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[導讀]2014 年,對 DeepMind 而言,絕對是極具重大意義的一年。在這一年里,它被 Google 以約 6.5 億美元的價格收購了。如今,DeepMind 收于 Google 麾下也已五年有余,縱然

2014 年,對 DeepMind 而言,絕對是極具重大意義的一年。在這一年里,它被 Google 以約 6.5 億美元的價格收購了。如今,DeepMind 收于 Google 麾下也已五年有余,縱然有許多高光時刻,但從營收狀況來看,DeepMind 的發(fā)展,并不高光。此外,基于各種原因,DeepMind 與其“金主爸爸” Google 的關系也略顯微妙。

這五年里, DeepMind 發(fā)生了什么?

曾幾何時,風光無限

2010 年 11 月 15 日,Demis Hassabis,Shane Legg 和 Mustafa Suleyman 聯(lián)合創(chuàng)立了 DeepMind ,公司選址在倫敦,避開了 Google、Facebook 等硅谷巨頭,在歐洲收攏了許多優(yōu)秀人才——這成為了該公司的優(yōu)勢之一。

不過,對于 DeepMind,其真正的優(yōu)勢來自于該公司發(fā)展了一種機器學習技術——強化學習,源于 Hassabis 所擅長了兩個領域:游戲和神經(jīng)科學。值得注意的是,在此之前,強化學習在計算機領域還是一片空白。

對任何一家注重研發(fā)的公司來說,資金是不可不考慮的因素之一,DeepMind 也不例外。相關報道顯示,在 2010 年,Hassabis 曾為了募資而參加了奇點峰會,最終獲得了 200 萬英鎊投資。不過,這一資金短缺的狀況在 2014 年就發(fā)生了改變。

記者(公眾號:記者)注:圖為AlphaGo 對戰(zhàn)李世石

經(jīng)過了一年的協(xié)商,DeepMind 在 2014 年被 Google 以約 6.5 億美元收購。有了 Google 這樣強大的“金主”作依靠之后,DeepMind 取得了許多不錯的成績,其中最為矚目的當屬 2016 年 AlphaGo 首次擊敗韓國圍棋冠軍李世石,比分為 1:4。此后,DeepMind 還不斷開發(fā)出新的 AI 系統(tǒng),挑戰(zhàn)人類的極限。

2016 年底到 2017 年初,AlphaGo 化名 Master,在“在線快棋對決”中,橫掃中日韓頂尖棋手,獲 60 勝 0 負 1 平。不僅如此,它還戰(zhàn)勝了圍棋等級分排名世界第一的中國選手柯潔。

2016 年 6 月,DeepMind 訓練的 AI 系統(tǒng)在雅達利游戲《 Montezuma’s revenge》達到了大師技巧。

2018 年 7 月,DeepMind 在《雷神之錘III競技場(Quake III Arena)》奪旗游戲中和人類隨機組隊打團戰(zhàn),擊敗了人類玩家。

除了游戲領域,DeepMind 在醫(yī)療領域也取得了一定的績效。2016 年 2 月,DeepMind 成立了新醫(yī)療保健部門 DeepMind Health,由公司聯(lián)合創(chuàng)始人之一的 Mustafa Suleyman 領導。DeepMind Health 的第一款產(chǎn)品是名為 Streams 的移動應用,最初旨在幫助醫(yī)生鑒定有急性腎損傷風險的患者。但是,這一應用也讓 DeepMind 多次陷入爭議。

虧損近 10 億,健康部門陷爭議

在 AI 領域,研究成果與商業(yè)化之間仍然存在一條鴻溝,DeepMind 亦是如此,盡管 DeepMind 研發(fā)的 AI 系統(tǒng)得到了許多肯定,但它很少開展關于深度強化學習的大規(guī)模商業(yè)應用。雖然背靠大金主,但 Google 不可能無止境地對其進行投資,畢竟,Google 是一家商業(yè)型科技公司,盈利才是其最主要的目的。

自 2016 年開始,DeepMind 就已陷入了虧損狀態(tài),并且虧損程度不斷加重。相關資料顯示:

DeepMind 2016 年虧損額達 1.54 億美元;

DeepMind 2017 年虧損額達 3.41 億美元;

DeepMind 2018 年虧損額達 5.72 億美元。

盡管 DeepMind 較少實現(xiàn)創(chuàng)收,但其支出卻未見減少。據(jù)英國政府此前發(fā)布的資料,DeepMind 的“管理服務費”需 4110 萬英鎊,包括不動產(chǎn)和計算機系統(tǒng)運行和維護。另外,在“員工工資和其它相關成本”上,包括工資、差旅、辦公軟硬件等,DeepMind 耗資達1.047 億英鎊(約 1.37 億美元)。

不僅如此,DeepMind 的法律費用也在飆升,從 2015 年的 14.48 萬英鎊增至 65.81 萬英鎊。據(jù)外媒猜測,這高幅度上升的背后,可能和 DeepMind 的健康部門相關。

為了利用醫(yī)療數(shù)據(jù)開發(fā)健康監(jiān)測 APP Streams,DeepMind 在 2015 年與英國皇家自由信托基金會首度達成數(shù)據(jù)分享合作,獲權處理基金會下屬 3 家醫(yī)院每年共計 160 萬名病人的就診記錄。而后,英國數(shù)據(jù)安全部門為此對 DeepMind 調(diào)查了一年,在 2016 年公布了調(diào)查結果。

調(diào)查結果顯示:DeepMind 和相關醫(yī)院的合作項目“不符合數(shù)據(jù)保護法”。由此,Mustafa Suleyman 領導的 DeepMind Health 在英國飽受爭議。

記者注:圖為 Mustafa Suleyman

不過,DeepMind 并不是沒有為 Google 帶來實際性的利益。DeepMind 曾開發(fā)了一套算法,以優(yōu)化 Google 數(shù)據(jù)中心 250 萬臺服務器冷卻方案,為 Google 降低了40%的能源成本。不過,這與 DeepMind 的日常管理費用相比,就顯得有些微不足道了。

DeepMind 與 Google 關系愈加微妙

爭議過后,在 2016 年,Mustafa Suleyman 曾作出表示,在任何階段,患者數(shù)據(jù)都不會與 Google 賬戶、產(chǎn)品或服務相關聯(lián)——劃清該醫(yī)療部門與 Google 的關系。可見,盡管歸屬于 Google ,但 DeepMind 仍有著較大的獨立性。

值得一提的是,DeepMind 的獨立性,與其簽署的《道德與安全審查協(xié)議》不無關系。在 DeepMind 被 Google 收購的前一年,也就是 2013 年,雙方簽署了《道德與安全審查協(xié)議》。該協(xié)議將 DeepMind 的核心 AGI 技術的控制權交給了一個名為 Ethics Board 的委員會。據(jù)透露,DeepMind 的三位創(chuàng)始人都是 Ethics Board 成員。

在收購初期,DeepMind 和 Google 度過了一段不錯的“蜜月期”,從其官網(wǎng)標語就可窺見一二。2014年,DeepMind 的官網(wǎng)標語為——“DeepMind 很高興成為 Google 的一部分”,但到了2015年,這條標語就換成了“DeepMind 很高興加入 Google 的隊伍”。

直到 2016 年,新版 DeepMind 官網(wǎng)上線,“Google”字樣已經(jīng)無跡可尋,只能在“About Us”的頁面中介紹道 DeepMind 是 Google 母公司 Alphabet 集團的一部分。而 DeepMind 與 Google 的關系也變得越發(fā)微妙。

2018 年, 據(jù) Financial Times 發(fā)布的消息,Alphabet 對 DeepMind 昂貴開銷的合理性已經(jīng)產(chǎn)生懷疑。Alphabet AI 部門督促 DeepMind 說明其商業(yè)模式,并向董事會說明資金流向。審查小組稱,DeepMind 最終必須通過分享算法和數(shù)據(jù)或通過賺錢來證明其價值,盡管暫時不擔心 Alphabet 會阻止他們做想做的事,但不能保證 Alphabet 董事會明年會不會得出不同的意見和結論。

同年 11 月 14 日, DeepMind 宣布旗下的健康部門 DeepMind Health 以及負責推進“Streams”團隊將調(diào)整合并到 Google 最新成立的“Google Health”部門中,原子公司 DeepMind Health 將不再作為獨立品牌存在,但 DeepMind 的其它部門仍將保持獨立。

不僅如此,在今年 8 月 22 日,相關報道指出 DeepMind 的聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman 已被停職。在經(jīng)歷了 10 個月的合并之后,2019 年 9 月 20 日,Google 發(fā)布博客正式宣布,已將旗下科技公司 DeepMind 的健康團隊并入了 Google Health 部門。

記者總結

這五年里, DeepMind 的經(jīng)營可謂是滋潤中夾雜著辛酸。而究其根本,依然是研究成果與商業(yè)化的鴻溝問題,DeepMind Health 被合并進 Google Health 就是最好的注解。對于如今的 DeepMind,或許是時候想想如何更進一步走向商業(yè)化,畢竟,不會盈利的子公司不是一家好的 AI 公司。

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