《GoogleDeepMind’sGemini:TheNextBigThinginAI?》

在2014年，DeepMind被谷歌公司收购。紧接着在2016年，DeepMind研发的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石，这一壮举使得AI领域备受震撼。到了2023年，DeepMind与Google Brain成功整合，组成了Google DeepMind。该公司目前正致力于开发一项名为Gemini的新算法，据说这项算法将有望超越ChatGPT。这篇文章由编译团队提供，希望它能为您带来一些启示。

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德米斯·哈萨比斯，作为DeepMind的联合创始人和首席执行官，是一位在人工智能领域具有举足轻重地位的人物。他的创新思维和对技术的深刻理解使得DeepMind成为全球最具影响力的AI研究机构之一。而他的形象，也因为其独特的造型和公众人物身份，被广大民众所熟知。这些图片由塞缪尔·德罗曼拍摄并发布，记录了德米斯·哈萨比斯在工作中的瞬间，展现了他的专业素养和领导力。

在2016年，谷歌DeepMind人工智能实验室研发出一款名为AlphaGo的人工智能程序，其强大的围棋实力击败了世界冠军，这一突破性成果创造了历史。现如今，该实验室的联合创始人及CEO德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)透露，工程师团队正运用AlphaGo的技术，构建一个名为“Gemini”(双子座)的人工智能系统。据悉，这款系统的实力将超越OpenAI的ChatGPT，成为更为强大的存在。

DeepMind 的 Gemini 仍在开发之中，它是一个大型语言模型，可以处理文本，在性质上与支持 ChatGPT 的 GPT-4 相似。但哈萨比斯表示，团队将把这项技术与 AlphaGo 中使用的技术结合起来，旨在赋予该系统新的能力，如规划或解决问题的能力。

哈萨比斯表示：“在更高的维度上，我们可以将 Gemini 视为融合了 AlphaGo 类型系统部分优势以及大型模型卓越的语言能力的AI。此外，我们还有一些极具创意的新突破。”Gemini 的初次亮相是在上个月的谷歌开发者大会上，那时公司公布了一系列人工智能的新项目。

AlphaGo 是基于 DeepMind 所开创的强化学习技术的一种重要应用。这种技术通过让软件不断尝试并接受性能反馈,帮助其解决一些具有挑战性的问题,例如围棋或电子游戏等。此外,AlphaGo 还采用了“树搜索”方法,以便在棋盘上探索和记录各种可能的走法。未来,随着人工智能技术的不断发展,语言模型有望在互联网和计算机上执行更多任务,从而实现更大的突破。

哈萨比斯表示，Gemini项目目前还在研发阶段，预估耗时约数月，甚至可能达到数千万元或数亿美元规模。今年4月，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）已明确透露， developing GPT-4 的费用已经超过1亿美元。

01 迎头赶上

Gemini 的完成意味着其在谷歌应对来自 ChatGPT 及其他生成性人工智能技术的竞争挑战方面将扮演关键角色。作为一家引领技术潮流的搜索引擎制造商，谷歌不仅创造了众多创新技术，为新的人工智能想法提供了可能性，而且对其所研发的技术产品采取了审慎的开发与部署策略。

自从 ChatGPT 首次亮相以来，谷歌匆忙推出了自己的聊天机器人 Bard，并将生成式人工智能应用于其搜索引擎和许多其他产品中。为了加强人工智能研究，今年 4 月，该公司将哈萨比斯的部门 DeepMind，与谷歌的主要人工智能实验室 Google Brain 合并，创建了 Google DeepMind。哈萨比斯表示，新团队将把最近人工智能进展的两大基础力量结合在一起。他说：“如果你看看我们在人工智能领域所处的位置，就会发现 80% 或 90% 的创新都来自其中之一。在过去的十年里，两个顶尖 AI 团队做了很多了不起的事情。”

哈萨比斯在人工智能淘金领域拥有丰富的经验，他曾成功引领多次淘金热，使科技巨头们为之兴奋。最近的一次淘金热，同样得益于他的引导。

2014 年，DeepMind 在利用强化学习让人工智能掌握简单视频游戏后，被谷歌收购。在接下来的几年里，DeepMind 展示了这项技术如何完成曾经只有人类才能完成的事情。当 AlphaGo 在 2016 年击败围棋冠军李世石（Lee Sedol）时，许多人工智能专家都惊呆了，因为当时他们认为，机器要想精通如此复杂的围棋，还需要几十年的时间。

02 新式思维

训练像 OpenAI 的 GPT-4 这样的大型语言模型，需要将大量来自书籍、网页和其他来源精心编排的文本输入到被称为“转换器”的机器学习软件中。它使用训练数据中的模式，来熟练预测文本后面的字母和单词，这种简单的机制在回答问题和生成文本或代码方面被证明是非常强大的。

在制作 ChatGPT 和类似语言模型的过程中，另一个重要的步骤是，根据人类对人工智能模型答案的反馈，来进行强化学习，以提高其性能。DeepMind 在强化学习方面的深厚经验，可以让其研究人员赋予 Gemini 新的能力。

哈萨比斯及其团队还可能尝试利用人工智能其他领域的理念，来增强大型语言模型技术。本周早些时候，DeepMind 展示了一种算法，该算法能够学习使用各种不同的机械臂执行操作任务。

人们普遍认为，像人类和动物那样从对世界的实际体验中学习，对于提高人工智能的能力非常重要。一些人工智能专家认为，语言模型只能通过文本间接地了解世界，这是其一大局限性。

03 模糊的未来

哈萨比斯的任务是加速谷歌的人工智能工作，同时管理未知的、潜在的严重风险。最近，语言模型的快速发展，使许多人工智能专家（包括一些构建算法的专家）担心，这项技术是否会被恶意使用或变得难以控制。一些技术内部人士甚至呼吁暂停开发更强大的算法，以避免制造出危险的东西。

哈萨比斯说，人工智能的巨大潜在好处（比如在医疗保健或气候变化等领域发挥作用），使人类有必要继续发展这项技术。他还认为，强制暂停是不切实际的，因为这几乎不可能执行。他在谈到人工智能时表示：“如果操作得当，人工智能将成为有史以来对人类最有益的技术。我们必须大胆勇敢地去追求这些东西。”

这并不意味着哈萨比斯主张人工智能的发展要一马平川。早在 ChatGPT 出现之前，DeepMind 就一直在探索人工智能的潜在风险，该公司联合创始人之一谢恩·莱格（Shane Legg）多年来一直在公司内部领导一个“人工智能安全”小组。哈萨比斯上个月与其他知名人工智能人士一起签署了一份声明，警告说人工智能有朝一日可能会带来与核战争或疫情相当的风险。

哈萨比斯说，目前最大的挑战之一是确定能力更强的人工智能可能带来的风险。他说：“我认为这个领域需要做更多的研究，而且非常迫切，比如做一些评估测试，以确定新人工智能模型的能力和可控性。为此，DeepMind 可能会让外部科学家更容易使用其系统。”他表示：“我很希望学术界能尽早接触到这些前沿模型。”他认为，如果能这样做，可能有助于解决人们的担忧，即大公司以外的专家正被排除在最新的人工智能研究之外。

我们该对人工智能投入多少担忧呢？哈萨比斯说，没有人确切地知道人工智能是否会成为一个重大危险。但他确信，如果以目前的速度继续发展下去，就没有多少时间来制定保障措施了。

他说：“我确信，我们在 Gemini 中构建的各种东西是正确的，所以，我们没有理由认为它是无效的。”

译者：Jane