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下一個“AI王炸” 別只盯著OpenAI DeepMind也在憋大招
  • liurui
  • 2023-04-10
  • 3512
  • 元宇宙
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摘要:過去幾個月,OpenAI風頭無兩,各大科技公司爭先恐后地跟進大語言模型(LLM)這一技術路線。對比之下,OpenAI的老對手DeepMind,顯得有些低調和沉默。微軟靠OpenAI打了一場勝仗,而谷歌推出的Bard翻了車,和谷歌同屬AlphaBeta的DeepMind卻沒有出來力挽狂瀾的意思。同

過去幾個月,OpenAI風頭無兩,各大科技公司爭先恐后地跟進大語言模型(LLM)這一技術路線。

對比之下,OpenAI的老對手DeepMind,顯得有些低調和沉默。微軟靠OpenAI打了一場勝仗,而谷歌推出的Bard翻了車,和谷歌同屬AlphaBeta的DeepMind卻沒有出來力挽狂瀾的意思。

同樣是半學術、半企業科研性質的前瞻性AI Lab,DeepMind也瞄準了通用人工智能AGI,但實現路徑上,卻有著和OpenAI不同的選擇。

這段時間我們能看到科技圈在集體“追風口”,大量資源(注意力、算力、人才、政策等)都被投入到OpenAI引領的大語言模型熱潮中,有些高校甚至出現了“不做LLM就沒有算力用”的局面?!爸袊鴽]有自己的OpenAI”也被認為是創新滯后的現實證明。

有人說OpenAI的AI屬于“精英教育路線”,一路砸錢供它讀到博士,一畢業就是王炸,驚艷全場,這點確實沒錯,也是非常值得很多國內AI Lab學習的。

追逐OpenAI的賽道已經十分擁擠。別忘了,DeepMind默默燒錢、長期錨定的很多研究方向,也非常具有前沿性和想象力,2016年的AlphaGo、2020年的AlphaFold都曾一鳴驚人。下一個“AI王炸”,可能就是DeepMind做出來的。

下一個“AI王炸” 別只盯著OpenAI DeepMind也在憋大招-iNFTnews

大家知道有種新聞叫“震驚體”,每一次出現“AI王炸”級產品,就會有大量“震驚體”出現,比如“阿爾法狗要取代人類”“AlphaFold搶了生物學家的工作”“有了ChatGPT人類還有價值嗎?”

感到“震驚”,有時真的只是因為知道的太少、太晚,在這些“AI王炸”技術尚在成長階段,忽視了它們,等能力發展到實用程度,又開始恐慌、焦慮。

屆時,我們會不會又會陷入新一輪的追逐跟風,接著抱怨“中國沒有自己的DeepMind”呢?

所以,我們不妨來預測一下,DeepMind正在憋的大招里,哪些可能成為下一個王炸,讀者們可以有個心理準備,提前對“震驚體”脫敏。

AI要取代科學家,夠不夠震驚?

ChatGPT走紅之后,很多白領人士都擔心自己的崗位要被取代了。而科學家可是智力水平站在金字塔頂端的人類,職業生涯肯定穩穩的吧?

AI+科學,正是DeepMind長期錨定的賽道,已經產出了很多突破性的研究成果,覆蓋了數學家、物理學家、生物學家的專業領域。

已經問世的AlphaFold和AlphaFold 2就在生物學界掀起了海嘯級的影響,徹底改變了蛋白質結構預測的傳統方法,也引發了各大高校和科研機構的復現、優化、應用?;谶@一新技術,DeepMind一夜之間改變了生物制藥行業,也因此成為“數字生物學”這一新興領域的先驅。

目前,AI+生物學的潛力還沒有完全釋放出來,AI技術在生物制藥和生命科學中的應用,還停留在少數環節中探索、案例級嘗試的階段。DeepMind也正在與行業展開合作,比如與Isomorphic Labs 合作,以“AI-FIRST”原則重構藥物發現過程,在著名的生物醫學研究中心弗朗西斯·克里克研究所(Francis Crick Institute),建了一個濕實驗室,加強AI技術與生物實驗的結合,同時還在不斷擴大AI for science團隊,加快基礎生物學的研究。

或許,下一個抗癌新藥、生物計算領域的大突破,就會在DeepMind誕生。

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(AlphaFold揭示了蛋白質宇宙的結構)

你可能會說,生物學是一門實驗科學,有成熟的程式,被AI技術改變很合理。數學、物理這樣的基礎科學,突破幾乎來自天才式的直覺和靈感,有的數學家甚至是在夢中取得突破。比如阿基米德就是在洗澡時靈光一現,發現了浮力定律;拉馬努金在夢中發現了3900個公式……AI估計就不好使了吧?

數學、物理,這些涉及抽象世界和人類深層直覺的領域,DeepMind也已經取得了突破。

幫助數學家發現他們從未發現的發現——DeepMind發表在《自然》雜志上的一篇論文顯示,研究人員與頂級數學家合作,為一個幾十年來都沒有結局的數學猜想,通過機器學習(ML)找到了突破口。

使用AI來處理海量或無法直接推理的數據,可以大大增強數學家的洞察力,從而更快地找到證明猜想和新公式的方法,已經被DeepMind證明是可行的。

牛津大學數學系教授Marcus Du Sautoy形容AI技術在純數學中的應用,“就像伽利略拿起望遠鏡,能夠深入凝視數據宇宙,看到以前從未發現過的東西”。

未來隨著探索的增多,很多未被證實的數學猜想,都有可能因AI的加入而突破。希望屆時大家不會又以為AI進化出了什么超能力,被“AI取代數學家”之類的標題給騙了。

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AI參與核聚變的研究進程——核物理無論從學術還是社會政治經濟的角度,都是非常重要的。大家可能都聽過中國核物理學家造原子彈的艱苦故事,其中很多工作和犧牲能不能由AI來代勞呢?DeepMind還真搞成了。

它們與瑞士等離子體中心,合作開發了一個AI系統,通過強化學習,控制系統可以很好地協調TCV(由許多磁線圈組成),確保等離子體永遠不會接觸容器壁,這樣就可以減少核聚變的熱量損失。同時,還能將等離子體精確地雕刻成不同的形狀,方便科學家研究等離子體在不同條件下的反應,從而提高對核聚變反應堆的理解。

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總之,在過去的幾年里,DeepMind在數學、物理、化學、生物學、量子、氣象、材料等多個科學領域,創造性地探索了大量AI for science的可能,帶來了全新的科學研究方法,必然會催生全新的科學發現和技術突破,下一個“AI王炸”很可能就在其中。

現實版《西部世界》夠不夠炸裂?

DeepMind的目標也是實現通用人工智能。具體怎么做呢?OpenAI專心搞語言,DeepMind就專注“訓狗”——搞強化學習。

弱人工智能,只能在有限的環境中解決特定問題,沒有發展出人類身上那種通識智能。那種“通用”智能的機器,大概就類似于《西部世界》或者《底特律》中的機器人,能夠在復雜的環境里執行任務。

實現AGI,OpenAI是用大量數據和充分訓練來促成大語言模型的“智能涌現”,而DeepMind則選擇了“正向教育”——希望通過強化學習,給AI系統以“獎勵最大化”的刺激,驅使智能體自主去學習復雜的能力。因為只有表現出這些能力,智能體才能獲得獎勵(比如生存下去)。

聽起來,是不是跟工作犬執行主人的口令,主人根據結果來進行獎勵或懲罰是一個路子?

在一篇論文中,DeepMind的研究人員寫道:“獎勵足以推動智能體表現出通用智能的跡象和行為,包括學習、感知、社會智能、語言、概括和模仿?!?/p>

上一只震驚世界的狗是擊敗人類棋手的“阿爾法狗(AlphaGo)”,而下一只可能就是被DeepMind用強化學習訓練出來的AI了。

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(ANYmal機器人的運動技能是通過模仿狗MoCap來學習的)

比如這只機器狗,就通過強化學習不斷試錯,從而具備了兩個重要的能力:

一是使用歷史經驗,一般來說電機控制的AI智能體,一開始不知道對每個關節施加什么力,需要大量數據才能邁出步子,不然就會隨機抽搐并迅速摔倒,而借助RL可以利用以前學到的運動技能,從而緩解“起步”時的尷尬。

二是減少特殊行為,此前智能機器人一般會用一種很不自然、不夠人性化的方式來避障,雖然看起來很有趣,但不夠實用。DeepMind采用強化學習訓練,偏向于讓智能體學習更多的自然行為,可以安全高效地控制真實世界的機器人/機器狗,將機械控制與認知智慧相結合。

類似的強化學習實驗還有很多,比如讓智能體在網絡游戲中展開隨機互動,讓智能體在模擬的三維世界里搭積木、打掃房間……基本邏輯都是基于人類反饋的獎勵模型。

ChatGPT只能解決語言問題,《西部世界》里的人機融合新物種,更靈活的通用家政機器人,可能還真得靠DeepMind的強化學習路線來實現。

像人腦一樣思考的AI,夠不夠有趣?

DeepMind雖然沒有跟風推出類ChatGPT的大語言模型,但并不代表它對這個領域毫無建樹,只不過二者關注的技術方向不太一樣罷了。

隨著使用者的增多,大家可能都發現了類ChatGPT模型的一些限制,比如非常注重數據和語料。

深度學習靠規模數據、龐大算力、充分訓練而“大力出奇跡”的暴力美學,在大模型時代發揮到了極致。

這帶來了一系列問題,比如中文語料不足,訓出來的大模型效果不好,有的中文LLM會用英文語料進行訓練,再將答案翻譯回中文,這種做法當然是符合業界常規的,但問題在于很多價值觀、常識性的東西,是沒有辦法對齊和翻譯的。

而且“暴力計算出奇跡”的大煉模型,打造的語言模型是不可解釋的黑盒,金融、政務、工業等行業是不敢用的,無法支撐可靠的決策。

不知道OpenAI和國內廠商打算怎么解決“暴力計算”的弊病,反正DeepMind倒是一直在琢磨不同的路線——不搞暴力美學,大搞神經科學。

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DeepMind認為大腦才是機器智能模仿的對象,希望通過對腦科學、神經運動學、元學習等“人類本位”的研究,來提升深度學習模型的魯棒性、可解釋性、可靠性等,讓AI達到人類水平的理解能力。

比如重新認識大腦的工作機制,借鑒多巴胺通過調節神經元之間突觸連接的強度,提出了一種基于獎勵的強化學習理論;在3D游戲世界中創建了模擬心理學實驗室Psychlab,能夠實施經典的心理實驗,顯著改進了智能體UNREAL的性能;發現在人工神經網絡傾向于避開精確設計的代碼,傾向于對成本函數進行暴力優化(不追求獎勵最大化,而是追求成本最小化,不做錯就沒有損失),而人腦的機制卻往往會專注在任務實現和獎勵上,從這個角度去優化深度神經網絡的結構。

2023年發表的一篇新論文中,DeepMind則針對大腦中的回放(replay)機制,提出這是一種組合計算的形式,可以衍生出新的知識,在神經網絡中整合回放機制,有望讓AI用極少的數據學到新東西,提高認知智能,更接近“智能涌現”。

大腦的智慧讓人類爬上了萬物之靈的寶座,AI不靠人工而靠智能,為什么不可能呢?

下一個“AI王炸” 別只盯著OpenAI DeepMind也在憋大招-iNFTnews

當初OpenAI要走NLP這條“冷門”的路,很多人也覺得不可能,直到產品雖不成熟、但能力十分驚艷的ChatGPT出現,人們才開始紛紛夸贊OpenAI的長期主義。這些年DeepMind默默搞的研究,可能就是下一個“王炸”。

我們都希望中國AI也能誕生影響世界的元創新,其實AI領域并沒有那么多獨門秘技,很多靈感或技術路線都是公開的,但我們為什么總是聽過就算、見過就忘呢?

除了靈光一現的idea, OpenAI和DeepMind不斷投入的耐心,強大的工程能力,前沿研究與商業化的平衡,也是值得學習和借鑒的。

不能總是熱淚盈眶,總是不長記性,直到下一個《震驚!XXX的XXX又顛覆世界了》……

來源:liurui

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