重新認(rèn)識DeepMind 除了AlphaGo還有什么
近期,因為Deepmind的人工智能在星際爭霸2上打敗了人類選手,DeepMind又一次進(jìn)入了人們的視野。AlphaGo作為DeepMind的核心創(chuàng)造物之一,絕不僅是挑戰(zhàn)圍棋和游戲而生。事實上,近幾年來,除了 DeepMind 以外,也已經(jīng)有越來越多的人工智能公司或者研究機(jī)構(gòu)投身到開發(fā)AI的浪潮中了,國內(nèi)誕生了如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優(yōu)秀的初創(chuàng)AI企業(yè),都在各自的賽道中進(jìn)行技術(shù)的深耕。
2014年,DeepMind被谷歌收購,總部和項目保留在倫敦,人員對外也保持著高度的神秘性。即使對DeepMind有了解的人,知道的也是它的創(chuàng)始人Demis hassabis,作為一位天才少年,4歲下國際象棋,16歲進(jìn)入劍橋。但DeepMind作為一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)的規(guī)劃、產(chǎn)品序列和目標(biāo)實施情況,好像總是隱藏在一些面紗之后。
據(jù)悉,目前谷歌AI與DeepMind依舊保持著高度的獨(dú)立屬性,雖然有戰(zhàn)略和技術(shù)上的結(jié)合,但谷歌AI的重點(diǎn)推進(jìn)工程列表中可以說是完全不見DeepMind的蹤影。而AlphaGo作為DeepMind的核心創(chuàng)造物之一,絕不僅是為了挑戰(zhàn)人類圍棋界而生,卻作為核心的領(lǐng)域技術(shù)的關(guān)鍵載體,承接著整個公司戰(zhàn)略的上下銜接。那么DeepMind除了AlphaGo還做了哪些呢?
進(jìn)駐Tensorflow
2015年將研究全面進(jìn)駐到了谷歌的TensorFlow開源架構(gòu)當(dāng)中。并且官方高度肯定了TensorFlow的高度適用性、延展度和操作體驗。2016年,DeepMind還開發(fā)了一個能在TensorFlow上快速創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的高級框架Sonnet,并且對其進(jìn)行了開源處理。
由此可見,對于谷歌AI體系的核心業(yè)務(wù)和生態(tài)基礎(chǔ),DeepMind是支持的,并且愿意在這個領(lǐng)域幫助谷歌完善生態(tài)。谷歌所需要的,也是DeepMind需要作為企業(yè)在生態(tài)核心上提供更多支持,面向大眾的事可以谷歌做,但業(yè)務(wù)支持的時候還是離不開DeepMind。
可微分神經(jīng)計算機(jī)的誕生
2016年底,DeepMind公布了他們打造的一臺“可微分神經(jīng)計算機(jī)”(DNC)。DNC的特點(diǎn)是結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作原理和經(jīng)典計算機(jī)的運(yùn)算能力和外部儲存能力。簡單來說,其解決方案就是將神經(jīng)計算機(jī)的本體以人類大腦為生物網(wǎng)絡(luò)藍(lán)本設(shè)置的精神網(wǎng)絡(luò),與可讀寫的外部存儲器相分離,架設(shè)雙層的處理與運(yùn)算結(jié)構(gòu)。
這樣打造的運(yùn)算系統(tǒng),核心特征是解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實際運(yùn)作當(dāng)中的機(jī)器記憶問題,做出了一臺像人類一樣思考,又能像計算機(jī)一樣的高速運(yùn)算、記憶數(shù)據(jù)的機(jī)器。在發(fā)布的論文中,這臺計算機(jī)可以規(guī)劃相距甚遠(yuǎn)的地鐵站之間的最佳路線,弄清楚紛繁復(fù)雜的親戚關(guān)系,尤其這些都是在沒有先驗數(shù)據(jù)的前提下。
從初出茅廬的這件作品,可以看出DeepMind的幾個特點(diǎn)。首先是擅長多種復(fù)雜技術(shù)的集成,其次對于AI應(yīng)用有遠(yuǎn)超于業(yè)界水準(zhǔn)的解決能力。
相比于針對數(shù)據(jù)樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),DeepMind開源的體系可以專注于AI在實際環(huán)境中進(jìn)行視覺+感知的交互。這對于AI行業(yè)來說可謂是打開了巨大的腦洞,尤其對于無人駕駛、AR、地圖導(dǎo)航、機(jī)器人記憶等領(lǐng)域的研究與創(chuàng)業(yè)者來說,可謂是福音。
語音生成系統(tǒng)WaveNet
除了“玩游戲”,DeepMind也做了一些其他的事。比如近兩年,DeepMind先后公布了其在圖像生成和語音生成領(lǐng)域的成果。比如16年公布的語音生成系統(tǒng)WaveNet,號稱將計算機(jī)輸出音頻與人類自然語音差距縮小了50%。至少根據(jù)試用者的說法,這一系統(tǒng)比谷歌和蘋果的語音生成系統(tǒng)都聽起來自然流暢許多。
結(jié)語
隨著新技術(shù)的出現(xiàn),競爭格局已經(jīng)變得極具顛覆性,迫使企業(yè)分析新的市場趨勢,提高運(yùn)營效率,并找到適當(dāng)?shù)膭?chuàng)新關(guān)鍵。在技術(shù)探索方面,DeepMind也更多指向以高度模擬人腦的方式,在核心領(lǐng)域超過人類已有水平的AI系統(tǒng)。無論是圍棋、游戲,還是環(huán)境判斷、圖像與音頻生成,都指向這個巨大的野心。
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