DeepMind 創辦人論文:想突破人工智慧應用的天花板,需要發揮「大腦」優勢

在一篇於本週四在神經科學界最為權威的期刊《神經》(Neuron)上發表的論文中,Hassabis 和另外三位共同作者指出,若想突破人工智慧應用的天花板,我們必須要對人類自己的智慧有著更為深入的了解。
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本篇來自合作媒體 36kr,INSIDE 經授權後轉載。

DeepMind 創辦人發論文指出, AI 近期成果雖多, 但仍沒發揮我們「大腦」優勢

Demis Hassabis 這個名字在人工智慧界絕對稱得上是如雷貫耳。

身為希臘裔塞浦路斯人和新加坡華裔混血的他,在年少時就展現出了極高的過人天賦,年僅十三歲便成為了世界國際象棋大師。不過他的職業生涯並非以人工智慧為起點展開的,畢業於劍橋大學的他最早憑著自己做出的兩部電腦遊戲而為人熟知。

他在 AI 傳奇之路的開始還要回溯到 2010 年的 9 月,那時他在倫敦和另外兩位同事創立了一家人工智慧新創公司。Demis 把自己對於遊戲的熱愛也傾注到了這家剛剛誕生的公司裡,其從創立之初到現在的宗旨始終如一—— 通過人工神經網絡讓電腦以人類的方式學習如何玩電腦遊戲。

在拿到 Elon Musk 等人的投資後,Google 一眼發現了這家目標看似莫名其妙的公司的巨大價值,豪擲 4 億英鎊(當時約合 6.5 億美元)將他們編入旗下。

這家新創公司,叫做 DeepMind。

在 AlphaGo 橫掃李世石和柯傑之後,其在圍棋界已經達到了獨孤求敗的境界。DeepMind 正在逐步將目光轉移到打造應用場景更為廣泛的人工智慧產品上,比如說讓電腦學會關係推理。

近來,Demis Hassabis 出山發表了自己對於人工智慧未來看法的見解。

他堅信,若想讓人工智慧完全發揮自己最大的潛力,唯一的途徑是回到神經科學領域,重新深入鑽研人類大腦和智慧的奧妙,從中汲取靈感。

當下,絕大部分的 AI 系統的核心都只是一層層搭建起的數學模型,其從人類大腦工作模式中得到的啟發相當有限。

我們要明白的是,機器學習並非一把通往所有人工智慧奧秘的萬能鑰匙,其中的細分領域千差萬別。就拿我們最熟悉的語音識別和圖像識別舉例,雖然主觀感覺上它們的工作原理應該十分相似,但其實它們需要不同的數學結構模型;而且最後的成果算法只能用來解決極其具體的個例,應用範圍相當有限。

打造出能打包處理生活中各種大事小事的人工智慧,一直都是機器學習屆長久以來的夙願。但殘酷的真相是,將目前各種偏科生算法(比如有的只擅長語音識別,有的只應付得來圖像識別)拓展成多才多藝的「好學生」的難度,遠遠超乎我們的想像。這很大程度上是因為,人類思想中最為精髓的知覺、想像力和記憶等特質在人工智慧的世界還屬於襁褓期,甚至壓根不存在。

在一篇於本週四在神經科學界最為權威的期刊《神經》(Neuron) 上發表的 論文 中,Hassabis 和另外三位共同作者指出,若想突破人工智慧應用的天花板,我們必須要對人類自己的智慧有著更為深入的了解。                   

他們詳細地闡述了為何要提倡採取這種方法。

首先,他們認為,如果我們能對自身大腦的工作機理有著更好的理解,這無疑能極大地拓展我們為人工智慧開發出的數學模型和算法的種類和深度。其次,在構建最先進的 AI 系統並對其進行海量測試時,我們自身也會反思什麼才是真正的「智慧」,有機會對這個玄奧的問題產生新的理解。

論文花了大量篇幅來回顧神經科學和人工智慧漫長的發展歷程,力圖對這兩者間的關係產生新的認知。他們指出,利用多層人工神經元來理解輸入數據的深度學習和在大量嘗試與失敗的積累中成長起來的強化學習,都與神經科學有著千絲萬縷的聯繫。                   

這篇論文也犀利地指出,人工智慧領域近期取得的成果依然沒有有效發揮神經科學本身的優勢,更加智慧的 AI 離不開進一步的人格特徵——比如說對現實世界的直覺認知以及更加有效的學習方式。

Hassabis 和他的同事認為,若想解決此問題,還應加強人工智慧和神經科學二者間的聯繫,使它們齊頭並進。

我想我們一定程度上,在密切關注日新月異的算法同時,也應回頭看一看神經科學和大腦本身。我們甚至可以利用現有的人工智慧係統來研究大腦的工作機理。

持有相似觀點的可不只有 Demi Hassabis 這位 AI 真正的大佬一人。紐約大學 (New York University) 心理學教授及前 Uber AI 實驗室主任 Gary Marcus 提出我們可以將在研究孩童認知發展時探索到的知識,應用到機器學習系統的提升之中。

大道理都講完了,但若是想把這些先進的理念轉化到實際的人工智慧應用中去可絕非一件輕鬆的差事。在國外科技媒體 the Verge 對 Demis Hassabis 的專訪中,他說道:

人工智慧和神經科學儘管同源,曾有著緊密的聯繫,但現在它們都已經成為了體量極其龐大的專業學術領域。舉例來說,神經科學方面的專業論文正在以每年 5 萬篇的速度井噴。

不要說在兩個領域均成為泰斗級人物,若是能在其中一個領域成為專家都已經是相當了不起的成就了。

Demis Hassabis 和 DeepMind 希望能尋找在兩方面都有著深厚功力的人才,構建起人工智慧和神經科學間的橋樑,以簡潔的方式向世人揭示它們之間的緊密關係。

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給消費者的一封信:每個人都值得更好的對待,PChome 24h購物擴大服務感謝每一位的堅持與信任

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Photo Credit:PChome 24h購物
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致親愛的消費者:

自 5 月開始,台灣面臨了前所未有的疫情挑戰,我們知道,大家都很努力,雖然渴望與外界接觸,卻也盡量減少生活中的各種連結,也因為信任 PChome 24h購物,所以將維繫生活的重責大任交付予我們。而 PChome 24h購物一直以來,希望能夠成為所有人 Everyday Reliable 的存在,在這個時候更是如此。

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同時保護員工與消費者,第一時間分流、全體員工保疫苗險、物流士接種疫苗:

PChome 是一間以人為本的公司,我們陪伴大家二十多個年頭,更視每一位員工為夥伴、視每一位消費者為家人般重要。因應第三級警戒,辦公室員工全部分流輪班。疫情期間,無論是熱區或是醫院周邊,我們仍保持配送,在疫情驟升的第一時間裡,倉儲配送便立即分艙分流,讓物流士根據所在地進行不跨區運送,降低接觸感染的風險,確保貨品與消費者的安全,出貨的動能因此受限。在 5 月時,我們也幫全體員工購買疫苗險,至今物流士們也已陸續施打疫苗,針對已接種疫苗的物流士,也提供辨識胸章佩戴在胸口上,方便員工及消費者確認身分,也更加安心。

不再打破承諾,進度透明化滾動式調整:

這段時間我們不斷滾動式調整配套措施,並研議針對物流狀態進行站上及 APP 系統優化,我們了解消費者連日等待以及對於 24h 的信任破滅所產生的焦急,不能夠讓消費者失望,因此 PChome 24h購物堅持系統優化測試以及出貨通知的準確率,也都需要達 95% 才能上線。消費者十分在意的出貨問題,我們針對塞車的訂單以 email 通知出貨天數,並安排客服專人專線處理,訂單爆量的過渡時期,更是電商唯一將網站 500 萬種商品均標記「預計出貨天數」,讓消費者下單前,可參考各商品頁面的出貨說明及預期出貨天數並依需求選購。

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結合 AI 大數據及自動化倉儲與物流,超過百萬種商品 24 小時出貨,新倉庫也將在明年啟用:

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PChome 便利店,利用 AI 大數據篩選消費者真正需要的生活用品,搭配自動化倉庫,穩定一日內出貨。/Photo Credit:PChome 24h購物

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PChome 24h購物擴大服務推出生鮮專區,新鮮蔬果雙北隔日送達。/Photo Credit:PChome 24h購物

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