2014 年，DeepMind 被谷歌收購。2016年，其開發(fā)的 AlphaGo 擊敗圍棋冠軍李世石，震驚 AI 界；2023 年，DeepMind 和 Google Brain 合并為 Google DeepMind，并且正在開發(fā)一個新的名為 Gemini 的算法，據(jù)稱這個算法將超越 ChatGPT。本文來自編譯，希望對您有所啟發(fā)。
DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官德米斯•哈薩比斯（Demis Hassabis），圖片來源： 塞繆爾·德羅曼（SAMUEL DE ROMAN）/GETTY IMAGES
2016 年，谷歌的 DeepMind 人工智能實驗室的一個名為 AlphaGo 的人工智能程序，擊敗了圍棋冠軍，創(chuàng)造了歷史。如今，DeepMind 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官德米斯•哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，工程師們正在利用 AlphaGo 的技術，打造一個名為“Gemini”（雙子座）的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)將比 OpenAI 的 ChatGPT 更強大。
DeepMind 的 Gemini 仍在開發(fā)之中，它是一個大型語言模型，可以處理文本，在性質(zhì)上與支持 ChatGPT 的 GPT-4 相似。但哈薩比斯表示，團隊將把這項技術與 AlphaGo 中使用的技術結合起來，旨在賦予該系統(tǒng)新的能力，如規(guī)劃或解決問題的能力。
哈薩比斯說：“在高層次上，你可以認為 Gemini 結合了 AlphaGo 類型系統(tǒng)的一些優(yōu)勢和大型模型的驚人語言能力。我們還有一些非常有趣的新創(chuàng)新。”Gemini 首次亮相是在上個月的谷歌開發(fā)者大會上，當時該公司宣布了一系列新的人工智能項目。
AlphaGo 基于的是 DeepMind 開創(chuàng)的一種名為強化學習（reinforcement learning）的技術。在這種技術中，軟件可以通過反復嘗試和接收性能反饋，學會處理需要選擇的棘手問題，如圍棋或電子游戲。它還使用了一種稱為“樹搜索”的方法，來探索和記住棋盤上可能的走法。語言模型的下一個重大飛躍可能是在互聯(lián)網(wǎng)和計算機上執(zhí)行更多的任務。
哈薩比斯說，Gemini 仍在開發(fā)中，這個過程將需要幾個月的時間，而且可能會花費數(shù)千萬或數(shù)億美元。OpenAI 首席執(zhí)行官薩姆•奧特曼（Sam Altman）今年 4 月就表示，開發(fā) GPT-4 的成本超過了 1 億美元。
01 迎頭趕上
Gemini 完成后，將在谷歌應對 ChatGPT 和其他生成式人工智能技術帶來的競爭威脅中，發(fā)揮重要作用。這家搜索公司開創(chuàng)了許多技術，使最近涌現(xiàn)的新人工智能想法成為可能，但它選擇謹慎地開發(fā)和部署基于這些技術的產(chǎn)品。
自從 ChatGPT 首次亮相以來，谷歌匆忙推出了自己的聊天機器人 Bard，并將生成式人工智能應用于其搜索引擎和許多其他產(chǎn)品中。為了加強人工智能研究，今年 4 月，該公司將哈薩比斯的部門 DeepMind，與谷歌的主要人工智能實驗室 Google Brain 合并，創(chuàng)建了 Google DeepMind。哈薩比斯表示，新團隊將把最近人工智能進展的兩大基礎力量結合在一起。他說：“如果你看看我們在人工智能領域所處的位置，就會發(fā)現(xiàn) 80% 或 90% 的創(chuàng)新都來自其中之一。在過去的十年里，兩個頂尖 AI 團隊做了很多了不起的事情。”
哈薩比斯在引領人工智能淘金熱方面有著豐富的經(jīng)驗，這些淘金熱曾讓科技巨頭們心潮澎湃，而上一次的淘金熱還是他自己引領的。
2014 年，DeepMind 在利用強化學習讓人工智能掌握簡單視頻游戲后，被谷歌收購。在接下來的幾年里，DeepMind 展示了這項技術如何完成曾經(jīng)只有人類才能完成的事情。當 AlphaGo 在 2016 年擊敗圍棋冠軍李世石（Lee Sedol）時，許多人工智能專家都驚呆了，因為當時他們認為，機器要想精通如此復雜的圍棋，還需要幾十年的時間。
02 新式思維
訓練像 OpenAI 的 GPT-4 這樣的大型語言模型，需要將大量來自書籍、網(wǎng)頁和其他來源精心編排的文本輸入到被稱為“轉換器”的機器學習軟件中。它使用訓練數(shù)據(jù)中的模式，來熟練預測文本后面的字母和單詞，這種簡單的機制在回答問題和生成文本或代碼方面被證明是非常強大的。
在制作 ChatGPT 和類似語言模型的過程中，另一個重要的步驟是，根據(jù)人類對人工智能模型答案的反饋，來進行強化學習，以提高其性能。DeepMind 在強化學習方面的深厚經(jīng)驗，可以讓其研究人員賦予 Gemini 新的能力。
哈薩比斯及其團隊還可能嘗試利用人工智能其他領域的理念，來增強大型語言模型技術。本周早些時候，DeepMind 展示了一種算法，該算法能夠?qū)W習使用各種不同的機械臂執(zhí)行操作任務。
人們普遍認為，像人類和動物那樣從對世界的實際體驗中學習，對于提高人工智能的能力非常重要。一些人工智能專家認為，語言模型只能通過文本間接地了解世界，這是其一大局限性。
03 模糊的未來
哈薩比斯的任務是加速谷歌的人工智能工作，同時管理未知的、潛在的嚴重風險。最近，語言模型的快速發(fā)展，使許多人工智能專家（包括一些構建算法的專家）擔心，這項技術是否會被惡意使用或變得難以控制。一些技術內(nèi)部人士甚至呼吁暫停開發(fā)更強大的算法，以避免制造出危險的東西。
哈薩比斯說，人工智能的巨大潛在好處（比如在醫(yī)療保健或氣候變化等領域發(fā)揮作用），使人類有必要繼續(xù)發(fā)展這項技術。他還認為，強制暫停是不切實際的，因為這幾乎不可能執(zhí)行。他在談到人工智能時表示：“如果操作得當，人工智能將成為有史以來對人類最有益的技術。我們必須大膽勇敢地去追求這些東西。”
這并不意味著哈薩比斯主張人工智能的發(fā)展要一馬平川。早在 ChatGPT 出現(xiàn)之前，DeepMind 就一直在探索人工智能的潛在風險，該公司聯(lián)合創(chuàng)始人之一謝恩·萊格（Shane Legg）多年來一直在公司內(nèi)部領導一個“人工智能安全”小組。哈薩比斯上個月與其他知名人工智能人士一起簽署了一份聲明，警告說人工智能有朝一日可能會帶來與核戰(zhàn)爭或疫情相當?shù)娘L險。
哈薩比斯說，目前最大的挑戰(zhàn)之一是確定能力更強的人工智能可能帶來的風險。他說：“我認為這個領域需要做更多的研究，而且非常迫切，比如做一些評估測試，以確定新人工智能模型的能力和可控性。為此，DeepMind 可能會讓外部科學家更容易使用其系統(tǒng)。”他表示：“我很希望學術界能盡早接觸到這些前沿模型。”他認為，如果能這樣做，可能有助于解決人們的擔憂，即大公司以外的專家正被排除在最新的人工智能研究之外。
我們該對人工智能投入多少擔憂呢？哈薩比斯說，沒有人確切地知道人工智能是否會成為一個重大危險。但他確信，如果以目前的速度繼續(xù)發(fā)展下去，就沒有多少時間來制定保障措施了。
他說：“我確信，我們在 Gemini 中構建的各種東西是正確的，所以，我們沒有理由認為它是無效的。”
譯者：Jane
【來源：36氪】
