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[導(dǎo)讀]AlphaGo堪稱是經(jīng)典的公關(guān)案例。自被谷歌收購以來,DeepMind曾多次制造奇跡,吸引了全球的關(guān)注。05.前路漫漫,現(xiàn)實(shí)與技術(shù)挑戰(zhàn)并存從長遠(yuǎn)來看,DeepMind看上去已經(jīng)邁出了很大一步。該公司已

AlphaGo堪稱是經(jīng)典的公關(guān)案例。自被谷歌收購以來,DeepMind曾多次制造奇跡,吸引了全球的關(guān)注。

05.前路漫漫,現(xiàn)實(shí)與技術(shù)挑戰(zhàn)并存

從長遠(yuǎn)來看,DeepMind看上去已經(jīng)邁出了很大一步。該公司已經(jīng)開發(fā)出軟件,可以學(xué)習(xí)在超人水平上執(zhí)行任務(wù)。哈薩比斯經(jīng)常以雅達(dá)利游戲機(jī)上的電子游戲《Breakout》為例,玩家控制球棒在屏幕底部水平移動(dòng),用它將球反彈到懸浮在其上方的方塊,并在撞擊時(shí)將其摧毀。

當(dāng)所有的方塊都被抹去時(shí),玩家就贏了。如果玩家用球棒打偏了球,她就輸了。在沒有人類的干預(yù)下,DeepMind的程序不僅學(xué)會(huì)了玩游戲,而且還研究出了如何將球轟到方塊后面的空間,以及如何利用反彈來突破更多的方。哈薩比斯說,這證明了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的力量和DeepMind計(jì)算機(jī)程序的超自然能力。

這是個(gè)令人印象深刻的演示。但哈薩比斯漏掉了幾件事。第一,如果虛擬球棒被移動(dòng)到更高的位置,程序就會(huì)失敗。DeepMind的程序所學(xué)到的技能是如此有限,以至于它甚至不能對(duì)環(huán)境的微小變化做出反應(yīng)。至少在沒有數(shù)千輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)的情況下,它無法對(duì)此做出應(yīng)對(duì)。

但世界恰好處于這樣善變的模式。對(duì)于診斷智能來說,沒有兩個(gè)身體器官是完全一樣的。對(duì)于機(jī)械智能來說,沒有兩個(gè)引擎可以同樣的方式進(jìn)行調(diào)諧。因此,將在虛擬空間中完善的程序發(fā)布道現(xiàn)實(shí)世界面臨著重重挑戰(zhàn)。

DeepMind很少提及的第二個(gè)警告是,虛擬環(huán)境中的成功取決于獎(jiǎng)勵(lì)功能的存在,這是允許軟件衡量其進(jìn)度的信號(hào)。該程序了解到,發(fā)射小球到方塊上方的空間使其多次反彈能夠使得分上升。DeepMind與AlphaGo合作的大部分工作是構(gòu)建能與如此復(fù)雜的游戲兼容的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。

不幸的是,現(xiàn)實(shí)世界并不提供簡單的回報(bào),進(jìn)步很少用單一標(biāo)準(zhǔn)來衡量。即使在這些措施存在的地方,政治挑戰(zhàn)也會(huì)使問題復(fù)雜化。將氣候健康的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(大氣中二氧化碳顆粒的數(shù)量)和石油公司的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(股價(jià))相協(xié)調(diào),需要滿足許多互相矛盾的動(dòng)機(jī)。

獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)往往很弱。人腦在完成任務(wù)的過程中,很少會(huì)收到關(guān)于任務(wù)成功的明確反饋。

DeepMind通過使用大量的計(jì)算機(jī)能力找到了解決這個(gè)問題的方法。AlphaGo需要數(shù)千年的人類游戲時(shí)間來學(xué)習(xí)任何東西。許多AI思想家懷疑,對(duì)于報(bào)酬較低的任務(wù),這種解決方案是不可持續(xù)的。DeepMind承認(rèn)存在這樣的模棱兩可之處。

該公司最近專注于戰(zhàn)略電腦游戲《星際爭霸2》(StarCraft 2)。在游戲早期做出的決定會(huì)在稍后產(chǎn)生影響,這更接近于許多現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)所特有的那種令人費(fèi)解和延遲的反饋。

今年1月,DeepMind軟件在一次演示中擊敗了世界上許多頂尖的人類游戲玩家,雖然受到了嚴(yán)重的限制,但其表現(xiàn)仍然令人印象深刻。DeepMind的軟件也開始學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)功能,比如遵循人類監(jiān)工的反饋。但是,將人類的指令放入循環(huán)中,可能會(huì)失去純粹計(jì)算機(jī)處理所提供的規(guī)模和速度獎(jiǎng)勵(lì)。

由于嚴(yán)格的保密協(xié)議,DeepMind和谷歌現(xiàn)任、前任研究人員要求保持匿名,他們也對(duì)DeepMind能否通過這些方法接觸到AGI表示懷疑。

對(duì)這些人來說,專注于在模擬環(huán)境中獲得高性能使得獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)問題很難解決。然而,這種方法是DeepMind的核心。它有個(gè)內(nèi)部排行榜,顯示來自競爭對(duì)手團(tuán)隊(duì)的程序爭奪對(duì)虛擬域的控制權(quán)。

哈薩比斯始終把生活看作是一場(chǎng)游戲。他的職業(yè)生涯中有很大一部分用來開發(fā)游戲,他的大部分閑暇時(shí)間都花在了玩游戲上。在DeepMind,它們是哈薩比斯為開發(fā)AGI而選擇的工具。就像他的軟件一樣,哈薩比斯只能從他的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

人們對(duì)AGI的追求可能最終會(huì)迷失方向,因?yàn)樗l(fā)明了許多有用的醫(yī)療技術(shù),并超過了世界上最偉大的棋盤游戲玩家。這些都堪稱是重要的成就,但不是哈薩比斯所渴望的。但他仍有可能幫助AGI誕生,就在谷歌的眼皮底下,但卻不受谷歌的控制。如果這樣做,哈薩比斯將贏得最艱難的比賽。

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