google deepmindd 团队中有哪些厉害的人物和技术积累

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-04-18 06:15 标签： deepmind lab
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DeepMind组建美国团队：加强与谷歌产品的联系
新浪科技&&|&&日
北京时间12月16日上午消息，Alphabet旗下英国人工智能部门DeepMind将在美国招聘首位研究员，以便促进大西洋两岸的合作。
　　北京时间12月16日上午消息，Alphabet旗下英国人工智能部门DeepMind将在美国招聘首位研究员，以便促进大西洋两岸的合作。　　DeepMind网站的招聘启事显示，此次招聘的职位是“应用研究科学家”，工作地点位于谷歌加州山景城总部。该公司发言人表示，他们后续还会招聘几十人，以便在美国建设一个小型团队，在谷歌总部与DeepMind之间架设桥梁，将DeepMind的更多技术突破带给世界各地的谷歌用户。　　DeepMind目前的所有研究人员都位于伦敦。　　招聘启事显示：“山景城的应用团队将由软件工程师和研究科学家组成，他们将共同为谷歌解决现实问题。”　　新招募的员工将在谷歌总部拥有自己的办公室。谷歌另外一个人工智能研究部门谷歌大脑也负责使用机器学习技术来改进该公司的众多产品，他们同样在总部设立了办公室。这两大部门都将争夺日益抢手的人工智能专家。　　DeepMind分为两个部门，一个从事纯计算机科学研究，另外一个则从事应用研究，基于人工智能技术打造现实产品和服务。DeepMind约有350名员工，其中四分之三任职于研究部门，另外四分之一任职于应用部门。　　应用部门已经与英国国民医疗保险制度合作开展了两个试点项目，其中一个可以利用人工智能技术检查眼病。但该公司的主要客户仍是谷歌自己。他们借助机器学习技术改进谷歌数据中心的效率，制冷设备的耗电量因此减少了40%，整体的用电效率都提升了15%——这段数据用于衡量数据中心里的电脑消耗的电力与整个数据中心总耗电量之间的比例。　　DeepMind联合创始人、应用部门负责人穆斯塔法·苏里曼（Mustafa Suleyman）曾经表示，计划把类似的技术应用到全国性的电网。　　该公司曾经表示，人工智能技术已经应用到谷歌广告业务和Google Play购物体验中。谷歌今后还计划将DeepMind近期在计算机语音领域取得的突破应用到该公司的个人数字助理中。　　DeepMind最新发布的职位负责的内容包括用强化学习技术解决更加实际的问题，这项技术可以利用游戏点数等奖励教给人工智能项目如何从事某项任务。　　DeepMind最著名的项目当属AlphaGo，这个人工智能机器人今年早些时候击败了韩国顶尖围棋选手李世石。这次胜利被视作计算机科学领域的重要里程碑，因为围棋组合的数量庞大，难以单纯凭借原始计算能力取胜。相反，必须依靠类似于人类直觉的计算模式来制定对弈策略。　　随时随地了解最新ICT产业资讯，请扫描二维码，或搜索"chnsourcing"，关注中国外包网官方微信。
作者：樵夫
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Google DeepMind团队公布玩游戏比人厉害的AI是如何做出来的
2013 年 12 月 DeepMind 的团队首次展现他们靠不断试错学习最后成为击败人类专业玩家的游戏高手AI时，许多在场的 AI 专家都感到有些震惊。这些 AI 靠着对游戏视频的观察来寻找出模式，然后操作控制器，并获得得分的反馈结果（高分奖励）。在反馈中不断调整自己的控制，最后 AI 完全靠自学而不是编码学会了玩 49 种 Atari 视频游戏，其中 43 种游戏玩得比之前的 AI 都要好；并在 23 种游戏中击败了人类的职业玩家。总的说来，DeepMind 的 AI 的设计核心是如何让计算机自行发现数据中存在的模式。其解决方案是深度神经网络与强化学习等方法的的结合。AI 并并不知道游戏规则，而是用深度神经网络来了解游戏的状态，找出哪一种行为能导致得分最高。尽管利用模拟神经网络来教电脑玩游戏（如军棋游戏）的方法已经使用了几十年，但是从未有人能像 DeepMind 团队那样以如此有用的方式结合到一起，智能系统普朗克学院的Bernhard Sch?lkopf主任称，其方案展现出了令人印象深刻的可适应性。如果有朋友有这个文章，希望分享出来一起研究。
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TA的最新馆藏“围棋人机大战”谁更强？ DeepMind团队有信心
　　昨天上午，李世石VS谷歌AlphaGo“围棋人机大战”赛前新闻发布会在韩国首尔举行，这已是“围棋人机大战”的第二次新闻发布会了。今年1月底，《自然》杂志上发布了谷歌AlphaGo在没有任何让子的情况下以5比0完胜欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾的消息及相关论文，随后谷歌方面透露AlphaGo将挑战这十年来的最佳围棋手李世石，此后“围棋人机大战”变成了世界范围内的热门话题，轰动效应甚至远超10年前国际象棋世界棋王卡斯帕罗夫与“深蓝”的“国际象棋人机大战”。
　　DeepMind团队对机器有信心
　　在赛前的新闻发布会上，谷歌董事长埃里克、DeepMind创始人哈萨比斯与李世石同时公开亮相。埃里克表示，这次无论谁胜谁负，实际上都是人类的胜利，正是因为人类的努力，才让机器有了现在的进展和突破。据哈萨比斯介绍，此次“人机大战”，谷歌的计算机性能与和樊麾比赛时的性能接近。谷歌方面介绍说，人类在学习围棋的过程中会有导师指导，而AlphaGo除了已有的数据以外，并没有导师来告诉它哪一步棋是正确的，这可能是它继续提高的一个难题。
　　哈萨比斯对“人机大战”充满自信，他介绍说，AlphaGo有18版软件，一直在自我对局，即使是相同版本，对局中也会出现不同招法，因为是根据蒙特卡洛搜索树采取策略，会形成非常有趣的棋谱。在和樊麾比赛后，AlphaGo进步很大，对阵李世石九段也有机会。至于AlphaGo进步了多少，他表示要留待时候再揭晓。
　　“我们都对10年前‘深蓝’VS卡斯帕罗夫的国际象棋人机大战印象深刻，认为如果机器能在围棋方面取得成功将会很惊人，所以两年前我们开始研究人工智能围棋的自我学习。围棋更注重直觉判断，因此难度比国象更高，但也让研发围棋程序更有意思。让机器复制人类思维还很困难，机器速度很快，擅长计算，但传统机器在直觉方面的表现并不算好。AlphaGo以后也有可能会公开，有助于其他人进步。很多人都在研究人工智能，我们希望能提高对人工智能的理解，试图去了解人类学习的机理。现在说来还早，但我们的项目技术将可以应用到很多领域，甚至将来有可能帮助利物浦队挑选球员。5年后人工智能会变得更加智能，深入到生活的方方面面。”哈萨比斯说。
　　李世石考虑3分钟即同意应战
　　李世石透露，他之所以接受机器的挑战，是因为听到欧洲冠军被谷歌的AlphaGo击败，感到很震惊。而谷歌在邀请他时，他觉得自己有很长时间去准备，所以考虑了3分钟就做出应战的决定。这次比赛是前所未有的，因为这次对手是机器，不可能从对方的棋谱上去备战，只能在脑海里和自己比赛，而他每天进行这样的训练至少2个小时以上。“同谷歌AlphaGo的较量是我职业生涯最重要的比赛之一，这种压力是前所未有的，因为我是代表人类同计算机对抗，这是我不能输的比赛，如果失败的话可能会对围棋的流行造成影响。”李世石还透露了一些鲜为人知的细节。实际上，谷歌公司原本有3个候选人，除了李世石还有中国第一高手柯洁和日本第一高手井山裕太。如果李世石不出战的话，很有可能这场比赛会安排由柯洁应战。李世石透露，当时自己并不知道AlphaGo有多厉害，也没见过它和欧洲冠军樊麾的5盘棋谱，甚至没过问奖金一事，直到签完保密合同后才知道，奖金为100万美元。据悉，此次比赛的用时选择和开赛时间等都按李世石提出的要求，看来他确实吸取了樊麾失败的教训。
　　谷歌AlphaGo的棋力进展神速深深刺激了其他也在通过围棋来测试与开发人工智能的竞争对手，他们没有料到，没过多久自己就已经落后谷歌AlphaGo这么多了，而且是毫无征兆、突如其来的，因为直到2015年11月在北京举行的世界计算机围棋锦标赛上，冠军韩国AI“石子旋风”仍被中国围棋“名人”连笑打到让六子才艰难取胜一局。于是，日本方面首先表示不服，要迎头赶上，3月1日，日本著名视频网站niconico直播了一场关于围棋的新闻发布会，宣布“DEEP ZEN GO”项目启动，日本要以超越谷歌的阿尔法围棋为目标，打造世界最强围棋软件，还提出了“打败谷歌，世界最强”的口号。记者施绍宗
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