MIN:下一個“AI王炸” 別只盯著OpenAI DeepMind也在憋大招_Mindexcoin

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AILab，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。“中國沒有自己的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AILab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。

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？”

BitMEX創始人：國家儲蓄將是比特幣通往100萬美元的下一個敘事:3月18日消息，BitMEX創始 Arthur Hayes撰文稱，國家儲蓄將是比特幣通往 100 萬美元的下一個敘事。文章中，Arthur Hayes 警示此次烏俄沖突中，西方國家對俄羅斯央行外幣資產的凍結和沒收行為，將是法幣公信力破產的關鍵轉折點。隨著各國央行意識到它國貨幣作為儲蓄資產的風險，黃金將重新登上歷史舞臺，而比特幣作為更便捷的“數字黃金”，將成為新的選擇。Arthur Hayes 預測，以 10 年為周期，黃金將達到 1 萬美元，比特幣將達到 100 萬。[2022/3/18 14:04:23]

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。

HDAO COO：NFT會是牛市的下一個風口:HDAO運營總監此前在直播節目表示，NFT會是牛市的下一個風口。從市值角度來看，NFT從2019年17% 截止2020年底增長了50%。不到兩年時間，NFT創造了超過2億美元的總市值。這表示NFT的潛能和可能性是無限的。為了真正實現區塊鏈技術與現實世界的鏈接，HDAO平臺將打造NFT鑄幣系統將有形資產與區塊鏈技術相結合，讓用戶進行無限制和無邊界的數字資產兌換，更方便的放置實體商品作為抵押。除此，HDAO通過本地網絡代幣作為獎勵來激勵所有組織成員做出對組織發展有益的決定。[2021/1/18 16:25:38]

已經問世的AlphaFold和AlphaFold2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。基于這一新技術，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IsomorphicLabs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，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AIforscience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。

Kristen：波卡代表以太坊的下一個時代:8月26日消息，ChainX CMO Kristen在做客HyperPay焦點欄目時提及：現在的DEFI大部分還是基于以太坊，而這個時代會慢慢過去，取而代之的是跨鏈金融，簡稱Cross-Fi。去年是Cefi之年，今年是Defi的爆發年，而明年將是Cross-Fi的元年。以太坊高額的手續費和“野蠻生長”給DEFI埋下了很多隱患，并且單鏈操作使鏈間價值無法傳遞，DeFi只能依托于以太坊。而波卡代表以太坊的下一個時代。今年波卡正式上線，代表多鏈互相操作，價值流轉的時代到來。基于跨鏈的金融產品將相繼產生，并且引起新的爆點。[2020/8/26]

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，通過機器學習找到了突破口。

分析 | BTC本月收盤價對于預測其下一個重大變動至關重要:在去年6月觸及13880美元后，比特幣價格一直在穩步下降，每月都會出現更低的價格。這種看跌趨勢可能會持續到2020年，也可能會結束，具體取決于比特幣本月收盤的水平。決定BTC是否會完全擊退空頭并繼續其上升趨勢的關鍵價位是略高于9150美元。這一水平是去年11月的月度開盤水平，如果BTC本月收盤高于該水平，我們可以期待全面牛市或者熊市的到來。交易員DonAlt表示，“如果這是熊市反彈，它將在本月結束。如果是牛市反彈，你最好做好準備。月度收盤價會很有趣，它要么是熊市的夢想破滅，要么是牛市的夢想破滅。”（Zycrypto）[2020/1/19]

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MarcusDuSautoy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。

AI參與核聚變的研究進程——核物理無論從學術還是社會經濟的角度，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。

聲音 | 美國網友：Binance或BitMEX可能是SEC下一個監管對象:據bitcoinexchangeguide消息，在SEC宣布關閉加密貨幣交易1Broker后，網友熱議，Binance或BitMEX可能是SEC下一個監管對象，理由是Binance或BitMEX都沒有正式被監管允許美國用戶交易，兩家平臺目前是禁止美國用戶參與交易規定，實際上交易所從美國用戶身上獲利。[2018/9/30]

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，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。

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AIforscience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。

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。”

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

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。

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，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？

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》……

來源于：36氪

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