深挖谷歌 DeepMind 和它背后的技術

發布時間：2020-08-09 17:45:13 來源：ITPUB博客閱讀：128 作者：AIBigbull2050 欄目：互聯網科技

作者 | James Murphy

譯者 | 天道酬勤責編 | Carol

出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）

人工智能(AI)的子集已經成倍增長，并完成了只有人類才能完成的各種任務。像機器學習這樣的技術可以執行管理任務、人臉識別、下棋，甚至翻譯語言。

毫無疑問，人工智能到來的十年帶來了許多發展。此外，深度學習從非結構化數據中學習來編寫分析報告或執行無人監督的任務。

所有這些發展都為不同的公司發揮作用并證明他們的價值奠定了基礎。因此，很多像DeepMind這樣的公司成立了，來繼續發展這一領域。

你對其有哪些了解？今天就來看一下有關Google DeepMind的一切吧！

Google DeepMind的歷史

DeepMind Technologies于2010年在倫敦成立，但是4年后，Google收購了這家公司。它的所有權在2015年也發生了變化，因為它后來被Alphabet，Inc收購，從那以后，它一直是該公司的子公司。 DeepMind最初是由Demis Hassabis，Mustafa Suleyman和Shane Legg創立的，他們都是人工智能的愛好者，有些人將他們視為深度學習的先驅者。

自成立以來，DeepMind Technologies已經在美國、加拿大和法國開設了研究中心。自從2016年AlphaGo打敗世界圍棋冠軍Lee Sedol之后，開始得到許多人的認可。

游戲被記錄下來，在人們看到這些之后，他們開始信任這家公司。除此之外，他們還開發了另一個名為AlphaZero的程序，可以下國際象棋、日本象棋并取得了最佳成績。

由于斯科特?班尼斯特(Scott Banister)和埃隆?馬斯克(Elon Musk)等人的加入，DeepMind得到了相當大的資金支持。 這是他們從風險投資公司、維港投資(Horizons Ventures)和Founders Fund獲得的額外資本。

DeepMind的創始人向這些實體進行了可靠的介紹，這就是他們獲得資金的原因。如果你也有一個創新而有前途的想法，明智的做法是查詢最佳的音高板，創建一個高度專業且有效的演示文稿。

通用學習算法

DeepMind在通用學習算法方面非常有趣，它不僅可以改善這一領域，還將幫助人們更好地理解人類大腦。

該公司已經開始通過開發能夠玩各種不同游戲的系統來實現這一目標。其中一位創始人提到，他們相信，當一個程序可以玩各種不同的游戲時，就可以達到人類水平的人工智能。

他們的策略得到科學研究的支持，這些科學研究證明，像象棋這樣的游戲可以提高戰略思維能力。通過學習如何玩這些復雜的游戲，機器將獲得思考和采取戰略行動的能力。

DeepMind的通用學習算法讓機器可以通過游戲化學習，嘗試獲得類人的智力和行為。

盡管該公司對實現人類智能的機器學習非常感興趣，但它對使用這些技術的安全性也有客觀的看法。

為了避免機器災難，DeepMind開發了一個開源測試平臺，以確定在存在不良行為時，算法是否具有終止開關。這個開源測試平臺稱為GridWorld，它可確保AI對自身、開發人員和其他接觸到它的人都是安全無害的。

DeepMind 的深度強化學習

DeepMind通過實現一個完全不同的技術系統，將深度學習提升到了一個全新的水平。該系統稱為深度強化學習，與常規的人工智能系統不同，它是完全獨立的。

例如，IBM Watson或Deep Blue是出于特定目的而開發的，并且被編程為僅以所需容量運行。

DeepMind的深度強化學習不是預先編程的，而是像人類一樣通過經驗學習。從本質上講，它基于卷積神經網絡進行深度學習，并將其與Q-learning進行匹配。隨后他們的系統在各種電子游戲上進行了測試，而不需要編寫關于如何玩這個游戲的指令。

每件事都由系統獨立完成的，它學習如何玩電子游戲，經過多次嘗試，它的玩法比任何人都要好。這個系統已經玩了各種游戲，并且比最擅長玩游戲的人掌握的還要好。

深度強化學習消除了任何可能干擾游戲效率的人為錯誤。它不僅被用于游戲中，還被用于對醫療保健行業產生影響的各種不同的有用系統中。

WaveNet 協作：為語言障礙者重新發聲

WaveNet協作是DeepMind促成的最卓越的醫療發展之一。有數百萬的人患有語言障礙，無法恢復原來的聲音。

文本-語音轉換系統通常會產生機械或聽起來不自然的聲音。DeepMind與Google以及患有肌萎縮性脊髓側索硬化癥(ALS)的蒂姆·肖(Tim Shaw)等語言障礙人士合作。

目的是開發一種聽起來像患者自然聲音的系統，乍一看似乎是不可能完成任務。再現聲音需要個人閱讀特定腳本的數小時音頻記錄。

不幸的是，有語言障礙的人可能沒有這種奢侈，因為他們甚至不能輕易地組成一個句子。DeepMind研究了一種算法，該算法只需要少量的錄音即可重現聲音。

6個月后，WaveNet合作已經在Tim的聲音上發揮作用，并將其呈現給他和他的家人。結果使他們感到驚訝，因為這聽起來像是在ALS開始影響Tim的語音能力之前的聲音。你可以在YouTube上看到人們的反應，因為整個過程都被拍下來并上傳了。

對 Google 的其他貢獻

DeepMind已經參與了很多開發工作，其中很多是針對Google人工智能部門的。個性化的應用建議是絕大多數人每天使用的最受歡迎的應用之一。DeepMind的人工智能系統會收集你的偏好數據，然后推薦與你之前下載的應用程序類似的應用。

他們進行的一個更復雜的項目是創建算法，用來冷卻數據中心中Google服務器的溫度。

DeepMind系統已經提高了這些冷卻系統的效率，而Google為該公司準備了更大的計劃。很快，使用Android Pie設備的用戶將擁有自適應亮度和電池等功能。

機器學習將通過調整亮度來適應當前的照明條件，從而幫助這些設備實現節能。

此外，它將使操作系統更容易使用，從而改善用戶體驗。

由于該項目的規模較小，所以創建這些系統會有些復雜。這種機器學習系統通常需要更大的計算能力才能成功運行。

重點

DeepMind在人工智能領域取得了巨大的進步，推出了許多有用的創新系統。它為谷歌的人工智能部門所做的貢獻是非常寶貴的，并且已經在全球范圍內得到了應用。

另一方面，DeepMind還與WaveNet等公司合作，為人們的生活增加價值。由于他們所使用的人工智能系統的特殊性，深度強化學習讓他們成為Google的首選公司。

你期待 DeepMind 還能再做些什么？或看完這篇文章后，想再挖掘人工智能的哪些可能性？可以在評論區和我們一起討論哦~

原文： https://hackernoon.com/all-we-need-to-know-about-googles-deepmind-0u6532r9

https://mp.weixin.qq.com/s/EDNEVKC_HOp7wUEJeIcRJw

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