你看到 Deepmind 在游戲和圍棋方面的巨大成功，卻不知道它三年虧損超過(guò) 10 億美元。
文 | 伍文靚
雷鋒網(wǎng)注：本文編譯自 Wired
Alphabet 旗下的 Deepmind，一個(gè)在人工智能領(lǐng)域或許稱(chēng)得上是世界領(lǐng)先的公司，去年虧損 5.72 億美元；在過(guò)去的三年中持續(xù)虧損，金額超過(guò) 10 億美元。
這意味這什么？人工智能是否正在走向崩潰？
其實(shí)不然。眾所周知，搞研究是最為燒錢(qián)的；因此，Deepmind 每年都投入大量的資金，金額甚至比之前任何相關(guān)項(xiàng)目的金額都要大。話雖如此，但 DeepMind 虧損的上升幅度仍值得考慮：2016 年為 1.54 億美元，2017 年為 3.41 億美元，2018 年為 5.72 億美元。
這涉及到三個(gè)核心問(wèn)題：DeepMind 是否在科學(xué)上走上正軌？從 Alphabet 的角度來(lái)看，這種規(guī)模的投資是否合理？這種損失將會(huì)從整體上影響人工智能嗎？
雷鋒網(wǎng)注：上圖為 AlphaGo 與李世石對(duì)戰(zhàn)
關(guān)于第一個(gè)問(wèn)題，人們有理由持懷疑態(tài)度。DeepMind 一心撲在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)上，該技術(shù)將主要用于識(shí)別模式的深度學(xué)習(xí)與基于獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合。
2013 年，DeepMind 在一篇激動(dòng)人心的論文中將這項(xiàng)技術(shù)命名為“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，該論文展示了如何訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來(lái)玩各種 Atari 游戲，比如 Breakout 和 Space Invaders；不得不承認(rèn)，有時(shí)候它們比人類(lèi)玩得都要好。這篇論文是一篇工程杰作，大概也是促使 Alphabet 在 2014 年 1 月收購(gòu) DeepMind 的主要原因之一。隨后，該技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，推動(dòng)了 DeepMind 在圍棋和游戲 StarCraft（星際爭(zhēng)霸）中取得勝利。
問(wèn)題就在于，該技術(shù)對(duì)環(huán)境的依賴非常大：在玩 Breakout 時(shí)，就連將游戲中的球拍向上移動(dòng)幾個(gè)像素這樣微小的變化，都會(huì)導(dǎo)致游戲性能急劇下降。DeepMind 在星際爭(zhēng)霸游戲里的勝利也有著同樣的局限——使用特定地圖和特定“種族”角色時(shí)，其結(jié)果優(yōu)于人類(lèi)；使用不同地圖和不同角色結(jié)果較差。如果要更換角色，則要從頭開(kāi)始重新訓(xùn)練系統(tǒng)。
在某種程度上，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種渦輪增壓式的記憶，使用它的系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)一些人們覺(jué)得不可思議的目標(biāo)，但它們本身對(duì)自己在做的事情只有膚淺的理解。因此，當(dāng)前的系統(tǒng)缺乏靈活性，也無(wú)法在環(huán)境發(fā)生變化時(shí)進(jìn)行調(diào)整。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)還需要大量的數(shù)據(jù)。比如，AlphaGo 在訓(xùn)練過(guò)程中參加了數(shù)百萬(wàn)次圍棋游戲，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了一個(gè)人想要成為世界級(jí)棋手所需要的數(shù)量；而且實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)需要巨大規(guī)模的計(jì)算資源，價(jià)格也不菲——據(jù)估計(jì)，訓(xùn)練 AlphaGo 的成本為 3500 萬(wàn)美元。
不過(guò)，這些都是出于經(jīng)濟(jì)學(xué)的考慮。正如 Rebooting AI （重啟人工智能）這本書(shū)中所說(shuō)，真正的問(wèn)題在于信任。目前，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)只能在受到嚴(yán)格控制、很少出現(xiàn)意外的環(huán)境中進(jìn)行；將其運(yùn)行在幾千年里都沒(méi)有出現(xiàn)變化的環(huán)境里或許可行，但在現(xiàn)實(shí)生活中，人們可能不會(huì)想依賴它。
雷鋒網(wǎng)注：上圖為 Deepmind 創(chuàng)始人兼 CEO Demis Hassabis
由于現(xiàn)實(shí)生活中像 Deepmind 這樣一心專(zhuān)注游戲的 AI 項(xiàng)目不多，因此，Deepmind 也尚未開(kāi)展任何關(guān)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用。包括 2014 年收購(gòu)時(shí)支付的 6.5 億美元，目前 Alphabet 已對(duì) Deepmind 投資約 20 億美元；相比之下，Deepmind 去年的營(yíng)收約為 1.25 億美元。
另外，適用于圍棋的 AI 技術(shù)，可能不適用于解決其他具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，比如癌癥和清潔能源。當(dāng)然，這可能只是時(shí)間問(wèn)題——DeepMind 至少?gòu)?2013 年開(kāi)始就致力于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而且科學(xué)進(jìn)步很少能在一夜之間就轉(zhuǎn)化為商業(yè)產(chǎn)品。DeepMind 可能最終會(huì)找到一種方法，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)產(chǎn)生更深入、更穩(wěn)定的結(jié)果。
最終，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可能被證明像晶體管一樣，成為一項(xiàng)徹底改變世界的發(fā)明。
雖然 Deepmind 目前的戰(zhàn)略不如人們所希望的那么豐富，但它仍是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的佼佼者；而且，DeepMind 管理嚴(yán)密，資金充足，擁有數(shù)百名博士，在游戲和圍棋方面又大獲成功，正在吸引越來(lái)越多的人才。如果人工智能領(lǐng)域的風(fēng)向發(fā)生了變化，DeepMind 轉(zhuǎn)向另一個(gè)方向，它仍然能走在前列。
與此同時(shí)，從 Alphabet 方面來(lái)說(shuō)，對(duì) Deepmind 的投資并不是一個(gè)大賭注；它還在人工智能領(lǐng)域押下了目前正在快速增長(zhǎng)的 Google Brain。對(duì)于年收入 1000 億美元、從搜索到廣告推薦等核心業(yè)務(wù)都依賴人工智能的 Alphabet 來(lái)說(shuō)，進(jìn)行幾筆重大投資并不瘋狂。
雷鋒網(wǎng)注：Facebook 通過(guò) AI 來(lái)打擊假新聞
最后，DeepMind 在經(jīng)濟(jì)方面的表現(xiàn)將如何從總體上影響人工智能，這個(gè)問(wèn)題很難回答。如果炒作超過(guò)了實(shí)際效果，它可能導(dǎo)致“AI 寒冬”的到來(lái)，甚至連支持者都不愿意投資。如果虧損繼續(xù)以每年約兩倍的速度增長(zhǎng)，連 Alphabet 也可能被迫放棄 Deepmind，投資者也會(huì)重新調(diào)整對(duì)人工智能的熱情。
不僅僅是 DeepMind，許多有望實(shí)現(xiàn)的進(jìn)步還沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)。雖然 Mark Zuckerberg 在 2018 年 4 月向國(guó)會(huì)做出的承諾，即人工智能將很快解決假新聞問(wèn)題已經(jīng)得到了緩和；但承諾的成本從來(lái)都不高，對(duì)人工智能的熱情程度是由最終效果決定的，而不是承諾。
就目前的形式而言，對(duì)人工智能進(jìn)行炒作遠(yuǎn)比構(gòu)建人工智能要容易。雖然在廣告和語(yǔ)音識(shí)別等有限領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步，但它無(wú)疑還有很長(zhǎng)的路要走。
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