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DeepMind是否找到了正确的科学探索方向?

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  原标题:DeepMind是是不是找到了正确的科学探索方向?

  谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind过去一年损失总额达5.72亿美元。作为全球规模最大的

人工智能

学术研究机构之一,DeepMind在过去三年中始终亏损,累计金额已超10亿美元。在未来1有有另另三个 多月内,DeepMind还前要继续投入超过10亿美元。

  这是是不是原困AI技术正在走向崩溃?

  这不一定。研究活动原来就相当烧钱,与一系列最顶尖的科学项目相比,DeepMind的支出非要是是不是“九牛一毛”。欧洲的大型强子对撞机项目每年光是维护成本就高达10亿美元,最终发现希格斯玻色子的总成本估计将超过400亿美元。因此,亲戚亲戚朋友印象中的真正人工智能(也被称为人工通用智能,简称AGI)类似既能玩转《星际迷航》、又能听懂人类表达的重量级成果,开出的价码也绝对太满便宜。

  即便这麼,DeepMind逐年上升的亏损水平仍然值得关注:2016年,DeepMind亏损额为1.54亿美元;2017年增长至3.41亿美元;2018年则进一步提升至5.72亿美元。在笔者看来,这其中中含着三大核心现象:

  DeepMind是是不是找到了正确的科学探索方向?

  从Alphabet的深度1来看,原来的投入规模是是不是合理?

  这麼可观的亏损数字,又会给整个AI市场带来何如的影响?

  首先来看探索方向的现象。虽然值得讨论,是可能性DeepMind明显是把鸡蛋都装进去了同有有另另三个 多篮子——也可是我我深度1强化学习。这项技术主要用于通过模型识别将深度1学习与强化学习加以结合,基于奖励信号实现学习能力,从而使系统协会何如在游戏中获得更高分数、可能性在象棋等游戏中对抗求胜。

  DeepMind的成名之作是2013年发表的一篇论文。这篇令人振奋的成果阐述了何如对单一神经网络系统进行训练,以教会其游玩多款雅达利游戏(包括〈突围〉以及〈太空入侵者〉),并最终获得近似甚至超越人类的成绩。这篇论文让DeepMind成了AI领域的摇滚******,并成功引起谷歌方面的注意。在2014年1月被谷歌收购并且,DeepMind进一步推动技术开发,先后在围棋以及不朽神作《星际争霸》游戏中接连取得胜利。

  但现象在于,这项技术对环境有着非常具体甚至可不前要说是苛刻的要求。类似在游玩《突围》时,哪怕是一丁点微小的变化,类似将镜头对焦位置移动好多个像素点,其性能时会 受到巨大影响。DeepMind的《星际争霸》系统同样局限性明显:在同一地图内使用同两种族进行对战,其成功虽然 足以超越人类;但在其它地图使用另两种族时,成绩就会快速下滑。要转换作战风格,亲戚亲戚朋友前要从头现在现在结束 重新进行系统训练。

  从两种程度上讲,深度1强化学习是两种经过增强的记忆系统;它在因此 场景中虽然 拥有良好表现,但对工作内容的理解程度却非常有限。因此,类似系统没哪好多个灵活性可言,无法即时根据环境变化做出调整,并最终导******微小的变化时会 显著影响实际性能。(DeepMind最近宣布 的肾病检查方案,也可能性类似的现象而遭到质疑。)

  深度1强化学习一起去前要大量数据作为支持——类似在学习围棋时,前要完成数百万盘自我对局都都可不还后能 掌握当时人奥妙。很明显,人类棋手不前要也可能性性完成这麼庞大的训练量,因此原来的过程难度极高且成本极巨,非要谷歌原来的

科技

巨头都都可不还后能 负担得起恐怖的计算资源需求。换言之,绝大多数企业与客户根本可能性性在当时人孱弱的独立计算机上实现类似的现实现象正确处理能力。根据估算,AphaGo的整个训练周期耗资达34000万美元,其消耗的能量足以支持127400当时人连续3天不停进行脑力劳动。

  以上讨论的可是我我经济现象。更重要的是,正如Ernest Davis和笔者在即将出版的《Robboting AI》一书中提到,亲戚亲戚朋友可不前要信任现有AI方案。目前,深度1强化学习非要在良好可控的环境下提供可靠的结果;原来的局限对于围棋你这个两千年来没为什么我么我么处于变化的场景非常适用,但亲戚亲戚朋友显然不敢贸然把它引入到其它现实现象当中。

  >>> 难以实现商业应用

  虽然难以商业应用,主可是我我可能性目前大多数实际现象完正时会 像游戏那样拥有严格的场景与条件。也正可能性这麼,DeepMind目前仍拿沒有比较像样的深度1强化学习商业方案。与此一起去,Alphabet可能性在DeepMind身上烧掉了约20亿美元(包括2014年收购DeepMind的6.5亿美元)。但除了赚到的好名声之外,DeepMind在过去一年中只带来了约1.25亿美元的实际收入,其中相当一偏离 为Alphabet内部内部结构利用深度1强化学习技术降低冷却成本省下的电费。

  因此在围棋领域大显身手的技能,也这麼正确处理其它挑战性现象——类似癌症与洁净室能源。类似状态早已有之:IBM公司的Watson曾在问答节目当中一鸣惊人,但却老是无法成功进军医学诊断领域。虽都都都可不还后能 在因此 病例中提供良好表现,但Watson在另因此 病例中却惨遭失败,甚至还原来在心脏病发作症状的判断上犯错——要知道,这原来医学新生都能准确判断的病症。

  当然,时间你说哪好多个都都都可不还后能 正确处理你这个现象。离米 自2013年以来,DeepMind就老是在努力研究深度1强化学习技术,因此科技进步也向来难以快速转化为实际产品。DeepMind以及其它研究机构,最终你说哪好多个都都都可不还后能 找到两种可行的最好的办法,有益于深度1强化学习带来更稳定也更契合任务内容的结果;又可能性,这项技术未来都都都可不还后能 与其它技术结合起来,迸发出新的能量。你说哪好多个深度1强化学习最终都都都可不还后能 像当年的晶体管一样,成为两种彻底改变世界的实验室发明的故事,完正时会 可能性永远等待英文在探索阶段,仅仅作为人类不断探索真理的道路上的又一块铺路石。但无论何如,笔者当时人猜测最终结果可能性介于这两者之间——有用因此广泛处于,但又过低以改变整个世界。

  虽然 DeepMind目前的成果这麼完正符合亲戚亲戚朋友的期待,相信可是我我会村里人 对其妄加指摘。深度1强化学习不一定是通往人工通用智能的正确道路,但这丝毫不妨碍DeepMind自身的伟大——这仍是有有另另三个 多运营严律己、资金雄厚因此人才济济的机构。因此可能性接下来AI的发展方向有所变化,DeepMind也时会 是都都都可不还后能 很慢了 了 抓住可能性的参与者之一。就目前来看,都都都可不还后能 与DeepMind相抗衡的研究机构仍然屈指可数。与此一起去,Alphabet也是一家财力雄厚的企业,对亲戚亲戚朋友来说一年5亿美元也完正时会 啥大现象。Alphabet公司曾非常英明地决定投资AI技术,其中包括目前同样在快速成长的Google Brain项目。Alphabet方面可能性会通太满种途径调整自家AI方案的组合最好的办法,不过考虑到这是一家年收入高达4000亿美元的行业巨头,因此旗下搜索服务及广告推荐等大偏离 业务都依赖于AI技术,相信亲戚亲戚朋友有能力完正时会 理由继续支持哪好多个重量级研发项目。

  >>> 过度炒作现象

  关于最后有有另另三个 多现象,亲戚亲戚朋友目前还这麼判断DeepMind的经济状态会给整个AI市场带来何如的影响。可能性交付的成果完正跟不上当初的炒作宣传,这麼“人工智能寒冬”你说哪好多个终将来临,甚至原困原来的支持者离开信心而停止投入。另外,可能性DeepMind在未来几年中的亏损额继续一路飙升,恐怕Alphabet当时人完正时会 可能性被迫退出。毕竟到目前为止,DeepMind还是拿沒有像样的财报数据,时间久了投资者难免要重新思考当时人对于AI技术抱持的立场。

  同样麻烦缠身的,远不可是我我DeepMind。无论是无人驾驶汽车还是都都都可不还后能 顺畅理解人类语言的聊天机器人,哪好多个几年前被炒得火热的概念至今仍然这麼实现。Mark Zuckerberg在2018年4月的美国国会听证会上曾保证,虚假新闻现象变慢就会在AI技术转过身土崩瓦解。因此状态显然没这麼简单,这也使得整个社会对于AI技术的看法变得愈发保守——不信承诺,信“疗效”。

  离米 就当下看,人工通用智能还可是我我个目标,距离真正落地还有很长的路。虽然 AI技术在广告及语音识别等一偏离 领域取得良好进展,但前要承认,AI发展还远称不上心智性性性心智心智旺盛期是什么。但在当时人面,亲戚亲戚朋友也要认可AI在大数据分析领域的强大能力;因此哪怕可是我我当前的水平,AI也可能性是两种卓越的技术工具。因此即使未来企业不再倾力投入,AI的研究与发展也绝对太满沉寂下去。

  >>> 预测未来

  在笔者看来,十年并且亲戚亲戚朋友可能性会得出结论,发现深度1强化学习的意义虽然 被高估了。这也使得其它不少真正重要的研究方向遭到忽视。毕竟在强化学习领域投入的第一块钱,都代表着其它研发经费的缩减——类似对于人类认知科学的研究。当下,好多好多 机器学习研究人员完正时会 问,“机器何如利用大量数据优化多样化现象?”但亲戚亲戚朋友真正应该关心的,虽然 是“为哪好多个孩子们用不着这麼多数据和这麼多样化的正确处理流程,就能掌握自然语言并理解现实世界?”可能性亲戚亲戚朋友能在后有有另另三个 多现象上多花点时间、资金和精力,你说哪几当时人工通用智能的来临还能更早因此 。