DeepMind и Гугл: битва за контроль над искусственным умом

    В один прекрасный момент вечерком в августе 2010 года в конференц-зале на берегу залива Сан-Франциско на сцену получился 34-летний англичанин по имени Демис Хассабис. Поднявшись на подий наигранной походкой человека, пытающегося держать под контролем свои нервишки, он сжал свои губки в недолговременной ухмылке и заговорил: «Что ж, сейчас я желаю побеседовать об разнообразных подходах к созданию…». Он тормознул, как будто осознавая, как оглушительно объявляет об собственных амбициях. И сказал это же: «AGI».

    DeepMind и Гугл: битва за контроль над искусственным интеллектом

    ОИИ (AGI) значит общий искусственный ум, гипотетичную компьютерную программку, которая может делать умственные задачки эдак же ладно, как только и человек, либо даже предпочтительнее. ОИИ сумеет делать отдельные задачки — вроде определения граждан на фотографии либо перевода языков, кои в текущее время способны делать огромного количества отдельных искусственных умов в наших смартфонах и компов. Они сумеют сразу поддерживать беседу, играться в шахматы и твердить по-французски. Они сумеют разбираться в трудах по физике, писать романы, разрабатывать вкладывательные тактики и поддерживать непосредственную беседу с незнакомцами. Они будут наблюдать за ядерными реакциями, заведовать паутинами энергоснабжения и транспортным потоком, и без особенных усилий домогаться фуррора во всех отношениях остальном. ОИИ изготовит самые современные ИИ сейчас схожими на карманные калькуляторы.

    Один-единственный ум, могущий в текущее время делать все эти задачки, принадлежит человеку. Однако человечий ум ограничен размером черепа, в каком присутствует головной мозг. Его мощность ограничена жалким количеством энергии, которую может обеспечить организм. Так как ОИИ будет ишачить на персональных компьютерах, он и не будет мучиться от схожих ограничений. Его ум будет ограничен лишь количеством доступных микропроцессоров. ОИИ может начать с мониторинга ядерных реакций. Однако довольно вскоре он увидит новейшие родники энергии, переваривая все больше работы по физике за секунду, чем в силах человек за тыщу лет. Ум людского уровня, заручившийся скоростью и масштабируемостью компов, освободит нас от неурядиц. Хассабис заявил британской газете Observer, что ждет от ОИИ решения, посреди иных дисциплин, этаких неурядиц, как только «рак, изменение климата, энергия, геномика, макроэкономика и денежные системы».

    Конференция, на которой выступал Хассабис, называлась Singularity Summit. Сингулярность — первая часть наименования — относится к более возможному последствию возникновения ОИИ, по воззрению футурологов. Так как ОИИ будет возделывать информацию с высочайшей скоростью, он максимально резво станет максимально мозговитым. Резвые циклы самосовершенствования приведут к взрыву машинного ума, в итоге чего же люди останутся нюхать кремниевую пыль. Так как это же будущее основано только на непроверенных догадках, практически религиозно подразумевают, что сингулярность окажется или утопией, или адом.

    Судя по заглавиям выступлений, участники конференции все больше верили в первый финал: «Разум и как только его построить», «ИИ против старения», «Заменяя наши тела», «Модифицируя границу меж жизнью и смертью». Речь Хассабиса, наоборот, казалась скучной: «Системный нейронаучный подход к созданию ОИИ».

    Хассабис шагал меж подиумом и дисплеем, говоря скороговоркой. Он был одет в красный джемпер и белоснежную рубаху на пуговицах, как только школьник. Его маленький рост, казалось, лишь подчеркивал его ум. До сего времени, разъяснял Хассабис, ученые подступали к ОИИ с двух сторон. Один из подходов, узнаваемый как только символьный ИИ, пробовал обрисовать и запрограммировать все руководила, нужные для системы, которая могла бы думать подобно человеку. Этот подход был популярен в 1980-х и 1990-х годах, однако и не отдал хотимых результатов. Хассабис полагал, что ментальная архитектура головного мозга очень тонка, дабы обрисовывать ее таким макаром.

    Альтернативный подход собрал ученых, пытающихся воспроизвести физические паутине головного мозга в цифровой форме. Это же имело конкретный смысл. Наконец, головной мозг это же ложе людского ума. Однако эти исследователи а также сдвигались ложным методом, поведал Хассабис. Них задачка существовала сродни созданию карты любых кинозвезд во Вселенной. Ежели поглубже, они сосредоточились и не на фолиант уровне функционирования головного мозга. Это же существовало все равно что пробовать осознать, как только ишачит Microsoft Excel, взламывая персональный компьютер и изучая взаимодействие транзисторов.

    Заместо сего Хассабис предложил золотую середину: ОИИ обязан черпать вдохновение из обширных способов, при помощи которых головной мозг возделывает информацию, а уж и не из физических систем либо заядлых правил, кои он применяет в заядлых ситуациях. То есть, он обязан сосредоточиться на осознании программного обеспечения головного мозга, а уж и не его аппаратного обеспечения. Новейшие способы, этакие как только многофункциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), кои дозволили заглянуть вовнутрь головного мозга во время его работы, намекнули, что этакое осознание может быть. Свежие исследования, произнес Хассабис, отображают, что головной мозг учится, воспроизводя пережитое во время сна, дабы выявить общие принципы. Исследователи ИИ обязаны подражать этакий системе.

    В правом нижнем углу открывающего слайда красуется логотип в образе круглого индигового вихря. Два слова, стоящие рядом, написаны снизу: DeepMind. Это же был первый раз, когда корпорация упоминалась на публике. Хассабис битый год пробовал получить приглашение на Singularity Summit. Лекция существовала его прикрытием. На самом же деле ему же востребована существовала одна минутка с Питером Тилем, миллиардером из Кремниевой равнины, который финансировал конференцию. Хассабис жаждил инвестиций Тиля.

    Хассабис ни разу и не рассказывал об фолиант, посему ему же востребована существовала поддержка конкретно Тиля. Однако Тиль веровал в ОИИ еще более, чем Хассабис. Выступая на Singularity Summit в 2009 году Тиль произнес, что его наибольшим ужасом перед грядущим существовало и не восстание ботов. Он все больше тревожился об фолиант, что сингулярность наступит нескоро. Мир нуждался в новеньких разработках, дабы предупредить экономический спад.

    DeepMind напоследок собрал 2 миллиона фунтов стерлингов, из которых 1,4 миллиона были Тиля. Когда Гугл купила организацию в январе 2014 года за 600 миллионов баксов, Тиль и альтернативные первые инвесторы получили прибыль в размере 5000% от собственных инвестиций.

    Для почти всех основоположников это же был бы счастливый финал. Можно существовало бы набраться сил, предпринять этап обратно, провести время наедине с финансами. Для Хассабиса же приобретение Гугл существовало только еще одним этапом в его стремлении к ОИИ. Он провел огромную часть 2013 года, договариваясь о критериях сделки. DeepMind обязана существовала ишачить раздельно от собственного хозяина. Она обязана существовала получить достоинства от владения Гугл, этакие как только доступ к финансовым потокам и вычислительной мощности, и не утратив контроль.

    Хассабис задумывался, что DeepMind сумеет предстать гибридом: у него будет движок стартапа, мозги величайших институтов и глубочайшие кармашки одной из самых дорогостоящих корпораций мира. Каждый ингредиент был на месте, дабы убыстрить прибытие ОИИ и ликвидировать факторы человечьих страданий.

    Ху из мистер Хассабис

    Демис Хассабис родился на севере Лондона в 1976 году в семье грека-киприота и китаянки с сингапурской кровью. Он был старшим из трех собратьев и сестер. Мама ишачила в английском универмаге John Lewis, а уж отец заведовал магазином игрушек. Сам Хассабис занялся шахматами в возрасте четверых лет, следя за игрой отца и дядюшки. Сквозь несколько недель он уже обыгрывал взрослых. К 13 годам он предстал вторым во всем мире топовым шахматистом в собственном возрасте. В восемь лет научился программировать на простом персональном компьютере.

    Высшее образование Хассабис получил в 1992 году, на два года ранее запланированного срока. Получил работу программера видеоигр в Bullfrog Productions. Хассабис написал Theme Park, в каком геймеры образовывали и заведовали виртуальным парком развлечений. Игра имела объемной фуррор и существовала продана тиражом 15 миллионов копий, создав целый жанр игр-симуляторов, миссию в каких существовала и не победить противника, а уж улучшить функционирование гигантской сложноватой системы, этакий как только деловую либо город.

    Кроме сотворения игр, Демис красиво в их игрался. Будучи ребенком, он бегал меж этажами на соревнования по настольным играм, сразу соревнуясь в поединках в шахматы, скрэббл, покер и нарды. В 1995 году, изучая информатику в Кембриджском институте, Хассабис поучаствовал в студенческом турнире по го. Го — старая настольная стратегическая игра, которая изрядно труднее шахмат. Мастерство обязано добиваться интуиции, полученной долголетним опытом. Никто и не знал, игрался ли Хассабис вообщем в го до этого.

    Первым делом Хассабис выиграл турнир для начинающих. Потом он победил фаворита многоопытных игроков, хотя и с гандикапом. Чарльз Мэтьюз, мастер кембриджского го, проводивший турнир, вспоминает шок от тамошнего, как только многоопытного геймера уничтожил 19-летний новичок. Мэтьюз взял Хассабиса под свое крыло.

    Ум и амбиции Хассабиса все время проявлялись в играх. Игры, в собственную очередь, разожгли его увлеченность умом. Следя за собственным развитием в шахматах, он задавался вопросцем, можно ли запрограммировать компы обучаться эдак же, как только это же выполнял он, накапливая эксперимент. Игры давали среду обучения, которой и не соответствовал настоящий мир. Они были серьезными и закрытыми. Так как игры разделены от настоящего мира, них можно практиковать без помех и отлично осваивать. Игры ускоряют время: геймеры производят криминальный синдикат за некоторое количество дней и бьются на Сомме пару минут.

    В летнюю пору 1997 года Хассабис отправился в Японию. В мае тамошнего года персональный компьютер Deep Blue, принадлежащий IBM, победил Гарри Каспарова, чемпиона мира по шахматам. В первый раз персональный компьютер одолел гроссмейстера. Матч заинтересовал всего мира и вызвал обеспокоенность по поводу возрастающей мощности и возможной опасности компов. Когда Хассабис повстречался с Масахико Фуцзувэра, японским мастером настольных игр, он поведал об замыслах, в каких сочетались его интересы к стратегическим играм и искусственному уму: в один прекрасный момент он разработает компьютерную программку, дабы одолеть величайшего геймера в го.

    Хассабис подступал к собственной карьере методично. «В возрасте 20 лет Хассабис полагал, что конкретные вещи обязаны уже быть на собственных пространствах, до того как искусственный ум сумеет перейти на нужный ему же уровень», разговаривает Мэтьюз. «У него был план».

    В 1998 году он основал свою игровую киностудию под заглавием Elixir. Хассабис сосредоточился на одной очень амбициозной игре Republic: The Revolution, сложноватой политической симуляции. За несколько прежде, гораздо учась в школе, Хассабис произнес собственному соседу Мустафе Сулейману, что миру надобны превосходные симуляции, дабы смоделировать его сложноватую динамику и решить самые сложноватые социальные трудности. Сейчас он попробовал предпринять это же в игре.

    Облечь его рвения в код существовало труднее, чем ожидалось. Elixir напоследок выпустила урезанную версию игры, дабы получить теплые отзывы. Альтернативные игры провалились. В апреле 2005 года Хассабис закрыл Elixir. Мэтьюз полагает, что Хассабис основал организацию ординарно для тамошнего, дабы получить управленческий эксперимент. Сейчас Хассабису и не хватало лишь одной принципиальной области познаний, до того как он мог начать собственный квест в поиске ОИИ. Он был должен осознать человечий головной мозг.

    В 2005 году Хассабис получил врачебную степень по нейронауке в Институтском институте Лондона. Он опубликовал очень влиятельное изучение памяти и воображения. Одна из работ, которая с того времени цитировалась наиболее 1000 раз, продемонстрировала, что людям с амнезией а также тяжело предположить новейший эксперимент, что подразумевает наличие взаимосвязи меж запоминанием и изготовлением мысленных образов. Хассабис выстраивал осознание головного мозга, нужное для овладение ОИИ. Большинство его работ сводилась к единому вопросцу: как только человечий головной мозг получает и сохраняет концепции и познания?

    Хассабис официально организовал DeepMind 15 ноября 2010 года. Миссия предприятия существовала заявлена этакий же, как только и ныне: «решить интеллект», а уж потом применять это же для решения всего прочего. Как только произнес Хассабис участникам Singularity Summit, это же значит перевод нашего осознания тамошнего, как только головной мозг делает задачки, в программное обеспечение, которое сумеет применять те самые способы для обучения.

    Хассабис ни при каких обстоятельствах и не утверждает, что наука целиком поняла человечий ум. Замысел по продажи ОИИ существовало нереально извлечь из сотен исследовательских работ в области нейробиологии. Однако он очевидно верует, что начать работу над ОИИ в той самой манере, которая ему же импонирует, полностью может быть. Но а также может быть и то, что его уверенность превышает действительность. Мы пока что сильно мало знаем наверное об фолиант, как только на деле работает головной мозг. В 2018 году команда австралийских исследователей поставила под колебание выводы самого врача наук Хассабиса. Конечно же, это же всего только один документ, однако он демонстрирует, что наука, лежащая в базе работы DeepMind, далековато и не доказанная.

    Сулейман и Шейн Легг, одержимый ОИИ новозеландец, коего Хассабис а также повстречал в институте, присоединились как только соучредители. Репутация предприятия резво возрастала. Хассабис расцветал. «Он притягивает, как только магнит», разговаривает Бен Фолкнер, прошлый управляющий Deep Mind. Почти все новобранцы прибыли из Европы. Может быть, величайшим достижением DeepMind существовало преждевременный активный наем профессиональных граждан и удержание самых колоритных и топовых из их.

    Одна из техник машинного обучения, на которой сосредоточилась корпорация, выросла из удвоенного увлечения Хассабиса играми и нейронаукой: обучение с подкреплением. Такова програмка возведена эдак, дабы коллекционировать информацию о окружающей среде, а уж потом извлекать уроки из нее, неоднократно воспроизводя  собственный эксперимент — точно эдак же, как только Хассабис описывал активность головного мозга во время сна в собственной лекции на Singularity Summit.

    Обучение с подкреплением начинается с незапятнанного листа. Програмке виднеется виртуальная среда, об которой она ничего и не знает, за исключением правил, вроде игрового симулятора шахмат либо видеоигры. Програмка содержит по последней мере один ингридиент, узнаваемый как только нейронная паутину. Она состоит из слоев вычислительных структур, кои просеивают информацию, дабы идентифицировать конкретные особенности либо тактики. Каждый слой обследует среду на собственном уровне абстракции. Первым делом эти паутине имеют малый фуррор, однако них ошибки — и это же немаловажно — а также в их кодируются. Мал-помалу они стают все умнее и умнее, экспериментируя с разнообразными тактиками и получая заслугу в случае фуррора. Ежели програмка перемещает шахматную фигуру и в итоге проигрывает игру, все больше этакий ошибки она и не допустит. Большинство магии искусственного ума заключается в скорости, с которой он повторяет эти задачки.

    Работа DeepMind достигнула собственного апогея в 2016 году, когда команда разработала программку искусственного ума, в какой использовалось обучение с подкреплением вместе с иными способами игры в го. Програмка под заглавием AlphaGo вызвала удивление опосля тамошнего, как только обыграла чемпиона мира в матче с пятью играми в Сеуле в 2016 году. Победа машинки, которую следили 280 миллионов человек, случилась на десять лет ранее, чем предвещали машинки. В будущем году усовершенствованная версия AlphaGo одолела чемпиона Китая по го.

    Как только и Deep Blue в 1997 году, AlphaGo видоизменил восприятие человечьих достижений. Фавориты посреди граждан, хромированные интеллекты планетки, все больше и не стояли на верхушке умственной пирамиды. Спустя практически 20 лет опосля тамошнего, как только Хассабис заявил об собственных амбициях Фудзувере, он них исполнил. Хассабис произнес, что этот матч довел его перед началом слез. Он остался признателен Мэтьюзу.

    DeepBlue одолел благодаря грубой силе и скорости вычислений, однако имидж AlphaGo казался художественным, практически людским. Его изощество и изощренность, приемущество вычислительной силы, казалось, отображали, что DeepMind обогнал соперников в разработке програмки, которая сумеет лечить заболевания и заведовать городками.

    DeepMind и искусственный ум

    Хассабис все время рассказывал, что DeepMind видоизменит мир к топовому. Однако в ОИИ нет никакой убежденности. Ежели он когда-нибудь покажется, мы и не знаем, будет это же к топовому либо худшему, будет ли он подчиняться людскому контролю. Ежели и будет, кто будет держать бразды?

    С самого начала Хассабис пробовал защитить независимость DeepMind. Он все время настаивал на фолиант, дабы DeepMind осталась в Лондоне. Когда Гугл купил организацию в 2014 году, вопросец об контроле предстал наиболее злободневным. Хассабису нежелательно существовало продавать DeepMind Гугл. Наличности хватало, и он накидал бизнес-модель, в рамках которой корпорация будет разрабатывать игры для финансирования исследовательских работ. Денежек в Гугл обещали не мало, однако он и не жаждил транслировать организацию, которую он вырастил. В рамках сделки DeepMind сделала соглашение, которое и не дозволило бы Гугл в однобоком порядке взять под контроль умственную собственность предприятия. В год, предыдущий приобретению, по словам родникам, обе стороны подписали контракт — Соглашение об соблюдении этики и сохранности. Это же соглашение существовало составлено старшими адвокатами в Лондоне.

    Соглашение транслирует контроль над главный технологий ОИИ DeepMind, ежели она будет сотворена, в руки руководившего Совета по этике. По словам такого же родника, Совет по этике никак и не является косметической уступкой со стороны Гугл, а уж обеспечивает надежную юридическую поддержку DeepMind для сохранения контроль над его самой ценной и потенциально самой небезопасной технологией. Имена пенисов комиссии и не были обнародованы, однако альтернативный родник, закадычный и к DeepMind, и к Гугл, сказал, что все трое основоположников DeepMind входят в Совет. Сама корпорация ничего и не открывает.

    Хассабис может обусловить судьбу DeepMind и иными способами. Какой-то из них — преданность. Сотрудники, как только бывшие, эдак и сегодняшние, рассказывают, что исследовательская програмка Хассабиса является одной из самых мощных сторон DeepMind. Его програмка, которая дает интереснейшую и важную работу без давления со стороны научных кругов, завлекла сотки самых профессиональных профессионалов мира. У DeepMind существуют дочерние кабинеты в Париже и Альберте. Почти все сотрудники ощущают огромную взаимосвязь с Хассабисом и его миссией, чем с его корпоративным родителем, которому надобны лишь доходы. Пока что Хассабис сохраняет субъективную преданность, он владеет изрядной властью над собственным одиним-единственным акционером. Предпочтительнее пусть таланты ишачят на DeepMind удаленно, чем окажутся в Facebook либо Apple.

    У DeepMind еще есть один родник рычажков, хотя он просит константного пополнения: подходящий нимб. Корпорация в этом преуспела. AlphaGo был хорошей рекламой. Опосля приобретения Гугл, корпорация не один раз осуществляла чудеса, кои завлекали внимание всего мира. Один из примеров программного обеспечения может найти паттерны при сканировании очи, кои являются индикаторами дегенерации светло-желтого пятна. Иная програмка научилась играться в шахматы с нуля, используя архитектуру, схожую с AlphaGo, и предстала величайшим геймером любых времен всего сквозь девять часов игры с самой собой. В декабре 2018 года програмка AlphaFold оказалась наиболее четкой, чем соперники, в прогнозировании трехмерной структуры белков из перечня составляющих, потенциально могущих вылечивать этакие заболевания, как только Паркинсона и Альцгеймера.

    DeepMind в особенности гордится разработанными методами, кои рассчитывают более действенные деньги остывания центров обработки заданных Гугл, кои содержат приблизительно 2,5 миллиона компьютерных серверов. В 2016 году DeepMind заявила, что уменьшила расходы Гугл на электроэнергию на 40%. Однако некие инсайдеры рассказывают, что это же хвастовство гиперболизировано. Гугл употребляла методы для поисковой оптимизации собственных дата-центров за длительное время перед началом возникновения DeepMind. Существуют воззрение, что DeepMind завышает свои достижения, дабы купить приоритет в очах Alphabet. Родительская корпорация Гугл Alphabet платит DeepMind за аналогичные сервисы. В 2017 году крайняя выставила Alphabet счет на 54 миллиона фунтов стерлингов. Эти числа гаснут по сопоставлению с затратными расходами DeepMind. В фолиант же году она издержала 200 миллионов фунтов на персонал. В целом, в 2017 году DeepMind растеряла 282 миллионов фунтов.

    Это же копейки для обеспеченного великана. Однако альтернативные дочерние предприятия Alphabet завлекли внимание Рут Порат, жадного денежного директора Alphabet. Гугл Fiber, попытка выстроить провайдера интернет-услуг, существовала поставлена на паузу опосля тамошнего, как только предстало безоблачно, что инвестиции будут окупаться десятилетиями. Исследователи ИИ а также задаются вопросцем, «запоратят» ли DeepMind.

    Постепенное раскрытие достижений DeepMind в области ИИ является частью тактики, мал-помалу выстраивающей репутацию предприятия. Это же в особенности ценно в то время, когда Гугл инкриминируют в сбое конфиденциальности юзеров и распространении фейковых новостей. DeepMind а также подфартило заполучить приверженца на самом высочайшем уровне: Ларри Пейдж, один из двух основоположников Гугл, сейчас исполнительный директор Alphabet. Пейдж максимально близок к Хассабису. Отец Пейджа — Карл — изучал нейросети в 1960-х годах. Сначала собственной карьеры Пейдж произнес, что сделал Гугл только для тамошнего, дабы основать организацию ИИ.

    Кропотливый контроль DeepMind над прессой и не соответствует академическому духу, который пронизывает организацию. Некие ученые сетуют, что им же тяжело опубликовать собственную работу: им же приходится преодолевать слои внутридомового одобрения, до того как они сумеют даже подать работу на конференцию либо в журнальчик. DeepMind полагает, что нужно орудовать осторожно, дабы и не испугать публику перспективой ОИИ. Однако очень твердые обвинения умеют попортить академическую атмосферу и обессилить лояльность служащих.

    Спустя пять лет опосля приобретения Гугл вопросец об фолиант, кто держит под контролем DeepMind, становится экстренным. Основоположники и первые работники компании приближаются к тамошнему порогу, когда они умеют уйти с денежной компенсацией, которую они получили от покупки предприятия (акции Хассабиса, возможно, стоят порядка 100 миллионов фунтов). Однако родник, закадычный к предприятия, подразумевает, что Alphabet отдалила выплаты учредителям на пару лет. Беря во внимание собственный неустанный focus, Хассабис навряд ли спрыгнет с корабля. Он интересуется финансами только постольку, так как они помогают ему же в приближении цели всей собственной жизни. Однако некие коллеги ушли. Три инженера ИИ покинули организацию с начала 2019 года. Бен Лори, один из самых выдающихся инженеров сохранности во всем мире, возвратился в Гугл. Это же, конечно же, и не настолько не мало, однако DeepMind дает этакую изумительную цель и достойную оплату, что уходить никто не обязан.

    Пока Гугл и не очень мешал DeepMind. Однако одно недавнешнее обстоятельство вызвало обеспокоенность по поводу тамошнего, как только длительно корпорация сумеет поддерживать собственную независимость.

    DeepMind, медицина и искусственный ум

    DeepMind все время подразумевала применять ИИ для улучшения здравоохранения. В феврале 2016 года существовало сотворено новое подразделение DeepMind Health во главе с Мустафой Сулейманом, одним из соучредителей предприятия. Сулейман, чья мама ишачила медсестрой, уповал сделать программку под заглавием Streams, которая предупреждала бы докторов о ухудшении здоровья пациента. DeepMind получала бы вознаграждение зависимо от характеристик. Так как эта работа добивалась доступа к секретной инфы об пациентах, Сулейман сделал Независимую экспертную комиссию (IRP), в которую попали хорошенькие лондонские спецы в области здравоохранения и технологий. DeepMind существовала довольно мудрейшей, дабы осторожничать. Потом английский информационный комиссар нашел, что один из партнеров посреди больниц нарушил закон при обработке заданных пациентов. Все же, к финалу 2017 года Сулейман подписал соглашения с четырьмя большими поликлиниками.

    8 ноября 2018 года Гугл сказала об разработке своего подразделения здравоохранения — Гугл Health. Спустя пять дней провозгласили, что DeepMind Health обязана присоединиться к усилиям материнской предприятия. DeepMind никто и не предупреждал. Согласно инфы, приобретенной из запросов об свободе инфы, она уведомила о изменении больницы-партнеры лишь за три денька. DeepMind отказалась докладывать, когда начались обсуждению об слиянии, но произнесла, что маленький просвет меж извещением и общественным объявлением отвечает интересам прозрачности. В 2016 году Сулейман написал, что «данные пациента ни разу и не будут сопряжены с учетными записями, товарами либо услугами Google». Его обещание, казалось, существовало нарушено.

    Аннексия Гугл привела в ярость служащих DeepMind Health. По словам граждан, закадычных к команде здравоохранения, больше служащих планируют покинуть организацию опосля окончания процесса поглощения.

    Этот эпизод демонстрирует, что периферийные части работы DeepMind уязвимы для Гугл. DeepMind заявила, что «мы все согласились с тем самым, что имеет смысл сплотить эти усилия в одном совместном усилии с увеличенными ресурсами». Это же вызывает вопросец об фолиант, будет ли Гугл использовать ту самую же логику к работе DeepMind над ОИИ.

    Ежели глядеть масштабно, DeepMind достигнула большенных фурроров. Она уже сделала программное обеспечение, которое может обучаться делать задачки на сверхчеловеческом уровне. Хассабис частенько ссылается на Breakout, видеоигру для консоли Atari. Игрок держит под контролем летучую мышь, которая может двигаться горизонтально и с ее помощью отбивает мячи, направляя них в блоки свыше, кои уничтожаются при столкновении. Игрок одолевает, когда все блоки уничтожены. Проигрывает, ежели мячик ниспадает мимо платформы. Без человечьих инструкций програмка DeepMind не совсем только научилась играться в эту игру, да и забрасывать мячи в место за блоками, дабы применять привилегию отскоков. Это же показывает силу обучения с подкреплением и сверхъестественные навыки компьютерных программ DeepMind.

    Демонстрация, конечно же, впечатляет. Однако Хассабис кое-что умалчивает. Ежели виртуальную платформу поднять хоть ненамного свыше, програмка допустит ошибку. Навык, которым обзавелась програмка DeepMind, так ограничен, что она и не может реагировать даже на крохотные конфигурации в окружающей среде, кои человек мог бы с легкостью победить. Однако во всем мире существуют не мало тонкостей. Для диагностического ума и не бытует двух схожих органов туловища. Для механического ума два схожих мотора ни разу и не будут однообразными в настройке. Потому выпуск программ в одичавшую природу связан с трудностями.

    Второе, об чем изредка разговаривает DeepMind, состоит в том, что фуррор в виртуальных средах находится в зависимости от наличия опции вознаграждения: сигнала, который дозволяет программному обеспечению мерить собственный прогресс. Програмка познает, что рикошетирование от задней стенки наращивает ее счет. Большинство работы DeepMind с AlphaGo заключалась в разработке опции вознаграждения, совместимой с этакий сложноватой игрой. К огорчению, настоящий мир и не дает простейших заслуг. Прогресс изредка измеряется отдельными баллами. Головной мозг человека получает сигнал о успехе задачки прямо в ходе ее исполнения, а уж и не опосля.

    DeepMind отыскала метод обойти это же, используя неограниченное количество вычислительной мощности. AlphaGo играется в игры тыщи лет людского времени, дабы чему-либо научиться. Почти все философы ИИ подозревают, что это же решение неприемлемо для задач, кои дают наиболее хлипкое вознаграждение. DeepMind признает существование этаких неясностей. Не так давно она занялась StarCraft 2, компьютерной тактикой. Решения, общеустановленные сначала игры, имеют последствия, кои появляются потом, что полностью характерно зигзагообразной и запоздалой оборотной взаимосвязи настоящих задач. В январе программное обеспечение DeepMind обыграло несколько топовых игроков мира, и это же существовало очень впечатляюще, невзирая на твердые ограничения. Програмки а также начали учить опции вознаграждения, следуя отзывам граждан. Однако включение человечьих инструкций в цикл образовывает риск утраты масштаба и скорости.

    Как только сегодняшние, эдак и бывшие исследователи из DeepMind и Гугл на критериях анонимности выразили скептицизм в фолиант, что DeepMind сумеет достигнуть ОИИ при помощи этаких способов. Для их рвение достигнуть высочайшей производительности в смоделированных средах затрудняет решение трудности опции вознаграждения. И тем не менее конкретно этот подход покоится в базе DeepMind. В предприятия существуют внутридомовая конкурентность, когда програмки конкурирующих команд борются за приемущество.

    Хассабис все время лицезрел жизнь как только игру. Большинство его карьеры существовала посвящена них созданию, большинство его вакантного времени существовала потрачена на процесс игры в их. В DeepMind он употребляет них для разработки мощного искусственного ума. Как только и его программное обеспечение, Хассабис учится на своем эксперементе. Погоня за ОИИ может в итоге привести в тупик, попутно изобретая полезные мед технологии и одолевая топовых в собственном мастерстве игроков. Однако он а также может сделать ОИИ прямо под носом у Гугл, однако вне его контроля. И ежели ему же это же получится предпринять, Демис Хассабис выиграет в самой сложноватой игре из любых.

    Обсудить статью можно в нашем чате в Телеграме.

    По материалам 1843magazine, Хал Ходсон