DeepMind y Google: la batalla por el control de la inteligencia artificial

Una noche en agosto de 2010 en la sala de conferencias en la orilla de la bahía de san francisco en la escena fue de 34 años de edad londinense por el nombre de Демис Хассабис. Al subir al podio tocada por el andar de la persona que intenta controlar sus nervios, él apretó sus labios en una breve sonrisa, y dijo: "bueno, hoy quiero hablar acerca de los distintos enfoques a la creación de un…". Él se detuvo, como si estuviera consciente, en la medida en voz alta dice acerca de sus ambiciones. Y dijo esto: "AGI".

ОИИ (AGI), el cual indica la inteligencia artificial, hipotética de un programa de ordenador que puede cumplir con los desafíos intelectuales tan bien como un hombre, o incluso mejor. ОИИ capaz de realizar ciertas tareas como el reconocimiento de la gente en la foto o de la traducción de idiomas, que en la actualidad son capaces de realizar varias inteligencias artificiales en nuestros teléfonos y ordenadores. Ellos serán capaces de mantener una conversación, jugar al ajedrez y hablar francés. Se podrán apreciar en los escritos de física, de escribir novelas, desarrollar estrategias de inversión y mantener el ambiente de la conversación con extraños. Se hará un seguimiento de las reacciones nucleares, administrar redes de suministro de energía y el flujo de transporte, y sin esfuerzo para alcanzar el éxito en todo lo demás. ОИИ hará más modernos de la ia hoy en día como calculadoras de bolsillo.

La Única inteligencia, capaz en la actualidad de realizar todas estas tareas, pertenece a un hombre. Pero la mente humana está limitada por el tamaño del cráneo, en la que se encuentra el cerebro. Su capacidad es limitada nula, la cantidad de energía que puede proporcionar al cuerpo. Porque ОИИ va a trabajar en equipos, él no va a sufrir de estas restricciones. Su inteligencia será limitado sólo por el número de procesadores disponibles. ОИИ puede comenzar con el monitoreo de las reacciones nucleares. Pero muy pronto descubrirá nuevas fuentes de energía, digerir más de trabajo en física por segundo que es capaz el hombre por mil años. La inteligencia de nivel humano, заручившийся la velocidad y la escalabilidad de los equipos, nos librará de problemas. Хассабис dijo peridico Observer, que está a la espera de ОИИ de la decisión, entre otras disciplinas, problemas tales como el cáncer, el cambio climático, la energía, la genómica, la macroeconomía y el sistema financiero".

La Conferencia, en la que actuó Хассабис, llamado Singularity Summit. Singularidad — la primera parte del nombre se refiere a la más probable consecuencia de la aparición de ОИИ, en opinión de futurologos. Porque ОИИ va a procesar la información con mayor velocidad de la que muy pronto se convertirá en una muy inteligente. Rápidos ciclos de superación darán lugar a una explosión de la mecánica de la inteligencia y, en consecuencia, las personas seguirán oliendo a кремниевую polvo. Debido a que este futuro se basa exclusivamente en los supuestos no comprobados, casi religiosamente sugieren que la singularidad de impedimento o una utopía, o un infierno.

A Juzgar por los nombres de los discursos de los participantes en la conferencia más creían en el primer éxodo: "la Mente y la forma de construir", "ia contra el envejecimiento", "Sustituyendo nuestros cuerpos", "Modificando la frontera entre la vida y la muerte". Se Хассабиса, por el contrario, parecía скучноватой: "Sistema нейронаучный enfoque de la creación de ОИИ".

Хассабис chagall entre la pasarela y plana, diciendo golpeteo. Estaba vestido en color burdeos jersey y una camisa blanca con botones, como un colegial. Su pequeño crecimiento, sólo parecía subrayaba su inteligencia. Hasta ahora, explicó Хассабис, los científicos se acercaban a la ОИИ de dos partes. Uno de los enfoques, conocido como el carácter de la ia, tratando de describir y programar todas las reglas necesarias para un sistema capaz de pensar como un humano. Este enfoque ha sido muy popular en la década de 1980 y 1990, pero no ha dado los resultados deseados. Хассабис creía que la arquitectura mental del cerebro es demasiado fino para describir su manera.

Un enfoque Diferente a los científicos que intentan reproducir físicas de la red del cerebro en forma digital. Esto tenía cierto sentido. Finalmente, el cerebro es el lecho del intelecto humano. Pero estos investigadores también se movían incorrecta mediante, dijo a la Хассабис. Su tarea fue similar a la creación de mapas de todas las estrellas en el Universo. Si más profundo, que se centra no en el nivel de funcionamiento del cerebro. Era como tratar de entender cómo funciona el Excel, romper el equipo y el estudio de la interacción de los transistores.

En Lugar de ello, Хассабис propuso un término medio: ОИИ debe tener la inspiración de amplios métodos mediante los cuales el cerebro procesa la información, y no de sistemas físicos o de determinadas reglas, que se aplica en situaciones concretas. En otras palabras, debe centrarse en la comprensión de software cerebro, y no de su hardware. Nuevas técnicas, tales como la resonancia magnética (resonancia magnética funcional), que permiten ver el interior del cerebro durante su trabajo, han dado a entender que esta comprensión es posible. Estudios recientes, dijo Хассабис, muestran que el cerebro aprende, reviviendo sus experiencias durante el sueño, a fin de identificar los principios generales. Los investigadores de la ia debe de imitar a un sistema de este tipo.

En la esquina inferior derecha de la apertura de la diapositiva ostenta el logotipo en forma de redondo azul de un vórtice. Dos palabras contiguas, impreso de abajo: DeepMind. Era la primera vez que una empresa se mencionó públicamente. Хассабис roto un año tratando de conseguir una invitación en Singularity Summit. La conferencia ha sido su amparo. En realidad, él necesita un minuto con peter Тилем, el multimillonario de silicon valley, quefinanció la conferencia. Хассабис quería inversión tilja.

Хассабис nunca habló acerca de por qué él necesita el apoyo de precisamente tilja. Pero til creía en ОИИ más Хассабис. Haciendo uso de la palabra en la Singularity Summit en 2009 til dijo que su mayor miedo era no la rebelión de los robots. Él está más preocupado por lo que la singularidad llegará el tiempo por delante. El mundo necesitaba de las nuevas tecnologías, para evitar la recesión.

DeepMind finalmente reunió a 2 millones de libras esterlinas, de los cuales 1,4 millones fueron tilja. Cuando Google compró la empresa en enero de 2014 por 600 millones de dólares, til y otros de los primeros inversores han recibido un beneficio de $ 5000% de su inversión.

Para muchos de los fundadores de ese sería un final feliz. Descansar, dar un paso atrás, pasar tiempo a solas con el dinero. Para Хассабиса mismo la adquisición de Google era sólo el primer paso en su búsqueda de la ОИИ. Él pasó la mayor parte de 2013, negociando los términos de la transacción. DeepMind tenía que trabajar por separado de su propietario. Iba a llegar las ventajas de la propiedad de Google, tales como el acceso a los flujos de fondos y capacidad de procesamiento, sin perder el control.

Хассабис pensaba que DeepMind puede convertirse en un híbrido: tiene un motor de nuevas empresas, los cerebros de los más grandes de las universidades y de los profundos bolsillos de uno de los más costosos de las empresas del mundo. Cada ingrediente en el lugar, para acelerar la llegada de ОИИ y eliminar las causas del sufrimiento humano.

hu de mister Хассабис

Демис Хассабис nació en el norte de londres, en 1976, en la familia del griego-grecochipriotas y китаянки con singapur sangre. Él era el mayor de tres hermanos y hermanas. La madre trabajaba en la británica de grandes almacenes John Lewis, y el padre dirigía una tienda de juguetes. El Хассабис se ha ocupado de ajedrez a la edad de cuatro años, observando el juego de su padre y de su tío. Después de varias semanas, ya обыгрывал adultos. A la edad de 13 años, se convirtió en la segunda en el mundo, el mejor ajedrecista de su edad. A los ocho años aprendió a programar en простеньком equipo.

La educación Superior Хассабис recibió en 1992, dos años antes de lo previsto. Consiguió un empleo como programador de videojuegos en Bullfrog Productions. Хассабис escribió Theme Park, en el que los jugadores creado y gestionado virtual del parque de atracciones. El juego tuvo un gran éxito y fue vendido a la tirada de 15 millones de copias, mediante la creación de un género de los juegos de simulación, con el objetivo de que no era vencer al enemigo, y optimizar el funcionamiento de un enorme complejo de un sistema, como centro o a la ciudad.

Además de la creación de juegos, Демис está bien en ellos jugando. Como adolescente, él corría entre las plantas a las competiciones de juegos de mesa, a la vez que compiten en los torneos de ajedrez, scrabble, el póker y el backgammon. En 1995, al estudiar informática en la universidad de cambridge, Хассабис la banda en la residencia de un torneo de go. De la antigua lámpara de un juego de estrategia, que es mucho más difícil de ajedrez. La habilidad debe exigir la intuición, adquirida en muchos años de experiencia. Nadie sabía si jugaba Хассабис, en general, del antes.

Primero Хассабис ganó el torneo para principiantes. Luego él fue el ganador de los jugadores experimentados, aunque con el hándicap. Charles matthews, el asistente de cambridge, en el torneo, recuerda el choque de cómo un jugador experto destruyó el 19-años de edad, el novato. Matthews tomó Хассабиса bajo su ala.

La Inteligencia y la ambición de los Хассабиса siempre se manifestaban en los juegos. El juego, a su vez, iniciaron su fascinación por la inteligencia. Viendo tu evolución en el ajedrez, se preguntaba, ¿se puede programar equipos de aprender de la misma manera como lo hizo él, acumulando experiencia. El juego ofrecido ambiente de aprendizaje, que no coincida con el del mundo real. Eran estrictas y cerradas. Debido a que los juegos están separados del mundo real, se puede practicar sin interferencias y aprovechar. Juego aceleran el tiempo: los jugadores forman mafiosa unos días y batalla del somme unos minutos.

En el Verano de 1997 Хассабис fue a japón. En mayo de ese año, el equipo de Deep Blue, propiedad de IBM, derrotó a garry kasparov, campeón del mundo de ajedrez. Por primera vez, el equipo derrotó al gran maestro. El partido ha atraído la atención de todo el mundo y ha causado preocupación por el creciente potencia y la amenaza potencial de los equipos. Cuando Хассабис se reunió con Масахико Фуцзувэра, un japonés es un maestro de los juegos de mesa, en la que habló acerca de los planes, que combinaba con sus intereses estratégicos de los juegos y de la inteligencia artificial: una vez se desarrollará un programa de computadora para derrotar al más grande jugador de go.

Хассабис acercaba a su carrera metódicamente. "A la edad de 20 años Хассабис creía que ciertas cosas deben estar en su lugar antes de que la inteligencia artificial puede pasar en el de él", dice matthews. "Él tenía un plan.

En 1998 fundó su propia consola de estudio bajo el nombre de Elixir. Хассабис se concentró en una muy ambicioso juego Republic: The Revolution, políticos complejos de simulación. Unos antes, todavía estudiando en la escuela, Хассабис le dijo a su amigo, suleimán, que el mundo necesita de ingentes de simulación para modelar a su compleja dinámica y resolver los complejos problemas sociales. Ahora él ha tratado de hacer esto en el juego.

Investir a sus aspiraciones en el código es más difícil de lo esperado. Elixir finalmente ha lanzado una versión reducida del juego para obtener más cálidos los clientes. Otros juegos han fracasado. En abril de 2005 Хассабис cerró el Elixir. Matthews considera que Хассабис fundó simplemente para obtener una experiencia de gestión. Ahora Хассабису no sólo era una importanteel área de conocimiento, antes de que él pudiera comenzar su aventura en la búsqueda de ОИИ. Tenía que entender el cerebro humano.

En el año 2005 Хассабис recibió su doctorado en neurología del University college de londres. Ha publicado muy influyente del mundo de la investigación de la memoria y de la imaginación. Una de las obras, que desde entonces fue citada a más de 1000 veces, ha demostrado que las personas con amnesia también es difícil imaginar una nueva experiencia, lo que implica la existencia de una relación entre la memoria y la creación de imágenes mentales. Хассабис bien pudo estructurar una comprensión del cerebro, necesaria para el dominio de ОИИ. La mayor parte de sus trabajos se reducía a una cuestión: ¿cómo el cerebro humano recibe y almacena el concepto y el conocimiento?

Хассабис estableció oficialmente, DeepMind 15 de noviembre de 2010. La misión de la empresa surgió de la misma, como ahora: "resolver la inteligencia", y luego usar esto para la solución de todo el resto. Como dijo Хассабис partes Singularity Summit, esto significa la traducción de nuestra comprensión de cómo el cerebro lleva a cabo tareas en el software, que es capaz de utilizar los mismos métodos para el aprendizaje.

Хассабис, en ningún caso, sostiene que la ciencia es totalmente concebido por la mente humana. El plan de aplicación de la ОИИ no era posible extraer de los cientos de investigación en el campo de la neurociencia. Pero claramente cree que comenzar a trabajar en ОИИ en una manera que le gusta, es muy posible. Sin embargo, también es posible que su confianza supera a la realidad. Estamos todavía muy poco lo que se sabe con certeza acerca de cómo realmente funciona el cerebro. En 2018, el equipo de investigadores australianos ha puesto en tela de juicio las conclusiones del doctor en ciencias Хассабиса. Por supuesto, esto es sólo un documento, sino que muestra que la ciencia detrás de la base del trabajo de DeepMind, está lejos de ser probada.

Suleiman y shane legge, obsesionado con ОИИ el neozelandés, que Хассабис también conocí en la universidad, se unió como cofundadores. La reputación de la empresa creció rápidamente. Хассабис floreció. "Él atrae, como un imán", dice ben faulkner, ex jefe de la Deep Mind. Muchos habían llegado de europa. Quizás el mayor logro DeepMind se ha anticipado en el activo de la contratación de personas con talento y retención de los más brillantes y los mejores de ellos.

Una de las técnicas de aprendizaje automático, en el que se centró la empresa ha crecido de doble aficiones Хассабиса juegos y нейронаукой: el aprendizaje por refuerzo. Este programa está diseñado para recopilar información sobre el medio ambiente y, a continuación, aprender de ella, muchas veces reproduciendo su experiencia — de la misma manera, como Хассабис describió la actividad cerebral durante el sueño en su conferencia en la Singularity Summit.

El Aprendizaje por refuerzo comienza desde cero. El programa muestra el entorno virtual, de las que ella no sabe nada, además de la política, como el juego simulador de ajedrez o juegos de video. El programa contiene al menos un componente, conocido como la red neuronal. Se compone de capas de computación de las estructuras que se tamiza la información, para identificar ciertas características o de la estrategia. Cada capa explora el entorno en su nivel de abstracción. Primero, estas redes tienen un mínimo de éxito, pero sus errores — y esto es importante — también en ellos se codifican. Poco a poco se vuelven más y más inteligente, experimentando con diferentes estrategias y recibiendo el premio en caso de éxito. Si el programa de ajedrez que se mueve una pieza y, en consecuencia, pierde el juego, más de este tipo de error no se permitirá. Gran parte de la magia de la inteligencia artificial es la velocidad con la que se repite la tarea.

El Trabajo de DeepMind llegó a su apogeo en el año 2016, cuando el equipo ha desarrollado un programa de inteligencia artificial, en que se usaba el aprendizaje por refuerzo junto con otras técnicas de juego de go. El programa bajo el nombre de AlphaGo provocó la sorpresa después de que derrotó al campeón del mundo en el partido con cinco juegos de seúl en el año 2016. La victoria de la máquina fue de 280 millones de personas, ha ocurrido diez años antes de lo que profetizaron de la máquina. En el año siguiente, una versión mejorada de AlphaGo ganó el campeón de china.

Como Deep Blue en 1997, AlphaGo ha cambiado la percepción del logro humano. Campeones entre los hombres, mentes brillantes del planeta, ya no se encontraban en la cima intelectual de la pirámide. Después de casi 20 años después de que Хассабис dijo acerca de sus ambiciones Фудзувере, él cumplió. Хассабис dijo que este partido lo ha llevado hasta las lágrimas. Se quedó agradecido Мэтьюзу.

DeepBlue ganó gracias a la fuerza bruta y velocidad de cálculo, pero el estilo de AlphaGo parecía artístico, casi humano. Su изощество y la sofisticación, de la superioridad de la computación de la fuerza, parecía que mostraban que DeepMind por delante de la competencia en la creación de un programa que es capaz de curar enfermedades y gestionar las ciudades.

DeepMind y la inteligencia artificial

Хассабис siempre he dicho que DeepMind va a cambiar el mundo para mejor. Pero en ОИИ no hay certeza. Si él nunca aparece, no lo sabemos, lo será para bien o para mal, si va a someterse a control humano. Si es que va a mantener las riendas?

Desde el principio Хассабис tratando de defender la independencia de DeepMind. Él siempre insistía en que DeepMind se quedó en londres. Cuando Google compró la compañía en 2014, la verificación ha sido más relevante. Хассабису no era necesario vender DeepMind de Google. De efectivo bastaba, y se esboza el modelo de negocio, en el que la empresa va a desarrollar juegos para la financiación de la investigación. Dinero en Google prometió mucho, pero él no quería transferir la compañía a la que se ha cultivado. En el marco del acuerdo de DeepMind ha establecido el acuerdo, que no permitiría que el de Googleunilateralmente tomar el control de la propiedad intelectual de la empresa. En el año anterior a la venta, según las fuentes, ambas partes firmaron un acuerdo — el Acuerdo sobre el cumplimiento de la ética y de la seguridad. Este acuerdo se ha redactado mayores de abogados en londres.

El Acuerdo de control de la principal tecnología ОИИ DeepMind, si se crea, en manos del consejo de ética. De acuerdo a la misma fuente, el consejo de ética no es un cosmético de la concesión por parte de Google, y proporciona un fuerte apoyo legal de DeepMind para mantener el control sobre su más valiosa y potencialmente la más peligrosa de la tecnología. Los nombres de los miembros de la comisión no se han hecho públicos, pero otra fuente cercana a DeepMind, y a Google, informó que los tres fundadores de DeepMind también están en el consejo. La compañía no revela nada.

Хассабис puede determinar el destino de DeepMind y otros métodos. Uno de ellos es la devoción. El personal, tanto antiguos como actuales, dicen que el programa de investigación Хассабиса es una de las mayores fortalezas de DeepMind. Su programa que ofrece una fascinante e importante en un trabajo sin presión por parte de la comunidad científica, atrajo a cientos de los mejores expertos del mundo. El DeepMind hay secundarios oficinas en parís y alberta. Muchos empleados se sienten más conectados con el Хассабисом y su misión, que con su corporativos padre, que sólo necesitan ingresos. Hasta Хассабис mantiene el compromiso personal, tiene gran poder sobre su único accionista. Mejor dejar que los talentos trabajan en DeepMind de forma remota, que encuentran en Facebook o Apple.

El DeepMind hay otra fuente de brazos, aunque se requiere una constante de recarga: favorable halo. La compañía ha logrado este. AlphaGo fue una excelente publicidad. Después de la compra de Google, la empresa en repetidas ocasiones producía milagros, que atraía la atención de todo el mundo. Uno de los ejemplos de software puede detectar patrones de la digitalización de los ojos, que son indicadores de la degeneración macular. Otro programa aprendí a jugar al ajedrez desde cero, utilizando una arquitectura similar a AlphaGo, y se convirtió en el más grande jugador de todos los tiempos a través de nueve horas de juego con la misma. En diciembre de 2018, el programa de AlphaFold resultó ser más precisa que la competencia, en la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas de la lista de componentes, potencialmente capaces de curar enfermedades como el parkinson y el alzheimer.

DeepMind particularmente orgulloso elaborados algoritmos que calculan los medios más eficaces de enfriamiento de centros de datos de Google, que contienen alrededor de 2,5 millones de servidores de ordenador. En el 2016, DeepMind dijo que redujo los costes de Google de la electricidad en un 40%. Pero algunos expertos dicen que es la ostentación exagerada. Google utilizó algoritmos para la optimización de sus centros, mucho antes de la aparición de DeepMind. Hay la opinión de que DeepMind infla sus méritos, para adquirir valor a los ojos de Alphabet. La empresa matriz de Google Alphabet paga DeepMind por estos servicios. En el año 2017, la última ha sacado Alphabet la cuenta a los 54 millones de libras esterlinas. Estas cifras palidecen en comparación con sobrecarga DeepMind. En ese mismo año, pasó de 200 millones de libras en el personal. En general, en el año 2017, DeepMind perdió 282 millones de libras.

Este Es un centavo para el rico gigante. Pero otras filiales de la empresa Alphabet atraído la atención de ruth porat, avaro financiera director general de Alphabet. Google Fiber, un intento de construir un proveedor de servicios de internet, se puso en pausa después de que quedó claro que la inversión va a pagar durante décadas. Los investigadores de la ia también se preguntan, "запоратят" ¿ DeepMind.

El despliegue Gradual de los logros de DeepMind en el campo de la ia es parte de la estrategia, poco a poco выстраивающей la reputación de la empresa. Esto es especialmente valioso cuando Google acusan de violación de la privacidad de los usuarios y la difusión de la фейковых de noticias. DeepMind también la suerte de conseguir seguidores en el más alto nivel de larry page, uno de los dos fundadores de Google, ahora el director ejecutivo de Alphabet. Page está muy cerca Хассабису. El padre page — karl — estudió нейросети en la década de 1960. En los inicios de su carrera, page dijo que Google ha creado exclusivamente para fundar la ia.

El control Exhaustivo de DeepMind por encima de la prensa no corresponde académico con el espíritu que impregna la empresa. Algunos científicos se quejan de que les es difícil publicar su trabajo: tienen que superar las capas internas de la aprobación, antes de que puedan incluso presentar el trabajo en una conferencia o en una revista. DeepMind considera que se debe actuar con cuidado para no asustar al público con perspectiva de ОИИ. Pero demasiado duras acusaciones pueden estropear el académico de la atmósfera y debilitar a la lealtad de los empleados.

Después de cinco años después de la compra de Google, la cuestión de quién controla DeepMind, se convierte en crítico. Los fundadores y los primeros empleados de la empresa, se acercan a la puerta, cuando se puede salir con la compensación económica que han recibido de la compra de la empresa (acciones Хассабиса, probablemente, son del orden de 100 millones de libras). Pero una fuente cercana a la empresa, implica que Alphabet alejó el pago de los fundadores de varios años. Teniendo en cuenta su incansable de foco, Хассабис difícilmente спрыгнет con el barco. Él se interesa por el dinero, sólo en la medida en que le ayudan en la proximidad de la meta de toda la vida. Pero algunos colegas se han ido. Tres ingenieros de ia dejado la compañía desde principios de 2019. Ben laurie, uno de los más destacados ingenieros de seguridad en el mundo, está de vuelta en Google. Esto, por supuesto,no es mucho, pero DeepMind ofrece esta maravillosa misión y la remuneración digna que irse nadie y no debería.

Mientras que el de Google no es muy interfiera con DeepMind. Pero una reciente evento despertó la preocupación de cuánto tiempo la empresa será capaz de mantener su independencia.

DeepMind, la medicina y la inteligencia artificial

DeepMind siempre iba a usar la ia para la mejora de la salud. En febrero de 2016, ha creado una nueva unidad de DeepMind Health liderado por mustafa suleiman; uno de los fundadores de la empresa. Suleiman, cuya madre enfermera, la esperanza de crear un programa llamado Streams, que advertía sería de los médicos sobre el deterioro de la salud del paciente. DeepMind haría una remuneración en función de los indicadores. Debido a que esta tarea exigía el acceso a la información confidencial de los pacientes, suleiman creó Independiente de expertos de la comisión (IRP), en la que han caído los buenos ingleses, los expertos en salud y tecnología. DeepMind fue lo suficientemente sabio para inglés. Posteriormente, el británico informativo de la alta comisionada ha descubierto que uno de los socios de los hospitales ha violado la ley al tratamiento de los datos de los pacientes. Sin embargo, a fines de 2017, suleiman ha firmado acuerdos con cuatro grandes hospitales.

El 8 de noviembre de 2018, Google anunció la creación de un departamento propio de salud — Google Health. Después de cinco días anunciaron que DeepMind Health debe unirse a los esfuerzos de la empresa matriz. DeepMind nadie advirtió. Según la información obtenida de las consultas sobre la libertad de información, se ha notificado el cambio de un hospital, los socios sólo por tres días. DeepMind se negó a informar, cuando comenzó el debate sobre la fusión, sin embargo, dijo que un breve intervalo de tiempo entre la notificación y el público el anuncio responde a los intereses de la transparencia. En el 2016, suleiman escribió que "los datos del paciente, nunca se relacionan con las cuentas, productos o servicios de Google". Su promesa, parecía que se había roto.

Anexión de Google enfureció personal de DeepMind Health. Según personas cercanas al equipo de salud, más empleados planean dejar la compañía después de completar el proceso de absorción.

Este episodio muestra que los periféricos de una parte del trabajo DeepMind vulnerables para Google. DeepMind dijo que "todos estamos de acuerdo en que tiene sentido combinar estos esfuerzos en una distribución de esfuerzo con grandes recursos". Esto plantea la cuestión de si Google aplicar la misma lógica a la labor de DeepMind sobre ОИИ.

Si se mira a lo grande, DeepMind ha logrado grandes éxitos. Ella ya ha creado un software que se puede aprender a realizar tareas en la сверхчеловеческом nivel. Хассабис a menudo se hace referencia en la web, un videojuego para la consola de Atari. El jugador controla el murciélago, que se puede mover horizontalmente y con su ayuda, gerente, llevándolos en los bloques anteriores, que se destruyen en caso de colisión. El jugador gana cuando todos los bloques destruidos. Pierde, si la pelota cae más allá de la plataforma. Sin humanas de instrucciones de un programa de DeepMind, no sólo aprendió a jugar a este juego, pero y lanzar bolas en el espacio detrás de los bloques, para aprovechar rebotes. Esto demuestra el poder de la enseñanza con el refuerzo y los poderes de los programas informáticos DeepMind.

La Demostración, por supuesto, es impresionante. Pero Хассабис algo en silencio. Si la plataforma virtual de levantar aunque un poco más arriba, el programa cometa un error. Una habilidad que ha adquirido el programa de DeepMind, tan limitada, que no puede reaccionar, incluso pequeños cambios en el medio ambiente que el hombre pueda vencer con facilidad. Pero en el mundo hay muchas sutilezas. Para el diagnóstico de la inteligencia, no hay dos iguales de los órganos del cuerpo. Para la mecánica de la inteligencia de dos similares motor nunca serán los mismos que en el customizing. Por lo tanto, la edición de programas en el medio silvestre es una tarea difícil.

La Segunda cosa que rara vez dice DeepMind, radica en el hecho de que el éxito en entornos virtuales depende de la disponibilidad de la función de la remuneración: la señal, que permite que el software de medir su progreso. El programa se entera de que рикошетирование de la parte posterior de la pared aumenta su costo. La mayor parte del trabajo DeepMind con AlphaGo consistía en la creación de la función de la remuneración compatible con este desafiante juego. Por desgracia, el mundo real no ofrece sencillos de premios. El progreso rara vez se mide en distintos puntos. El cerebro humano recibe una señal del éxito de la tarea directamente en el proceso de su ejecución, y no después.

DeepMind ha encontrado una manera de evitar esto, aprovechando la enorme cantidad de potencia de procesamiento. AlphaGo juega el juego de miles de años de tiempo humano, para algo que aprender. Muchos filósofos de la ia sospechan que es una solución inaceptable para las tareas que ofrecen la más débil de la recompensa. DeepMind reconoce la existencia de tales ambigüedades. Recientemente se haya ocupado de StarCraft 2, el informático de la estrategia. Las decisiones adoptadas en el comienzo del juego, tienen consecuencias que se manifiestan más tarde, lo que es propio de la sinuosa y tardía de la retroalimentación de tareas reales. En enero de software de DeepMind обыграло algunos de los mejores jugadores del mundo, y esto era muy impresionante, a pesar de las estrictas limitaciones. El programa también comenzó a estudiar la función de la remuneración, siguiendo los comentarios de la gente. Pero la inclusión de hombres de instrucciones en un ciclo de un riesgo de pérdida de la escala y la velocidad.

Como los actuales y antiguos investigadores de DeepMind y Google en condición de anonimato expresaron su escepticismo en lo que DeepMind podrá conseguir ОИИ con el uso de dichas técnicas. Para ellos el deseo de alcanzar el altoel rendimiento en entornos simulados dificulta la solución del problema de la función de la remuneración. Y sin embargo, precisamente este enfoque está en la base de DeepMind. La empresa cuenta con una interna de la competencia, cuando el programa de competencia de equipos que luchan por la supremacía.

Хассабис siempre veía la vida como un juego. La mayor parte de su carrera se ha dedicado a su creación, la mayor parte de su tiempo libre se ha gastado en el proceso de juego. En DeepMind se utiliza para la elaboración de un fuerte de la inteligencia artificial. Como su software, Хассабис aprende de su propia experiencia. La persecución de ОИИ en última instancia puede conducir a un callejón sin salida, de paso inventando útiles de la tecnología médica y одолевая los mejores en su nivel de habilidad de los jugadores. Pero también puede crear ОИИ justo debajo de la nariz es el de Google, pero fuera de su control. Y si esto lo consigue hacer, Демис Хассабис gana el más difícil de todos.

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