诞生阿法狗的DeepMind回顾2016年，提出三大发展方向

【AI世代编者案】谷歌(微专)旗下DeepMind团队本周正在民圆网站上撰文，回忆了2016年所获得的停顿。瞻望2017年，DeepMind提出了三年夜开展标的目的，包罗算法打破、社会影响，和品德伦理的最好举动。

以下为文章齐文：

正在当宿世界中，不管是气候仍是制服徐病，我们皆面对着十分庞大、告急、易于把握的体系。我们以为，智能法式将有助于发掘新的科教常识，给社会带去协助。为了完成那一目的，我们需求通用的进修体系，重新开端成立起对成绩的了解，并操纵那些来辨认形式，获得其他方法没法得到的打破。正在DeepMind，那是我们持久研讨任务的核心。

虽然间隔我们假想的智能另有很近的间隔，但2016年是主要的一年。关于多项中心应战，我们获得了使人镇静的停顿，而我们也初次看到了野生智能对理想天下能够的主动影响。

我们的法式AlphaGo应战并击败了天下围棋冠军李世石，而相干论文很荣幸天让我们第两次登上了《天然》纯志的启里。很多专家以为，那一成绩比预期中提早了几十年。对我们和环球围棋社区来讲，最使人镇静的是，AlphaGo展现了博得角逐的缔造性，正在某些状况下以至找到了应战数千年围棋聪慧的下法。

关于史上最庞大的游戏之一，AlphaGo探究并分享了新思绪，那表白了野生智能将来某天能够带去的代价。我们等待2017年能来完成更多游戏。

我们正在天生模子范畴也获得了故意义的停顿，如许的硬件能自立设想新的构造战场景。正在揭晓闭于图象天生的PixelCNN论文以后，我们揭晓至WaveNet的论文展现了天生音频的有用性。我们经由过程本初的波形分解了环球近来似实人的语音，而没有是将语音样本简朴天拼接正在一同。我们方案取谷歌协作将那项手艺产物化，而且很快乐那项手艺能给数万万人利用的产物带去劣化。

另外一个主要研讨范畴是影象战存储，特别是怎样将神经收集的决议计划才能取庞大构造化数据的存储战推理才能分离正在一同。我们凭仗“可微分神经计较机”正在18个月内乱揭晓了第三篇《天然》论文。

这类模子能同时像神经收集一样进修，和像计较机一样影象数据。如许的模子能进修怎样答复闭于数据构造的成绩，不管是族谱仍是天铁线路图。那意味着我们更靠近操纵野生智能经由过程庞大数据散完成科教发明的目的。

除鞭策那类体系用于更多场所，我们借投进了大批工夫，劣化体系的进修方法。一篇题为“无监视帮助使命的加强进修”论文形貌了将某些使命进修速率提拔多个数目级的办法。思索到下量量锻炼情况的主要性，我们背全部社区开源了旗舰的DeepMind Lab研讨情况。我们也正在取暴雪协作，开辟用于《星际争霸2》的野生智能锻炼情况。

固然，那些只是冰山一角。经由过程我们本年正在顶级刊物，比方《Neuron》战《PNAS》，和支流机械进修集会，比方ICLR战NIPS上揭晓的论文，您能够理解到我们的更多事情。我们很快乐看到，社区中的其他到场者正正在那些论文功效的根底上主动布置战开辟，比方2016年早些时分围棋法式的再次鼓起，和野生智能战机械进修正在更普遍的范畴快速开展。

我们也很快乐看到，那类事情对理想天下的开端影响。我们取谷歌数据中间团队睁开了协作，操纵相似AlphaGo的手艺发明缔造性的新办法办理集热，使楼宇能效年夜幅提拔了15%。

假如那类手艺能够被用于其他年夜范围产业体系，那末将极可能给环球情况战本钱带去协助。那只是我们取谷歌多收团队协作，将先辈研讨用于环球产物战根底设备的一个案例。

取此同时，我们也正在主动到场取英国两家NHS（天下医疗体系）病院的机械进修研讨协作，探究我们的手艺怎样带去更有用的诊断，和对影响环球数百万人的病症的医治。

我们借取另两家病院团体便挪动使用，和根底性设备睁开协作，给医疗带去劣化。

固然，那类手艺对社会的主动影响不单单是我们正试图处理的理想天下成绩，也包罗算法战模子的设想、锻炼战布置方法。我们很骄傲，能到场创建Partnership on AI项目。

那一项目将抢先的研讨尝试室、非营利的官方社会集体，和教术机构结合正在一同，正在算法通明度战宁静性等圆里订定最好举动标准。

经由过程体验战疑息的多样化，我们期望能辅佐处理那些应战，找到办法将社会目的置于环球野生智能社区的中间。

我们还是一家年青的公司，处于任务的晚期。但假如2017年我们能够进一步正在那三年夜范畴，包罗算法打破、社会影响，和品德伦理的最好举动，获得同时的停顿，那末将能够更好天对科教社区战全球做出奉献。（编译/陈桦）

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