谷歌的人工智能正以令人难以置信的速度进步

从发展感官到学习如何行走，谷歌的 DeepMind AI 正在取得非凡的进步。这一切从哪里开始？

DeepMind于2010年在英国成立，2014年被谷歌收购5亿美元。他们是目前在人工智能领域处于世界领先地位（人工智能）研究。

DeepMind 的目标是“突破人工智能的界限”，“开发能够学习解决任何复杂问题而无需学习如何解决的程序。”

DeepMind人工智能项目取得了哪些进展？

2016 年末，谷歌的人工智能在没有人类对手的情况下自学新事物。增强了控制像素的能力并且还学会了如何根据之前的经验识别在游戏中获得的奖励。

今年2月，一组谷歌创建的算法DeepMind 的开发团队允许人工智能“根据化学结构确定特定分子的气味”，从而使程序具有嗅觉。

6 月初，谷歌宣布了 DeepMind 的另一个项目：自动机器学习 (AutoML)。这使得他们的人工智能能够创建一个可以针对特定任务进行训练和评估的基本模型。例如，当学习如何移动时（更多内容见下文），人工智能创建了一个有腿的化身，能够像人一样行走。这是基本模型。任务是运动。人工智能尝试移动的次数越多，它学到的东西就越多，并且能够找出如何最好地控制模型流畅移动以完成任务的方法。文章发表时，自动机器学习仅用于语音和图像识别，运行时超过了 Google 的 Experts语音识别任务，这是计算机理解对其所说的单词和短语的能力。因此，当您向 Siri 提问时，Siri 会使用语音识别功能将您的单词转换为机器可读的格式（也称为数据），以确定您到底在寻找什么。

本月早些时候，DeepMind 人工智能自学跑和跳。在一款视频游戏中，其动机很简单，就是从 A 点到 B 点。程序创建了一个化身，然后用它来模仿行走、跑步和跳跃动作，并在途中设置各种障碍物。所有这一切都是在没有任何人为干预的情况下完成的。该计划被赋予了激励措施和目标，剩下的就是历史了。

不到一周前，即 6 月 20 日星期三，谷歌人工智能系统成功地该公司的其中一个数据中心的冷却费用减少了 40%。这是解决能源消耗问题的一大进步。 DeepMind 网页上的一篇文章指出，20 年来该公司一直致力于减少能源使用。文章中指出，“通过将 DeepMind 的机器学习应用到我们自己的 Google 数据中心，我们已经成功地将用于冷却的能源量减少了 40%。”换句话说，谷歌以及多彩G旗下的每家公司都将能够提高能源效率。

谷歌继续研究为其人工智能技术开发越来越复杂的算法。虽然有些人可能会说他们正在创造我们未来的机器人霸主，并通过超先进的自学习技术带来我们所知道的世界末日，但我们很难不对这些发展感到兴奋。

这一切是如何运作的？

DeepMind 的 AI 学习过程主要包括玩简单的游戏。去年 12 月，该团队使用迷宫式游戏，重点关注逻辑、物品拾取和观察。

4月，一发布发布了关于模拟环境（几乎是游戏中的景观/位置）的改进，并分析了“影响性能的因素”（墙壁、树木、建筑物、人、其他玩家等障碍物），以帮助人工智能能够有效地规划、预测和行动，“进入未来数百个时间步”。换句话说，人工智能能够在采取行动之前提前 100 步预测将会发生什么以及应该如何行动。这是使用 Atari 游戏、3D 赛车游戏和更多迷宫来完成的。在这些不同的游戏和模拟器中，机器人能够提前预测和纠正其行为，其结果可以“用于改进探索并适应许多不同的环境”。

本质上，DeepMind AI 程序被放入场景或游戏中，并有目标和奖励。该计划致力于测试并尝试不同的策略来解决手头的问题，而无需人为干预。 DeepMind 人工智能已成功解决了几个现实世界的问题，并在全球范围内得到利用，以帮助解决我们在地球上面临的重大问题。

为什么这很重要？

DeepMind 网站列出了其研究的原因，试图解决气候变化、医疗保健、能源使用等进展缓慢的问题。

当我们听到先进的人工智能时，我们中的许多人都会想到苹果的 Siri 或亚马逊的 Echo，它们能够处理命令、问题和短语并采取相应的行动，设置时间表、播放音乐、购买物品等。

但 DeepMind 不仅仅是一个友好的角色来指导我们的旅程。它不仅象征着我们技术的进步，也象征着我们未来几十年的发展前景。虽然许多人担心智能人工智能生命的存在（这种恐惧来自 irobot/终结者式的末日），但许多人希望看到我们的福祉的未来因人工智能的使用而得到改善，人工智能能够减少浪费、能源使用、改善健康和医疗关心等等。