Vieną 2010 m. Rugpjūčio vakarą 34 metų londonietis, vardu Demis Hassabis, užlipo ant scenos konferencijų salėje San Fransisko įlankos rajone. Lipdamas į podiumą su nuožmiu žmogaus, bandančio valdyti savo nervus, eisena, suspaudė lūpas į trumpą šypseną ir prabilo: „Na, šiandien aš noriu pakalbėti apie skirtingą požiūrį į kūrybą …“. Jis sustojo, tarsi supratęs, kaip garsiai deklaruoja savo ambicijas. Ir jis pasakė: „AGI“.
AGI reiškia bendrąjį dirbtinį intelektą, hipotetinę kompiuterio programą, galinčią atlikti intelektines užduotis ne tik žmogui, ar dar geriau. AGI galės atlikti specifines užduotis, tokias kaip atpažinti žmones nuotraukose ar versti kalbas, kurios šiuo metu gali atlikti daugybę skirtingų dirbtinių intelektų mūsų telefonuose ir kompiuteriuose. Jie galės tuo pat metu užmegzti pokalbį, žaisti šachmatais ir kalbėti prancūziškai. Jie gebės suprasti fizikos knygas, rašyti romanus, kurti investavimo strategijas ir palaikyti atsitiktinį pokalbį su nepažįstamais žmonėmis. Jie stebės branduolines reakcijas, valdys elektros tinklus ir eismą bei stengsis sėkmingai įgyvendinti visa kita. AGI pažangiausias AI šiandien atrodys kaip kišeniniai skaičiuotuvai.
- „Salik.biz“
Vienintelis intelektas, šiuo metu galintis atlikti visas šias užduotis, priklauso žmonėms. Tačiau žmogaus protą riboja kaukolės, kurioje yra smegenys, dydis. Jo galią riboja mažas energijos kiekis, kurį kūnas gali suteikti. Kadangi AGI veiks kompiuteriuose, jai nebus taikomi šie apribojimai. Jo intelektą riboja tik turimų procesorių skaičius. AGI gali pradėti stebėdamas branduolines reakcijas. Tačiau pakankamai greitai jis atras naujų energijos šaltinių, per sekundę suvirškindamas daugiau fizikos darbų, nei žmogus gali per tūkstantį metų. Žmogaus lygio žvalgyba, palaikoma kompiuterių greičio ir mastelio, išgelbės mus iš bėdų. Hassabis sakė britų laikraščiui „Observer“, kad tikisi, kad AGI spręs, be kitų disciplinų, tokias problemas kaip „vėžys,klimato pokyčiai, energetika, genomika, makroekonomika ir finansinės sistemos “.
Konferencija, kurioje kalbėjo Hassabis, buvo vadinama „Singularity Summit“. Singulariškumas - pirmoji vardo dalis - nurodo greičiausias AGI atsiradimo pasekmes, pasak futurologų. Kadangi AGI apdoros informaciją dideliu greičiu, ji labai greitai taps labai intelektuali. Dėl greito savęs tobulinimo ciklo gali sprogti mašinų intelektas, paliekant žmonėms užuosti silicio dulkes. Kadangi ši ateitis grindžiama tik nepatikrintomis prielaidomis, beveik religiškai manoma, kad išskirtinumas taps arba utopija, arba pragaru.
Remdamiesi kalbų pavadinimais, konferencijos dalyviai labiau tikėjo pirmuoju rezultatu: „Protas ir kaip jį sukurti“, „PG prieš senėjimą“, „Kūno pakeitimas“, „Gyvenimo ir mirties ribos keitimas“. Kita vertus, Hassabis kalba atrodė nuobodi: „Sisteminis neuromokslinis požiūris kuriant AGI“.
Hassabis žingsniavo tarp podiumo ir ekrano, kalbėdamas spaustuku. Jis vilkėjo bordo megztinį ir baltus marškinius su sagomis, tarsi moksleivis. Jo mažas ūgis, regis, tik pabrėžė jo intelektą. Iki šiol, aiškino Hassabis, mokslininkai kreipėsi į AGI iš dviejų pusių. Vienas požiūris, žinomas kaip simbolinė AI, bandė aprašyti ir užprogramuoti visas taisykles, reikalingas sistemai, galinčiai mąstyti kaip žmogus. Šis požiūris buvo populiarus devintajame ir dešimtajame dešimtmečiuose, tačiau nedavė norimų rezultatų. Hassabis manė, kad psichinė smegenų architektūra yra per daug subtili, kad būtų galima tokiu būdu apibūdinti.
Kitas požiūris subūrė mokslininkus, bandančius skaitmeniškai atkartoti fizinius smegenų tinklus. Tai turėjo tam tikrą prasmę. Galų gale, smegenys yra žmogaus intelekto lova. Tačiau tie tyrėjai taip pat eina klaidingu keliu, sakė Hassabis. Jų užduotis buvo panaši į visų Visatos žvaigždžių žemėlapio sudarymą. Giliau jie buvo sutelkę dėmesį į netinkamą smegenų funkcionavimo lygį. Tai buvo tarsi bandymas išsiaiškinti, kaip veikia „Microsoft Excel“, įsilauždamas į kompiuterį ir išmokdamas, kaip sąveikauja tranzistoriai.
Vietoj to, Hassabis pasiūlė vidurį: AGI turėtų semtis įkvėpimo iš plačių būdų, kaip smegenys apdoroja informaciją, o ne iš fizinių sistemų ar konkrečių taisyklių, kurias ji taiko konkrečiose situacijose. Kitaip tariant, jis turėtų sutelkti dėmesį į smegenų programinės įrangos, o ne jos aparatinės įrangos supratimą. Nauji metodai, tokie kaip funkcinis magnetinio rezonanso tomografija (fMRI), leidę įžvelgti smegenis veikiant, užsiminė, kad toks supratimas yra įmanomas. Naujausi tyrimai, pasak Hassabis, rodo, kad smegenys mokosi pakartodamos savo patirtį miego metu, kad atskleistų bendruosius principus. AI tyrėjai privalo mėgdžioti tokią sistemą.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Apatiniame dešiniajame atidarymo skaidrės kampe užsidega apvalios mėlynos sūkurio formos logotipas. Du žodžiai šalia jo atspausdinti žemiau: „DeepMind“. Tai buvo pirmas kartas, kai įmonė buvo minima viešai. Hassabis daugiau nei metus praleido bandydamas gauti kvietimą į Singularity viršūnių susitikimą. Paskaita buvo jo viršelis. Tiesą sakant, jam prireikė vienos minutės su Peteriu Thieliu, Silicio slėnio milijardieriumi, kuris finansavo konferenciją. Hassabis norėjo Thiel'o investicijų.
Hassabis niekada nekalbėjo apie tai, kodėl jam reikalingas Thielo palaikymas. Bet Thielas tikėjo AGI net labiau nei Hassabis. Kalbėdamas išskirtinumo viršūnių susitikime 2009 m., Thielas teigė, kad didžiausia jo ateities baimė nebuvo roboto sukilimas. Labiau jaudinosi, kad išskirtinumas netruko. Pasauliui reikėjo naujų technologijų, kad būtų galima sustabdyti ekonomikos nuosmukį.
„DeepMind“uždirbo 2 milijonus svarų sterlingų, iš kurių Thielas - 1,4 milijono. Kai „Google“2014 m. Sausį nusipirko įmonę už 600 milijonų dolerių, Thielis ir kiti ankstyvieji investuotojai uždirbo 5000% savo investicijų.
Daugeliui įkūrėjų tai būtų laiminga pabaiga. Galima pailsėti, atsitraukti žingsnį, leisti laiką vien su pinigais. Hassabis „Google“įsigijimas buvo tik dar vienas žingsnis siekiant jo AGI. Didžiąją 2013 m. Dalį jis praleido derantis dėl susitarimo sąlygų. „DeepMind“turėjo veikti atskirai nuo savininko. Ji turėjo gauti „Google“nuosavybės pranašumus, tokius kaip prieiga prie pinigų srautų ir skaičiavimo galia, neprarandant kontrolės.
Hassabis manė, kad „DeepMind“gali būti hibridas, turintis paleisties variklį, didžiausių universitetų smegenis ir gilias vienos vertingiausių pasaulio kompanijų kišenes. Visi komponentai buvo skirti paspartinti AGI atvykimą ir pašalinti žmonių kančių priežastis.
Hu iš pono Hassabis
Demis Hassabis gimė 1976 m. Šiaurės Londone Kipro graikų ir Singapūro kilmės kinų šeimoje. Jis buvo vyriausias iš trijų seserų. Jo motina dirbo Didžiosios Britanijos universalinėje parduotuvėje John Lewis, o tėvas vedė žaislų parduotuvę. Pats Hassabis ėmėsi šachmatų būdamas ketverių metų, stebėdamas, kaip žaidžia jo tėvas ir dėdė. Po kelių savaičių jis jau mušė suaugusius. Iki 13 metų jis tapo antruoju geriausiu savo amžiaus šachmatininku pasaulyje. Būdamas aštuonerių metų jis išmoko programuoti paprastu kompiuteriu.
Hassabis aukštąjį išsilavinimą įgijo 1992 m., Dvejais metais anksčiau nei numatyta. Dirbote kaip vaizdo žaidimų programuotojas „Bullfrog Productions“. „Hassabis“parašė teminį parką, kuriame žaidėjai sukuria ir tvarko virtualų pramogų parką. Žaidimas sulaukė didelio pasisekimo ir buvo parduota 15 milijonų egzempliorių, sukuriant visą žanrą imitacinių žaidimų, kuriame tikslas buvo ne nugalėti priešą, o optimizuoti didžiulės sudėtingos sistemos, tokios kaip verslas ar miestas, funkcionavimą.
Be to, kad kūrė žaidimus, Demisas juos gerai vaidino. Būdamas paauglys, jis bėgo tarp grindų stalo žaidimų varžybose, varžydamasis šachmatų, scrabble, pokerio ir backgammono dvikovose. 1995 m., Studijuodamas informatiką Kembridžo universitete, Hassabis varžėsi studentų turnyre. „Go“yra senovinis strateginis stalo žaidimas, kuris yra žymiai sunkesnis nei šachmatai. Meistriškumas reikalauja intuicijos, įgytos per ilgametę patirtį. Niekas nežinojo, ar Hassabis kada nors anksčiau grojo „Go“.
Pirmiausia Hassabis laimėjo pradedančiųjų turnyrą. Tada jis nugalėjo patyrusių žaidėjų nugalėtoją, nors ir su kliūtimi. Charlesas Matthewsas, Kembridžo „Go“meistras, kuris surengė turnyrą, prisimena šoką, kad jį sunaikino 19-metis naujokas. Matthewsas paėmė Hassabisą po savo sparnu.
Hassabis intelektas ir užmojai visada buvo akivaizdūs žaidimuose. Žaidimai savo ruožtu atgaivino jo aistrą intelektui. Stebėdamas savo raidą šachmatuose, jis pasidomėjo, ar kompiuterius galima užprogramuoti mokytis taip, kaip jis darė įgydamas patirties. Žaidimai pasiūlė mokymosi aplinką, neatitinkančią realaus pasaulio. Jie buvo griežti ir uždari. Kadangi žaidimai yra atskirti nuo realaus pasaulio, juos galima treniruotis be trukdžių ir efektyviai išmokti. Žaidimai pagreitina laiką: žaidėjai per kelias dienas sukuria nusikaltimų sindikatą ir kelias minutes kovoja su „Somme“.
1997 m. Vasarą Hassabis išvyko į Japoniją. Tų metų gegužę IBM „Deep Blue“kompiuteris įveikė pasaulio šachmatų čempioną Garį Kasparovą. Pirmą kartą kompiuteris įveikė senelę. Rungtynės sulaukė viso pasaulio dėmesio ir kėlė susirūpinimą dėl augančios kompiuterių galios ir galimos grėsmės. Kai Hassabis susitiko su japonų stalo žaidimų meistru Masahiko Futszuvera, jis papasakojo apie planus, kurie apjungtų jo pomėgius strateginiuose žaidimuose ir dirbtinį intelektą: vieną dieną jis sukurs kompiuterio programą, kad nugalėtų didžiausią „go“žaidėją.
Hassabis metodiškai pasirinko savo karjerą. „Būdamas 20 metų Hassabis manė, kad tam tikri dalykai turi būti vietoje, kad dirbtinis intelektas galėtų pasiekti reikiamą lygį“, - sako Matthewsas. "Jis turėjo planą."
1998 m. Jis įkūrė savo žaidimų studiją pavadinimu „Elixir“. Hassabis sutelkė dėmesį į vieną nepaprastai ambicingą žaidimą „Respublika: revoliucija“, sudėtingą politinį modeliavimą. Keleriais metais anksčiau, dar mokydamasis mokykloje, Hassabis pasakė savo draugui Mustafa Suleiman, kad pasauliui reikia grandiozinių modeliavimų, kad būtų galima modeliuoti sudėtingą jo dinamiką ir išspręsti pačias sudėtingiausias socialines problemas. Dabar jis bandė tai padaryti žaidime.
Kovoti su jo siekiais buvo sunkiau nei tikėtasi. „Elixir“baigė išleisti pašalintą žaidimo versiją, kad gautų šiltų atsiliepimų. Kiti žaidimai nepavyko. 2005 m. Balandžio mėn. Hassabis uždarė „Elixir“. Matthewsas mano, kad „Hassabis“įkūrė įmonę tiesiog norėdamas įgyti vadybos patirties. Dabar Hassabisui trūko tik vienos svarbios kompetencijos srities, kad jis galėtų pradėti ieškoti AGI. Jis turėjo suprasti žmogaus smegenis.
2005 m. Hassabis įgijo neurologijos mokslų daktaro laipsnį Londono universiteto koledže. Jis paskelbė labai įtakingą atminties ir vaizduotės tyrimą. Vienas tyrimas, kuris nuo šiol cituojamas daugiau nei 1000 kartų, parodė, kad žmonėms, sergantiems amnezija, taip pat sunku įsivaizduoti naujus potyrius, nurodant ryšį tarp prisiminimo ir psichinių vaizdų kūrimo. Hassabis suprato smegenis, kurių reikia norint įvaldyti AGI. Didžioji jo darbo dalis kilo dėl vieno klausimo: Kaip žmogaus smegenys priima ir išlaiko sąvokas ir žinias?
„Hassabis“oficialiai įsteigė „DeepMind“2010 m. Lapkričio 15 d. Bendrovės misija buvo tokia pati kaip dabar: „išspręsk žvalgybos duomenis“, o tada naudokis visa kita. Kaip Hassabis pasakojo per aukščiausio lygio susitikimą dėl išskirtinumo, tai reiškia, kad mūsų supratimą apie tai, kaip smegenys atlieka užduotis, reikia paversti programine įranga, kurią mokant galima naudoti tuos pačius metodus.
Hassabis jokiu būdu neteigia, kad mokslas visiškai suprato žmogaus protą. AGI įgyvendinimo plano buvo neįmanoma išmokti iš šimtų neuromokslų tyrimų. Tačiau jis aiškiai įsitikinęs, kad visiškai įmanoma pradėti dirbti su AGI tokiu būdu, kuris jam patinka. Tačiau taip pat gali būti, kad jo pasitikėjimas verčia tikrovę. Vis dar labai mažai žinome, kaip iš tikrųjų veikia smegenys. 2018 m. Australijos tyrėjų komanda suabejojo paties Hassabis išvadomis. Be abejo, tai tik vienas dokumentas, tačiau tai rodo, kad „DeepMind“darbo mokslas toli gražu nėra įrodytas.
Suleimanas ir Shane'as Legge'as, AGI apsėstas naujosios Zelandijos atstovas, kurį Hassabis taip pat sutiko universitete, prisijungė kaip vienas iš įkūrėjų. Įmonės reputacija sparčiai augo. Hasabis suklestėjo. „Tai traukia kaip magnetas“, - sako buvęs „Deep Mind“vadovas Benas Faulkneris. Daugelis įdarbintų žmonių atvyksta iš Europos. Ko gero, didžiausias „DeepMind“laimėjimas buvo aktyviai verbuoti talentingus žmones anksti ir išlaikyti ryškiausius bei geriausius iš jų.
Viena iš mašinų mokymosi metodų, į kurias bendrovė atkreipė dėmesį, išaugo iš dvigubos Hassabis aistros žaidimams ir neuromokslų: pastiprinimo mokymosi. Tokia programa skirta rinkti informaciją apie aplinką ir pasimokyti iš jos, pakartojant savo patirtį vėl ir vėl - lygiai kaip Hassabis savo paskaitoje „Singularity Summit“aprašė smegenų veiklą miego metu.
Armatūros mokymasis prasideda švariu šiferiu. Programai parodoma virtuali aplinka, apie kurią ji nieko nežino, išskyrus taisykles, tokias kaip šachmatų treniruoklis ar vaizdo žaidimas. Programoje yra bent vienas komponentas, žinomas kaip neuroninis tinklas. Jį sudaro skaičiavimo struktūrų sluoksniai, per kuriuos kaupiama informacija, kad būtų galima nustatyti konkrečias savybes ar strategijas. Kiekvienas sluoksnis tyrinėja aplinką savo abstrakcijos lygiu. Iš pradžių šie tinklai sulaukia minimalaus pasisekimo, tačiau juose užkoduotos ir klaidos - ir tai yra svarbu. Pamažu jie tampa protingesni ir protingesni, eksperimentuoja su įvairiomis strategijomis ir, jei pasiseka, gauna atlygį. Jei programa perkelia šachmatų figūrą ir dėl to praranda žaidimą, ji tokios klaidos dar kartą nepadarys. Didelė dirbtinio intelekto magija slypi spartoje, kuria jis pakartoja šias užduotis.
„DeepMind“darbas pasiekė savo zenitą 2016 m., Kai komanda sukūrė dirbtinio intelekto programą, kurioje buvo naudojamas pastiprinimo mokymasis kartu su kitais žaidimo metodais. Programa, pavadinta „AlphaGo“, pakėlė antakius po to, kai 2016-aisiais Seule buvo įveiktas pasaulio čempionas penkerių žaidimų rungtyje. Mašinos, kurią stebėjo 280 milijonų žmonių, pergalė įvyko dešimt metų anksčiau, nei mašinos prognozavo. Kitais metais patobulinta „AlphaGo“versija nugalėjo „China Go“čempioną.
Kaip ir „Deep Blue“1997 m., „AlphaGo“pakeitė suvokimą apie žmonių pasiekimus. Žmonių čempionai, šviesūs planetos protai, nebestovėjo intelektualios piramidės viršuje. Praėjus beveik 20 metų po to, kai Hassabis paskelbė savo ambicijas Fuzuvere, jis jas įvykdė. Hassabis teigė, kad šios rungtynės jį nuteikė iki ašarų. Jis buvo dėkingas Matthewsui.
„DeepBlue“laimėjo dėl žiaurios jėgos ir skaičiavimo greičio, tačiau „AlphaGo“stilius jautėsi meniškas, beveik žmogiškas. Jos elegancija ir rafinuotumas, puiki kompiuterio galia, regis, parodė, kad „DeepMind“lenkė varžybas kuriant programą, galinčią gydyti ligas ir valdyti miestus.
„DeepMind“ir dirbtinis intelektas
Hassabis visada teigė, kad „DeepMind“pakeis pasaulį į gerąją pusę. Tačiau AGI nėra tikras. Jei jis kada nors pasirodys, mes nežinome, ar bus geriau ar blogiau, ar jis paklus žmonių kontrolei. Jei taip, kas laikys vagas?
Nuo pat pradžių Hassabis bandė ginti „DeepMind“nepriklausomybę. Jis visada reikalavo, kad „DeepMind“liktų Londone. Kai 2014 m. „Google“nusipirko įmonę, kontrolės klausimas tapo vis aktualesnis. „Hassabis“nereikėjo parduoti „DeepMind“„Google“. Turėdamas pakankamai grynųjų pinigų, jis nubraižė verslo modelį, pagal kurį įmonė plėtos žaidimus tyrimams finansuoti. Jie pažadėjo nemažus pinigus „Google“, tačiau jis nenorėjo perduoti savo iškeltos įmonės. Vykdydami šį sandorį, „DeepMind“sukūrė susitarimą, kuris neleis „Google“vienašališkai kontroliuoti įmonės intelektinę nuosavybę. Šalių teigimu, metais, kurie baigėsi įsigijimu, abi pusės pasirašė susitarimą - Etikos ir saugos susitarimą. Šį susitarimą parengė Londono vyresnieji teisininkai.
Susitarimas perkelia pagrindinės „AGI DeepMind“technologijos valdymą etikos valdybai, jei ji yra. Remiantis tuo pačiu šaltiniu, Etikos taryba jokiu būdu nėra „Google“suteikta kosmetikos nuolaida, ji teikia „DeepMind“tvirtą teisinę paramą, kad galėtų kontroliuoti savo vertingiausią ir potencialiai pavojingiausią technologiją. Komisarų pavardės nebuvo paviešintos, tačiau kitas šaltinis, artimas tiek „DeepMind“, tiek „Google“, teigė, kad visi trys „DeepMind“įkūrėjai yra valdyboje. Pati įmonė nieko neatskleidžia.
Hassabis gali nulemti „DeepMind“likimą kitais būdais. Vienas iš jų yra atsidavimas. Buvę ir dabartiniai darbuotojai teigia, kad „Hassabis“tyrimų programa yra viena didžiausių „DeepMind“stiprybių. Jo programa, siūlanti įdomų ir svarbų darbą be akademinės bendruomenės spaudimo, pritraukė šimtus talentingiausių pasaulio ekspertų. „DeepMind“turi dukterinius biurus Paryžiuje ir Alberte. Daugelis darbuotojų jaučiasi labiau susiję su „Hassabis“ir jos misija, nei su savo įmonės tėvu, kuris nori tik pajamų. Kol Hassabis palaiko asmeninę ištikimybę, jis turi didelę galią savo vienintelio akcininko atžvilgiu. Geriau leisti talentui veikti „DeepMind“nuotoliniu būdu, nei galų gale „Facebook“ar „Apple“.
„DeepMind“turi dar vieną sverto šaltinį, nors jį reikia nuolat papildyti: naudingas halo. Bendrovei tai pavyko. „AlphaGo“buvo puiki reklama. Nuo „Google“įsigijimo įmonė ne kartą gamino stebuklus, kurie sulaukė viso pasaulio dėmesio. Vienas iš programinės įrangos pavyzdžių gali aptikti akių skenavimo modelius, kurie rodo geltonosios dėmės degeneraciją. Kita programa išmoko žaisti šachmatais nuo nulio, naudodama architektūrą, panašią į „AlphaGo“, ir tapo geriausiu visų laikų žaidėju vos po devynių valandų žaidimo su savimi. 2018 m. Gruodžio mėn. „AlphaFold“pasirodė tiksliau nei konkurentai, numatydami trijų matmenų baltymų struktūrą iš junginių, galinčių gydyti tokias ligas kaip Parkinsono ir Alzheimerio ligos, sąrašo.
„DeepMind“ypač didžiuojasi savo sukurtais algoritmais, kurie apskaičiuoja efektyviausius „Google“duomenų centrų, kuriuose yra maždaug 2,5 milijono kompiuterių serverių, aušinimo sprendimus. 2016 m. „DeepMind“teigė, kad „Google“sąskaitą už elektrą sumažino 40 proc. Tačiau kai kurie viešai neatskleista informacija giriasi. „Google“panaudojo algoritmus duomenų centrų optimizavimui dar ilgai iki „DeepMind“pasirodymo. Manoma, kad „DeepMind“pervertina savo nuopelnus, kad įgytų vertę abėcėlės akimis. „Google“pagrindinė įmonė „Alfabetas“moka „DeepMind“už panašias paslaugas. 2017 m. Pastaroji išrašė sąskaitą „Alphabet“už 54 milijonus svarų. Šie skaičiai, palyginti su „DeepMind“virš galvos, yra neryškūs. Tais pačiais metais darbuotojams ji išleido 200 milijonų svarų. Paprastai2017 m. „DeepMind“prarado 282 milijonus svarų.
Tai centas turtingam milžinui. Tačiau kitos „Alphabet“dukterinės įmonės patraukė Ruth Porat, „Alfabetas“, įžūlios finansų direktorės dėmesį. „Google Fiber“, bandymas sukurti interneto paslaugų teikėją, buvo sustabdytas paaiškėjus, kad investicijos atsipirks dešimtmečiais. AI tyrinėtojams taip pat kyla klausimas, ar „DeepMind“bus užmaskuotas.
Laipsniškas informacijos apie „DeepMind“pasiekimus AI atskleidimas yra strategijos, kuria pamažu kuriama įmonės reputacija, dalis. Tai ypač vertinga tuo metu, kai „Google“yra kaltinama pažeidus vartotojų privatumą ir skleidžiant melagingas naujienas. „DeepMind“taip pat pasisekė, kad turi aukščiausio lygio palaikymą: Larry Pageas, vienas iš dviejų „Google“įkūrėjų, dabar „Alfabetas“generalinis direktorius. Paige yra labai arti Hassabis. Page tėvas Karlas septintajame dešimtmetyje tyrė neuroninius tinklus. Ankstyvoje savo karjeroje Page teigė, kad sukūrė „Google“tik tam, kad įsteigtų AI bendrovę.
Artima „DeepMind“spaudos kontrolė neatitinka akademinės dvasios, kuri skverbiasi į kompaniją. Kai kurie mokslininkai skundžiasi, kad jiems sunku paskelbti savo darbus: jie turi įveikti vidinio pritarimo lygmenis, prieš pradėdami netgi pateikti dokumentus konferencijai ar žurnalui. „DeepMind“mano, kad reikia elgtis atsargiai, kad negąsdintumėte visuomenės dėl AGI perspektyvos. Tačiau pernelyg griežti kaltinimai gali sugadinti akademinę atmosferą ir susilpninti darbuotojų lojalumą.
Praėjus penkeriems metams po „Google“įsigijimo, klausimas, kas valdo „DeepMind“, tampa kritinis. Bendrovės įkūrėjai ir ankstyvieji darbuotojai artėja prie ribos, kai galės išeiti iš finansinės kompensacijos, kurią gavo įsigiję įmonę („Hassabis“akcijų vertė yra apie 100 milijonų svarų). Tačiau artimas įmonei šaltinis rodo, kad „Alphabet“kelerius metus atidėjo mokėjimus įkūrėjams. Atsižvelgiant į jo negailestingą dėmesį, Hassabis greičiausiai neiššoks iš laivo. Pinigai jį domina tik tiek, kiek tai padeda jam pasiekti visą savo gyvenimo tikslą. Bet kai kurie mano kolegos išvyko. Nuo 2019 m. Pradžios įmonę paliko trys AI inžinieriai. Benas Laurie, vienas garsiausių pasaulio saugumo inžinierių, vėl dirba „Google“. Tai tikrai nėra daugTačiau „DeepMind“siūlo tokią nuostabią misiją ir padorų atlyginimą, kad niekas neturėtų palikti.
Iki šiol „Google“iš tikrųjų netrukdė „DeepMind“. Tačiau vienas paskutinių įvykių sukėlė susirūpinimą dėl to, kiek laiko įmonė sugebės išlaikyti savo nepriklausomybę.
„DeepMind“, medicina ir dirbtinis intelektas
„DeepMind“visada planavo naudoti AI sveikatos priežiūros tobulinimui. 2016 m. Vasario mėn. Buvo įsteigtas naujas „DeepMind Health“padalinys, kuriam vadovavo Mustafa Suleiman, vienas iš bendrovės įkūrėjų. Suleimanas, kurio motina buvo slaugytoja, tikėjosi sukurti laidą „Srautai“, kuri įspės gydytojus, kai pablogės paciento sveikata. „DeepMind“bus atlyginta remiantis metrika. Kadangi šiam darbui reikėjo prieiti prie konfidencialios informacijos apie pacientą, Suleimanas įsteigė Nepriklausomą apžvalgos grupę (IRP), kuri įdarbino gerus anglų sveikatos ir technologijų specialistus. „DeepMind“buvo pakankamai protingas, kad būtų atsargus. Vėliau Didžiosios Britanijos informacijos komisaras išsiaiškino, kad tvarkydamas paciento duomenis vienas iš ligoninės partnerių pažeidė įstatymą. Tačiau iki 2017 m. Pabaigos Suleimanas buvo pasirašęs sutartis su keturiomis didelėmis ligoninėmis.
2018 m. Lapkričio 8 d. „Google“paskelbė apie savo sveikatos skyriaus - „Google Health“- sukūrimą. Po penkių dienų buvo paskelbta, kad „DeepMind Health“ketina prisijungti prie pagrindinės bendrovės pastangų. „DeepMind“nebuvo perspėtas. Remiantis informacija, gauta iš FOI užklausų, ji apie pasikeitimą ligoninėms partnerėms pranešė tik prieš tris dienas. „DeepMind“atsisakė atskleisti, kai prasidėjo diskusijos apie susijungimą, tačiau teigė, kad trumpas laiko tarpas tarp pranešimo ir viešo paskelbimo yra skaidrumo interesas. 2016 metais Suleimanas rašė, kad „pacientų duomenys niekada nebus siejami su„ Google “paskyromis, produktais ar paslaugomis“. Atrodė, kad jo pažadas buvo sulaužytas.
„Google“aneksija supykdė „DeepMind Health“darbuotojus. Pasak sveikatos priežiūros komandai artimų žmonių, daugiau darbuotojų planuoja palikti įmonę pasibaigus perėmimo procesui.
Šis epizodas rodo, kad periferinės „DeepMind“darbo dalys yra pažeidžiamos „Google“. „DeepMind“pareiškė, kad „mes visi sutarėme, kad prasminga sujungti šias pastangas į vieną bendrą pastangas ir padidinti išteklius“. Kyla klausimas, ar „Google“taikys tą pačią logiką „DeepMind“darbui su AGI.
Dideliu mastu „DeepMind“padarė puikius žingsnius. Ji jau sukūrė programinę įrangą, kuri gali išmokti atlikti užduotis antžmogiškame lygmenyje. Hassabis dažnai nurodo „Breakout“, „Atari“pulto vaizdo žaidimą. Žaidėjas kontroliuoja šikšnosparnį, kuris gali judėti horizontaliai ir su jo pagalba atšoka kamuoliai, nukreipdamas juos į aukščiau esančius blokus, kurie sunaikinami susidūrus. Žaidėjas laimi, kai visi blokai yra sunaikinti. Praranda, jei kamuolys nukrenta pro platformą. Be žmogaus nurodymo, „DeepMind“ne tik išmoko žaisti žaidimą, bet ir mesti kamuolius į erdvę už blokų, kad pasinaudotų atšokimu. Tai rodo sustiprinimo mokymosi galią ir antgamtines „DeepMind“kompiuterių programų galias.
Demonstracija tikrai įspūdinga. Tačiau Hassabis apie kažką tyli. Jei virtualioji platforma pakeliama dar šiek tiek aukščiau, programa padarys klaidą. „DeepMind“įgyti įgūdžiai yra tokie riboti, kad jie negali reaguoti į net mažus aplinkos pokyčius, kuriuos žmogus galėtų lengvai įveikti. Tačiau pasaulyje yra daugybė subtilumų. Diagnostikos tikslais nėra dviejų kūno organų. Dėl mechaninio intelekto, du panašūs varikliai niekada nebus vienodi derinant. Todėl sunku paleisti programas į gamtą.
Antrasis, apie kurį „DeepMind“retai kalba, yra tas, kad sėkmė virtualioje aplinkoje priklauso nuo atlygio funkcijos: signalo, leidžiančio programinei įrangai įvertinti jo pažangą. Programa sužino, kad atšokus nuo užpakalinės sienos padidėja jos balas. Didžioji dalis „DeepMind“darbo su „AlphaGo“buvo sukurti atlygio funkciją, suderinamą su tokiu sudėtingu žaidimu. Deja, realus pasaulis nesiūlo paprasčiausio atlygio. Pažanga retai matuojama atskiruose taškuose. Žmogaus smegenys signalą apie užduoties sėkmę gauna iškart jos įgyvendinimo metu, o ne po jo.
„DeepMind“sugalvojo būdą, kaip išspręsti šią problemą, naudojant didžiulį kiekį apdorojimo galios. „AlphaGo“žaidė žaidimus tūkstančius žmonių metų, kad galėtų ko nors išmokti. Daugelis AI filosofų mano, kad šis sprendimas yra nepriimtinas užduotims, kurios teikia silpnesnį atlygį. „DeepMind“pripažįsta tokias dviprasmybes. Neseniai ji ėmėsi kompiuterinio strateginio žaidimo „StarCraft 2“. Žaidimo pradžioje priimti sprendimai turi pasekmių, kurios paaiškėja vėliau, o tai gana būdinga kankinančiam ir pavėluotam realaus problemų atsiliepimui. Sausio mėnesį „DeepMind“programinė įranga įveikė keletą geriausių žaidėjų pasaulyje, ir, nepaisant griežtų apribojimų, ji buvo gana įspūdinga. Programos taip pat pradėjo tyrinėti atlygio funkcijas, sekdamos žmonių atsiliepimus. Žmogaus nurodymų įtraukimas į kilpą sukuria pavojų prarasti mastelį ir greitį.
Tiek dabartiniai, tiek buvę „DeepMind“ir „Google“tyrėjai, turėdami anonimiškumą, išreiškė skepticizmą, kad „DeepMind“sugebės pasiekti AGI naudodamas tokius metodus. Jiems noras pasiekti aukštą našumą modeliuojamoje aplinkoje apsunkina atlygio funkcijos problemos sprendimą. Vis dėlto šis požiūris yra „DeepMind“pagrindas. Bendrovėje vyrauja vidinė konkurencija, kai konkuruojančių komandų programos konkuruoja dėl viršenybės.
Hassabis visą laiką į gyvenimą žiūrėjo kaip į žaidimą. Didžioji savo karjeros dalis buvo skirta jiems kurti, didžiąją dalį laisvo laiko praleido juos grojant. „DeepMind“jis juos naudoja galingam dirbtiniam intelektui kurti. Kaip ir jo programinė įranga, „Hassabis“mokosi iš savo patirties. AGI siekimas galų gale gali sukelti aklavietę, pakeliui išradus naudingas medicinos technologijas ir užvaldant geriausius žaidėjus. Bet tai taip pat gali sukurti AGI tiesiai po „Google“nosimi, bet ne jos valioje. Ir jei jam pavyks tai padaryti, Demis Hassabis laimės sunkiausią žaidimą iš visų.
Ilja Khel