如何在现实生活中使用 DeepMind 及其应用

信息技术数字 » 人工智能 » 如何使用 DeepMind 并了解其对人工智能的真正影响

人工智能凭借其惊人的进步吸引了全世界的目光，而在众多引领这一领域的公司中，谷歌旗下的DeepMind公司以其创新精神脱颖而出。这家总部位于英国的公司成立于2010年，并于2014年被谷歌收购。该公司开发的各种技术已在医疗、能源效率、游戏乃至视听内容创作等众多领域产生了深远的影响。

但DeepMind究竟是什么？它又该如何应用？为了了解它的运作方式、实际应用以及对日常生活的影响，让我们深入了解它的历史、技术结构、主要发展历程，以及我们现在是如何看到这些几年前还看似科幻的想法的切实应用的。

DeepMind 是什么？它从何而来？

DeepMind是一家人工智能研究实验室，其使命是开发能够自主学习并解决问题而无需预先设定规则的系统。它由三位拥有神经科学和计算机科学背景的英国研究人员创立。其颠覆性的人工智能方法迅速引起了广泛关注，以至于谷歌（现为Alphabet）在2014年以约400亿英镑的价格收购了该公司。

自那时起，DeepMind 已发展成为一支拥有 700 多名专业人员的团队，分布在全球各地的办公室。借助谷歌的技术基础设施，他们得以将研究领域扩展到医学、能源效率、神经科学、机器人学以及游戏算法等领域。

DeepMind的人工智能核心基于两大支柱：深度学习和强化学习。他们开发的神经网络旨在通过多层相互连接的节点来模拟人脑的运作方式，这些节点能够从数据中学习。

其中一项关键方法是无模型Q学习，这项技术使系统能够调整自身响应以最大化所获得的奖励。这种训练方式使DeepMind能够在复杂的环境中进化，而无需预先设定指令。

例如，他们用雅达利电子游戏训练人工智能。起初，它不会玩，但经过数百万次的重复练习后，它的表现甚至超过了人类玩家。这是因为人工智能能够识别最优模式并随着时间的推移纠正错误。

DeepMind Alpha 代码

自成立以来，DeepMind 在人工智能领域取得了突破性进展。以下是其中一些最重要的进展：

围棋以其极高的战略复杂性而闻名。DeepMind 开发的AlphaGo 是首个击败职业棋手并于2016 年战胜世界冠军的人工智能。这一壮举表明，人工智能能够处理需要直觉、创造力和长期战略思维的任务。

最具颠覆性的进展之一是AlphaFold，这是一种能够预测蛋白质折叠方式的人工智能，而蛋白质折叠这一生物学难题几十年来一直未能解决。该工具促进了新疗法和药物的研发，甚至对对抗新冠肺炎和阿尔茨海默病等疾病也做出了贡献。

AlphaZero 能够学习并精通国际象棋、将棋和围棋。它无需任何先验数据；它只需通过数百万次的自我对弈就能学习。短短几天内，它的表现就超越了世界上最先进的国际象棋引擎，例如 Stockfish。

DeepMind 的人工智能也改善了我们利用资源的方式。在谷歌的数据中心，借助实时优化的强化学习系统，其人工智能技术将冷却能耗降低了 40% 。

DeepMind曾研发过Robocat这样的机器人，它只需几次演示就能学会操作不同的机械臂。该系统利用自身生成的数据进行训练，并在面对新的挑战时不断提高效率。

其中最引人注目的新功能之一是Veo，这是一种用于视频的生成式人工智能模型。它在 2024 年 Google I/O 大会上发布，有望彻底改变视听创作方式。

Veo 可以从文本、图像或现有视频素材中生成高质量的 1080p 视频，适用于多种场景。它能够直观地捕捉复杂细节，是创作者、电影制作人和广告商的理想工具。

它提供以下功能：

电影制作人唐纳德·格洛弗与谷歌合作，测试了Veo的创意功能。他们利用这款人工智能技术在拍摄前预览复杂的镜头，从而节省了时间和资源。这种快速预览功能使团队能够提前调整镜头和焦点，提高了制作水平。

它还被应用于广告、教育甚至医疗领域。Veo可以模拟逼真的培训环境，或制作具有影响力的教育视频，帮助人们理解复杂的主题。

该模型融合了生成查询网络（GAN）、图像视频（Image-Video）和VideoPoet等多种现有技术。它使用文本和图像编码器，并将它们组合成一个单一的输入，然后通过潜在扩散模型进行处理。这最终生成一个压缩视频，并以高分辨率进行解码。

此外，所有视频都使用 SynthID 添加了不可见的水印，SynthID 是一种专有工具，可确保 AI 生成的内容可追溯且安全。

人工智能面临的挑战之一在于如何准确理解其内部运作机制。为了解开这个谜团，DeepMind 团队开发了Gemma Scope，这是一款机制可解释性领域的工具。它的功能是展示人工智能如何得出结论。

利用分散的自编码器，我们可以观察到哪些神经元会被特定的刺激激活，就像在显微镜下观察人工智能的大脑一样。例如，询问人工智能关于吉娃娃的问题可能会激活“狗”的模式。

这些工具可以帮助检测内部错误和偏差。例如，如果某个模型认为 9.11 大于 9.8，那是因为它错误地将这些数字与圣经经文或 9/11 等日期关联起来。有了这些信息，工程师就可以纠正错误的运行结果。

人们还探索了诸如检测人类情感（如替代性尴尬）甚至欺骗等功能，尽管后者仍然难以分离。

DeepMind 通过 GitHub 和 Neuronpedia 等平台向公众开放了这些工具。这使得更多专家能够合作，了解这些模型的工作原理，并对其算法进行逆向工程。

得益于DeepMind的不断发展，其技术正从研究领域走向实际应用，应用于药物研发、电影制作和教育等诸多领域。DeepMind秉持的伦理理念、对透明度的承诺以及其开发的帮助我们理解人工智能的工具，都表明人工智能领域仍有许多未知之处，我们对这类人工智能的潜力仅仅触及了冰山一角。