谷歌AI野心：不惜代價與DeepMind為人工智慧灌輸想像力

▌文 / 預見

▌遇見人工智慧（微信ID: gowithai ） 編譯出品

▌資源來源：fool.com

Google一直走在人工智慧（AI）新興科學研究的前沿 ，該公司六年前就首次深入人工智慧，並已成為這個賽道最重要的玩家和開發商之一。

近年來，AI的創新發展迅速，激動人心，比如幾乎每個智能手機都會找到虛擬助手 。 由Google Waymo部門開發的自駕車已經從繪圖板轉向街道 ，該公司正在亞利桑那州鳳凰城的城市地區測試其早期車手計劃。

今年，Google的DeepMind AlphaGo擊敗了世界冠軍 ，讓人工智慧的關注度瞬間升溫。 現在，Google想用想像力來吸引人工智慧人才。

想像一下

參與故意推理的獨特人力，考慮特定行動的後果，然後採取行動來影響結果，這是對未來AI的迭代所需的想像力和複雜行為的功能。

根據DeepMind的科學家的博客文章 ，確定「如何採取行動引領未來成果以便更好推理和計劃」的能力對於AI系統來說是非常困難的。

以前的人工智慧已經成為擅長解決問題的非常具體和明確規定的一套規則。

使用先進的處理器和大量的數字處理能力，他們基本上篩選出每一個可能的變化，以達到閃電般的速度所需的結果。

然而，現實世界比數字對手複雜得多 - 雜亂無章，無法預料和複雜，電腦發現難以解析。

想像力增強劑

為了讓AI代理進化，他們必須有想像力和理性，有能力構建計劃。 DeepMind的研究人員認為，解決方案是訓練他們的AI來優化不完美的模型。

為了實現這一點，他們的計算機運行各種內部模擬或場景，以便在沒有明確定義的規則集的情況下測試不同的策略。

科學家們構建了一系列方法，使系統能夠從他們想像的各種場景中提取有用的信息，以便在評估它們採取行動的後果之前對其進行評估。

這些系統是針對計算機益智遊戲Sokoban和航天器導航遊戲進行測試的。 這些模擬需要人工智慧來顯示推理和轉發計劃以取得成功，系統只允許一個嘗試使其正確，消除使用試錯。

充滿想像力的AI系統能夠解決85％的嘗試水平，相比之下，其他較少想像力的AI競爭對手只有60％。

想像力未來可期

雖然這項研究仍在進行中，但該公司還沒有開發出任何現實世界的應用。

重要的是要記住，DeepMind從事純粹的研究; Google之後才試圖找到實際應用。 公司一直以很多方式部署AI ，以提高客戶體驗，提高效率，開發和改進產品。

Google數據中心的一個例子就是節省能源。 使用以前開發的AI，該公司在其能源使用方面引入了超過120個基於條件的變數，尋求一種提高效率的方法。 通過調節伺服器，冷卻系統，窗戶和其他變數，系統能夠將所需的冷卻降低40％，總能耗降低15％，實現節省數億美元。

我們還不知道Google將如何從這些想像力增強的AI中獲益，但如果歷史有任何跡象可尋的話，我們幾乎就不再需要想像。

作者：遇見人工智慧

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