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国际领先的人工智能团队值得我们学习和深思 精选

已有 5801 次阅读 2021-8-10 17:50 |个人分类:人工智能|系统分类:观点评述

国际领先的人工智能团队值得我们学习和深思

如其说,人工智能(AI)现今热潮是Hinton等图灵奖获得者引发的,不如说是DeepMind(深度思考,简称深思)团队引爆的。DeepMind团队一路走来,惊喜不断,突破不断,是人工智能技术的标杆和领头羊。我们不仅要问DeepMind这个小公司究竟是何来头,是何方神圣?

DeepMind原是一家英国的人工智能初创小公司,创建于2010年。公司虽小,志向却不小,致力于通用人工智能和AI让世界变得更美好,于2014年被谷歌收购。在谷歌的大力支持,DeepMind开始快速发展,并取得硕果累累。

20163月, DeepMind 开发出 AlphaGo ,在围棋游戏中以4:1击败了韩国的围棋世界冠军李世石,并进行现场直播,使得人工智能的概念家喻户晓。

20175月, AlphaGo Master对战中国的围棋世界冠军柯洁,以3:0的成绩获胜,这次运算资源消耗仅李世石版本的1/10

201710月,AlphaGo Zero横空出世,除了基本的围棋规则,完全不依赖于人类数据,3天超越AlpahGo40天达到Master水平,之后轻松完胜Master

20191月,DeepMind人工智能AlphaStar在《星海争霸II》以101战胜人类职业玩家。

202012月,DeepMind公布其AI 算法MuZero,能自学成才下多种棋类比赛,向着通用了人工智能迈出了坚实的一步,并发表在Nature上(图1)。DeepMind不仅瞄准世界级的难题,也不忘记在难题解决后,发表多篇NatureScience论文,公开算法细节,甚至源代码。有些论文甚至是可遇不可求的封面文章(图2)。

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1                                           2

最近,DeepMind团队又放了一颗大卫星,在《Nature》发表文章,公布了第十四届国际蛋白质结构预测大赛(CASP14)中夺冠的AlphaFold2的源代码 。问题不同,但套路依然不变:世界难题+顶刊论文+开源代码,不仅显示了AI研发的实力超群,更显示了引领AI的开放自信。

DeepMind一个小小的团队,不过几百人,核心研发团队据说只有300人。这300人对人工智能的贡献率和影响力,很可能超过了3万AI科研人员。经过分析,我认为深思团队巨大成功有四大原因:1.专注世界性难题,而不是容易的题目或者企业当前实际问题。2. 专注项目研究、科研经验丰富的研发人员,他们精益求精,止于至善,既不是为学位奋斗、经验缺乏的研究生,也不是杂事缠身、分身乏术的教师。 3. 多学科交叉团队,各方精英云集。每一个世界级难题的解决都需要有顶层设计专家、领域专家、算法高手、编程能手、测试专家、管理协调等后勤支持人员等等,大家取长补短,方能合作多赢。 4. 有充足的经费支持,不仅研发人员薪水很高,没有生活压力等后顾之忧,也没有短期盈利和发表论文等压力。

这4点也许是DeepMind不断取代世界领先的AI成果的关键。反观,一般的大公司研究院,只是做到了其中第3点和第4点,但是,他们的要求急功近利:快速解决企业难题,要求成果快速应用,要求应用快速盈利。他们虽然996,却欲速则不达。大部分高校的科研部门,尤其是一个教授带几个学生的小团队似乎难以完全满足其中的任何1点。即使是地方政府耗费重金打造的新型创新科研平台,貌似这4点都具备,但是仔细研究一下,也多是来着高校和科研院所的兼职人员。

如此看来,DeepMind是一个目标远大,专心致志,团结协作,兵精粮足的科研精英团队。借鉴DeepMind团队成功经验,取得世界领先的AI技术是一个值得我们深思和三思。 DeepMind的先进经验,能否为我所用?如何组织一支AI铁军,力争超越DeepMind?能否解决DeepMind解决不了的世界难题,引领AI的未来发展?    




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