人工智能革命既可怕又令人兴奋。尽管如此,我们始终感到安全的假设,有某些工作和任务,只有人类可以做。
但是,没有什么比谷歌的“深度智能”的成就更让人质疑,因为它似乎每天都在完成新的、前所未有的事情。让我们来看看这个先进人工智能所取得的一些成就,我们中的许多人从未见过它的到来。
DeepMind是谷歌的子公司,专注于人工智能和深度强化机器学习的开发。(什么是人工智能?)虽然该公司的AI在2015年AlphaGo AI击败Go职业(人类)世界冠军时引起了世界的关注,但它的目标和目标远不止在棋盘游戏中击败人类。
其人工智能算法的深度强化学习已被广泛应用于研究和应用领域。每年,由于该公司的人工智能不断发展,越来越复杂的能力,公司都取得了新的进步。
迄今为止,来自DeepMind的AI已经在医疗行业、谷歌Android业务以及谷歌的其他通用AI实验中找到了目的。以下是它的五项显著成就。
DeepMind的人工智能成就中最持久的视觉效果之一是一段描述DeepMind神经网络学习走路的视频。
给出了力矩控制虚拟物体的人工智能参数,包括物体的关节数、肢体的自由度以及在虚拟环境中需要穿越的障碍物。这些环境是由各种障碍类型(如跨栏或缺口)按程序生成的。
在没有被教导如何克服这些障碍的情况下,人工智能需要从零开始学习如何在世界上移动和机动。由于信息有限,人工智能教自己如何行走在各种身体中,包括人形、两足和四足体。
它不仅学会了走路和跑步,而且还能成功地在虚拟环境中克服障碍——比如跳过缝隙和攀爬壁架。这也是令人难以置信的娱乐观看,因为它提出了一些创造性的使用它的四肢。
DeepMind的人工智能开发的一个有趣的功能是能够从无到有地创建自己的原始、真实的图像。为此,研究人员使用ImageNet作为数据库,提供真实世界的样本图像,供人工智能学习。
然后对神经网络进行训练,使其不仅能够根据从数据中学习到的信息生成图像,而且能够区分生成的图像和真实世界的图像。
该算法使用生成性对抗网络(GAN),这是一种人工智能算法,已经存在了一段时间。但让DeepMind AI的图像生成与众不同的是它对技术的改进和优化程度。就用于评估生成图像的质量指标而言,由DeepMind的人工智能创建的样本比其他尝试的效果要好很多。
没有什么比意识到DeepMind AI已经学会如何从战略上超越人类对手更能让人想到天网的图像了。你可能听说过DeepMind AI在棋盘游戏中击败人类对手,但它现在知道如何在团队中工作。
DeepMind AI已经知道如何在地震III竞技场的夺旗比赛中击败人类。它的团队合作能力甚至不局限于其他人工智能——机器人甚至能够与人类团队合作,在游戏中击败对手。
“通过强化学习方面的新发展,我们的代理在震灾III竞技场《捕获旗帜》(Capture the Flag),一个复杂的多代理环境和一个典型的3D第一人称多人游戏中实现了人类水平的性能,”DeepMind在其公告中说这些代理展示了与人工代理和人类玩家合作的能力。”
机器人必须从头开始学习如何在这些过程中看到和行动,这些过程生成(因此是看不见的)环境。他们这样做,甚至不知道比赛的规则。然后他们不得不学会如何合作和竞争才能赢得胜利。研究人员恰当地命名AI为“为赢(FTW)代理商”。这个AI参加了一个有40名人类球员的比赛。
研究人员甚至降低了机器人的精确度和反应能力,从而降低了它们的性能。尽管如此,他们还是学会了类似人类的行为,比如露营基地和跟随队友以赢得比赛。
当测量他们的Elo等级时,FTW经纪人在训练过程中超过了普通球员和球员的平均得分,这是一种用来得分零和游戏中球员技能的指标。
DeepMind的人工智能最令人印象深刻的成就之一是它能够在没有地图的情况下在城市中导航。人工智能依靠的是从经验中学习。这是一项相对简单的任务,人类一直在执行。但使我们能够做到这一点的潜在心理机制非常复杂。
DeepMind AI必须在没有地图的情况下穿越主要城市并到达特定位置。人工智能通过谷歌街景图片的第一人称视角在虚拟环境中移动。
随着时间的推移,人工智能记住了不同的路线和方法,以获得地方,好像它是一个居住城市光滑本身。
DeepMind在他们关于这个项目的声明中说:“当代理到达一个目标目的地(例如,指定为一对经纬度坐标)时,它会得到奖励,就像一个快递员,负责无休止的送货,但没有地图。”。
随着时间的推移,人工智能学会了如何导航新城市。它甚至能够将它学到的应用到新城市。例如,在了解交叉口如何工作之后,它将使用这些知识来指导未来的城市。
该公司的人工智能此前也学会了如何成功驾驭3D迷宫,这是我们许多人类仍然无法做到的。
虽然人工智能短期内不会取代医生,但科技正在以各种方式革新医疗保健。DeepMind在医学领域也做了一些惊人的事情。
在与伦敦Moorfields眼科医院合作后,DeepMind的人工智能学会了如何检测和正确诊断50多种眼部疾病。它通过分析数千次扫描来做到这一点。这包括青光眼、黄斑变性和其他导致视力损害的疾病。
研究人员在详述他们研究结果的论文中说,人工智能显示出“在推荐达到或超过专家水平的推荐方面的表现”。
谷歌还将乳腺癌筛查项目扩展到了日本。此前,该公司与英国帝国癌症研究中心的合作取得了可喜的进展。
这些工具有望帮助医生更快地通过病人扫描。这一点很重要,因为早期干预对治疗许多疾病很重要。
这些只是谷歌DeepMind人工智能能够做到的一些意想不到的事情。随着每个发展,有更好的基础研究人员工作和达到更高的目标。不到十年前看起来像是幻想的东西,如今变成了现实。
但我们的未来是什么?一定要看看我们关于人工智能趋势的文章,看看人工智能将如何塑造我们的未来。
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