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DeepMind:我们的下一个算法将超越ChatGPT

时间:2024-05-04 03:30:03 来源:晨蓝头条 作者:休闲 阅读:647次
编者按:2014 年,算法DeepMind 被谷歌收购。将超2016年,算法其开发的将超 AlphaGo 击败围棋冠军李世石,震惊 AI 界;2023 年,算法DeepMind 和 Google Brain 合并为 Google DeepMind,将超并且正在开发一个新的算法名为 Gemini 的算法,据称这个算法将超越 ChatGPT。将超本文来自编译,算法希望对您有所启发。将超

DeepMind联合创始人兼首席执行官德米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis),图片来源: 塞缪尔·德罗曼(SAMUEL DE ROMAN)/GETTY IMAGES

DeepMind联合创始人兼首席执行官德米斯•哈萨比斯(Demis 将超Hassabis),图片来源: 塞缪尔·德罗曼(SAMUEL DE ROMAN)/GETTY IMAGES

2016 年,算法谷歌的将超 DeepMind 人工智能实验室的一个名为 AlphaGo 的人工智能程序,击败了围棋冠军,算法创造了历史。如今,DeepMind 联合创始人兼首席执行官德米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)表示,工程师们正在利用 AlphaGo 的技术,打造一个名为“Gemini”(双子座)的人工智能系统,该系统将比 OpenAI 的 ChatGPT 更强大。

DeepMind 的 Gemini 仍在开发之中,它是一个大型语言模型,可以处理文本,在性质上与支持 ChatGPT 的 GPT-4 相似。但哈萨比斯表示,团队将把这项技术与 AlphaGo 中使用的技术结合起来,旨在赋予该系统新的能力,如规划或解决问题的能力。

哈萨比斯说:“在高层次上,你可以认为 Gemini 结合了 AlphaGo 类型系统的一些优势和大型模型的惊人语言能力。我们还有一些非常有趣的新创新。”Gemini 首次亮相是在上个月的谷歌开发者大会上,当时该公司宣布了一系列新的人工智能项目。

AlphaGo 基于的是 DeepMind 开创的一种名为强化学习(reinforcement learning)的技术。在这种技术中,软件可以通过反复尝试和接收性能反馈,学会处理需要选择的棘手问题,如围棋或电子游戏。它还使用了一种称为“树搜索”的方法,来探索和记住棋盘上可能的走法。语言模型的下一个重大飞跃可能是在互联网和计算机上执行更多的任务。

哈萨比斯说,Gemini 仍在开发中,这个过程将需要几个月的时间,而且可能会花费数千万或数亿美元。OpenAI 首席执行官萨姆•奥特曼(Sam Altman)今年 4 月就表示,开发 GPT-4 的成本超过了 1 亿美元。

01 迎头赶上

Gemini 完成后,将在谷歌应对 ChatGPT 和其他生成式人工智能技术带来的竞争威胁中,发挥重要作用。这家搜索公司开创了许多技术,使最近涌现的新人工智能想法成为可能,但它选择谨慎地开发和部署基于这些技术的产品。

自从 ChatGPT 首次亮相以来,谷歌匆忙推出了自己的聊天机器人 Bard,并将生成式人工智能应用于其搜索引擎和许多其他产品中。为了加强人工智能研究,今年 4 月,该公司将哈萨比斯的部门 DeepMind,与谷歌的主要人工智能实验室 Google Brain 合并,创建了 Google DeepMind。哈萨比斯表示,新团队将把最近人工智能进展的两大基础力量结合在一起。他说:“如果你看看我们在人工智能领域所处的位置,就会发现 80% 或 90% 的创新都来自其中之一。在过去的十年里,两个顶尖 AI 团队做了很多了不起的事情。”

哈萨比斯在引领人工智能淘金热方面有着丰富的经验,这些淘金热曾让科技巨头们心潮澎湃,而上一次的淘金热还是他自己引领的。

2014 年,DeepMind 在利用强化学习让人工智能掌握简单视频游戏后,被谷歌收购。在接下来的几年里,DeepMind 展示了这项技术如何完成曾经只有人类才能完成的事情。当 AlphaGo 在 2016 年击败围棋冠军李世石(Lee Sedol)时,许多人工智能专家都惊呆了,因为当时他们认为,机器要想精通如此复杂的围棋,还需要几十年的时间。

02 新式思维

训练像 OpenAI 的 GPT-4 这样的大型语言模型,需要将大量来自书籍、网页和其他来源精心编排的文本输入到被称为“转换器”的机器学习软件中。它使用训练数据中的模式,来熟练预测文本后面的字母和单词,这种简单的机制在回答问题和生成文本或代码方面被证明是非常强大的。

在制作 ChatGPT 和类似语言模型的过程中,另一个重要的步骤是,根据人类对人工智能模型答案的反馈,来进行强化学习,以提高其性能。DeepMind 在强化学习方面的深厚经验,可以让其研究人员赋予 Gemini 新的能力。

哈萨比斯及其团队还可能尝试利用人工智能其他领域的理念,来增强大型语言模型技术。本周早些时候,DeepMind 展示了一种算法,该算法能够学习使用各种不同的机械臂执行操作任务。

人们普遍认为,像人类和动物那样从对世界的实际体验中学习,对于提高人工智能的能力非常重要。一些人工智能专家认为,语言模型只能通过文本间接地了解世界,这是其一大局限性。

03 模糊的未来

哈萨比斯的任务是加速谷歌的人工智能工作,同时管理未知的、潜在的严重风险。最近,语言模型的快速发展,使许多人工智能专家(包括一些构建算法的专家)担心,这项技术是否会被恶意使用或变得难以控制。一些技术内部人士甚至呼吁暂停开发更强大的算法,以避免制造出危险的东西。

哈萨比斯说,人工智能的巨大潜在好处(比如在医疗保健或气候变化等领域发挥作用),使人类有必要继续发展这项技术。他还认为,强制暂停是不切实际的,因为这几乎不可能执行。他在谈到人工智能时表示:“如果操作得当,人工智能将成为有史以来对人类最有益的技术。我们必须大胆勇敢地去追求这些东西。”

这并不意味着哈萨比斯主张人工智能的发展要一马平川。早在 ChatGPT 出现之前,DeepMind 就一直在探索人工智能的潜在风险,该公司联合创始人之一谢恩·莱格(Shane Legg)多年来一直在公司内部领导一个“人工智能安全”小组。哈萨比斯上个月与其他知名人工智能人士一起签署了一份声明,警告说人工智能有朝一日可能会带来与核战争或疫情相当的风险。

哈萨比斯说,目前最大的挑战之一是确定能力更强的人工智能可能带来的风险。他说:“我认为这个领域需要做更多的研究,而且非常迫切,比如做一些评估测试,以确定新人工智能模型的能力和可控性。为此,DeepMind 可能会让外部科学家更容易使用其系统。”他表示:“我很希望学术界能尽早接触到这些前沿模型。”他认为,如果能这样做,可能有助于解决人们的担忧,即大公司以外的专家正被排除在最新的人工智能研究之外。

我们该对人工智能投入多少担忧呢?哈萨比斯说,没有人确切地知道人工智能是否会成为一个重大危险。但他确信,如果以目前的速度继续发展下去,就没有多少时间来制定保障措施了。

他说:“我确信,我们在 Gemini 中构建的各种东西是正确的,所以,我们没有理由认为它是无效的。”

译者:Jane

(责任编辑:焦点)

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