事物互动。
机器学习是 AI 领域其中一项成果,透过监督式学习经验,电脑里的资料集中学到或建立了一个模式,并依照此模式推测新的实例,又或是说萃取出更多的知识。一般而言这涉及人工操作,藉由给他成千上百个训练例子,并互相校正错误后,帮助机器学习更完善。
然而在 AI 领域里,机器学习已经变成了主流,当然问题不可避免的就产生了。一方面,它必须花大量的时间;另一方面,因为倚赖人类的创造力来想出可以让机器去学习的抽象概念,这并非是真的在测试机器智慧,最重要的关键仍是人类的智慧。
「许多应用机器学习的成功案例依赖手动工程的特色,研究员动手输入手边任务的相关资料」,身为博士候选人的 George E. Dahl 如是说,目前他正在多伦多大学的机器学习团队工作。「机器学习和深度学习不同的是,深度学习的研究者会试着要获得一个可以自行处理的系统,使其实用性、可行性更高」。
不像机器学习,深度学习几乎是不用监督的 。举例来说,它包括创造大规模的神经网络,能够让电脑学习,在不需要直接人为干预的状况下,电脑自己「动脑思考」。
电脑利用深度学习演算法学到的东西,是更加抽象的表达概念。Bengio 说,从我们人类脑中我们有各种不同的表达方式,而深度学习就是从这些我们脑中的概念延伸,透过更简单的方式,来建立低阶和高阶的抽象概念。藉由以更抽象的方式展现资讯,机器会变得一般化、更加容易。

Google 建立道德委员会的意愿让他买到 DeepMind

Google 的 DeepMind 併购案最特别的发展就是强制设立道德委员会。Google 建立道德委员会的意愿让他买到 DeepMind,而不是 Facebook。过去五十年几乎每部科幻电影都必须考量到道德问题;在现实世界中,AI 这块领域相对而言仍缺少具体的法规 ,除了一般的隐私权和产品责任以外。
Bengio 认为,现在所建立的众多模型种类,甚至能使用在最複杂的深度学习工具,只能和昆虫脑中全部的神经元数目相比。非监督学习仍然存在着很大的挑战,包括计算机使用和数学运算,这解释了为什幺担心 AI 发展不顺利这件事情,还太早了。
George Dahl 表示同意,「我们对于人脑的运作和了解仍太有限,有太多的不了解,目前所了解的可能只是特定平台,和 AI 并没有关联」。电脑比起十年前已经便的强大许多,在我们明白 AI 领域研究者的抱负前,但仍然有太多科学需要更进一步的发展。

深度学习,仍然是个很年轻的领域

要求设立 AI 道德委员会和接下来的对谈,关于 AI 现今发展谈得不多,反而谈到更多的是大众对 AI 的认知程度。
Dahl 说,「在科幻小说、电影中,我们没有涉及到任何形式的 AI,但这并不代表深度学习不能运用在很许多商业範畴中,而且对于人们而言应是受用无穷的」。
为什幺深度学习会受到科技界的瞩目?很大的原因是它是一个非常新的领域,正要开始茁壮成长。
Dahl 说,「电脑科学是一个年轻的学科,深度学习更是其中更加年轻的领域,这不是像数学这样的科目,你必须要够专业才能有所进展,但也因此很少人能够理解你所做的事情。它是一个太年轻的领域,仍有许多可以发展进而实现的、较容易达成的目标,不然就是问题太难而没办法解决」。
「能够钻研这个领域,真的是一件令人非常兴奋的事,姑且不论困难或简单,它有太多的潜力,能够影响世界的潜力」。
延伸阅读:
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(资料来源:FastCompany;图片来源:Junyu Wang | 王俊煜 , CC Licensed)

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