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對(duì)話(huà)Google DeepMind資深科學(xué)家:強(qiáng)化學(xué)習(xí)是重點(diǎn),大模型時(shí)代AlphaZero依然重要

人工智能 新聞
從AlphaZero到Gemini,從棋盤(pán)到影響人們現(xiàn)實(shí)生活的更多領(lǐng)域,圍繞“通用AI”,量子位也和Nenad更深入地聊了聊其中的“Thinking Game”。

如果說(shuō)有一類(lèi)游戲貫穿AI發(fā)展的始終,圍繞其誕生的Thinking Game至今仍影響著最前沿AI技術(shù)的發(fā)展,那么答案很顯然:

棋類(lèi)游戲

就在新加坡舉辦的國(guó)際象棋世界冠軍賽(WCC 2024)上——就是中國(guó)國(guó)際象棋世界冠軍丁立人,迎戰(zhàn)國(guó)際象棋史上最年輕世界冠軍挑戰(zhàn)者、印度棋手古克什的比賽——盡管是人類(lèi)頂尖頭腦之間的對(duì)弈,比賽現(xiàn)場(chǎng),AI的氛圍仍然濃烈。

除了Imagen 3和Gemini Flash加持的創(chuàng)意棋子生成:

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△部分Google技術(shù)僅適用于出海開(kāi)發(fā)者

谷歌大模型還擔(dān)綱了比賽“解說(shuō)”的角色——Gemini支持的Chatting Chess,可以通過(guò)對(duì)話(huà)深入淺出地講解國(guó)際象棋中各種復(fù)雜概念,幫助觀眾更好地讀懂棋局。

△視頻來(lái)源:FIDE官方推特

新晉諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主Demis Hassabis(戴密斯·哈薩比斯)也在比賽首日出現(xiàn)在現(xiàn)場(chǎng),為兩位棋手開(kāi)棋。

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△圖源:FIDE youtube官方頻道

實(shí)際上,從上世紀(jì)50年代的AI跳棋,到擊敗棋王卡斯帕羅夫的深藍(lán),再到掀起人工智能第一波全球熱潮的AlphaGo……在載入史冊(cè)的歷史事件背后,棋類(lèi)游戲?qū)I更重要的影響或許是,啟發(fā)了身在時(shí)代洪流中的那些人。

哈薩比斯是其中之一。

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△圖源:《The Thinking Game》宣傳片

年少時(shí),他曾是同年齡段世界排名第二的棋手。他也在自傳電影《The Thinking Game》中坦言:

我實(shí)際上是通過(guò)游戲接觸到人工智能的。
I actually got into AI through games.

而在Google DeepMind,與棋類(lèi)游戲、進(jìn)而與AI深深聯(lián)結(jié)的人,還不只是哈薩比斯一人。

就在WCC現(xiàn)場(chǎng),量子位見(jiàn)到了深度參與AlphaZero項(xiàng)目的Google DeepMind資深研究科學(xué)家Nenad Toma?ev——同時(shí)也是一位國(guó)際象棋“狂熱愛(ài)好者”、FIDE(國(guó)際棋聯(lián))注冊(cè)棋手。

從AlphaZero到Gemini,從棋盤(pán)到影響人們現(xiàn)實(shí)生活的更多領(lǐng)域,圍繞“通用AI”,量子位也和Nenad更深入地聊了聊其中的“Thinking Game”。

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(以下為量子位與Nenad對(duì)話(huà)全文,在保留原意基礎(chǔ)上有編輯調(diào)整。)

“強(qiáng)化學(xué)習(xí)仍然非常重要”

量子位:大模型之后,像AlphaZero這樣的研究項(xiàng)目還在繼續(xù)嗎,是否在研究方向上有所改變?這些技術(shù)還會(huì)對(duì)我們的日常生活產(chǎn)生更大的影響嗎?

Nenad

當(dāng)任何研究領(lǐng)域出現(xiàn)重大變革時(shí),你都會(huì)看到研究方向的改變,一切照舊反而不太正常。但我認(rèn)為,強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為AlphaZero體現(xiàn)的原則,在大語(yǔ)言模型領(lǐng)域非常重要。

所以對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究仍然非常活躍,是整個(gè)AI社區(qū)關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。

我們已經(jīng)看到AI在各個(gè)方面產(chǎn)生越來(lái)越多的影響。其中一些影響對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)可能還不太明顯,因?yàn)榭茖W(xué)領(lǐng)域的重大突破往往需要一段時(shí)間才能傳播開(kāi)來(lái),并最終通過(guò)如醫(yī)療的改善、更好的產(chǎn)品等形式,影響人們的生活。

你可以把世界想象成一棵知識(shí)之樹(shù),有些問(wèn)題更接近根部,而應(yīng)用則在樹(shù)梢。從商業(yè)角度來(lái)說(shuō),大語(yǔ)言模型如Gemini,突然間降低了人們使用AI的門(mén)檻,這是一個(gè)非常強(qiáng)大的范式。但技術(shù)本身并不是突然發(fā)生的,正是因?yàn)槲覀冊(cè)趪?guó)際象棋、AlphaZero這樣的項(xiàng)目上的積累,啟發(fā)我們走到了這里。

我想說(shuō)的是,盡管AI在過(guò)去已經(jīng)取得了許多重大進(jìn)步,但如果不是AI的密切關(guān)注者,或者國(guó)際象棋愛(ài)好者這類(lèi)直接感受到影響的人,普通人可能不會(huì)注意到這些進(jìn)步,因?yàn)樗麄儫o(wú)法真正與這些系統(tǒng)交互,或從中獲得洞見(jiàn)。語(yǔ)言模型的通用性要強(qiáng)得多。

人工智能領(lǐng)域的長(zhǎng)期目標(biāo)是創(chuàng)造真正的通用人工智能系統(tǒng),并且讓我們能夠加以利用。為了利用這些系統(tǒng),我們需要一種與之交互的方式。人類(lèi)使用語(yǔ)言相互交流,因此我們可以使用語(yǔ)言與基于大語(yǔ)言模型的AI交流,這使它們非常易于使用。

如果你有一個(gè)非常復(fù)雜的用戶(hù)界面,必須輸入一些以某種方式編碼的特征,這對(duì)人類(lèi)用戶(hù)來(lái)說(shuō)是很難用的。但如果你可以跟模型用自然語(yǔ)言對(duì)話(huà),模型能夠給出回應(yīng),這就是一種非常強(qiáng)大的范式。

這種技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域可以是任何事情,當(dāng)然也可以只是為了好玩。你可以讓AI給你講故事,創(chuàng)作詩(shī)歌,或者生成你喜歡的圖像。但我們也看到其在醫(yī)療等領(lǐng)域的進(jìn)步。我們看到各種工作流程正在被自動(dòng)化或在一定程度上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,這是一個(gè)令人興奮的時(shí)代,讓我們拭目以待未來(lái)幾年會(huì)發(fā)生什么。

量子位:你認(rèn)為當(dāng)前哪些大模型應(yīng)用領(lǐng)域最具潛力?

Nenad

我認(rèn)為所有領(lǐng)域都會(huì)受益于大模型的潛力,問(wèn)題只在于我們?nèi)绾问褂盟鼈儯@顯然需要花費(fèi)一些時(shí)間和精力,去謹(jǐn)慎地進(jìn)行構(gòu)建和設(shè)計(jì)。

醫(yī)療是我非常熱衷的領(lǐng)域之一。我的家人們都是醫(yī)生,只有我這個(gè)“害群之馬”是計(jì)算機(jī)科學(xué)家(笑),他們對(duì)AI醫(yī)療感到害怕,但同時(shí)也充滿(mǎn)熱情。醫(yī)療是一個(gè)非常敏感、復(fù)雜的領(lǐng)域,因?yàn)樗P(guān)系到人們的生命和健康,你不能在這個(gè)領(lǐng)域奉行硅谷“快速行動(dòng)、打破常規(guī)”的思維模式。

作為研究人員,我們所做的很多工作是構(gòu)建看起來(lái)可行的概念驗(yàn)證系統(tǒng),但要真正落地實(shí)踐,還需要做更多的工作,以確保其安全性,比如進(jìn)行臨床試驗(yàn)。從一個(gè)想法到一個(gè)模型,到一個(gè)早期產(chǎn)品,再到通過(guò)試驗(yàn)并獲得批準(zhǔn),之后真正投入使用,這需要很多年時(shí)間。另外,即使AI已經(jīng)準(zhǔn)備就緒,也需要等待整個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)做好使用它的準(zhǔn)備。

AGI:炒作和宣傳不足同時(shí)存在

量子位:有人認(rèn)為大語(yǔ)言模型讓我們更接近AGI了,但也有人認(rèn)為AGI仍然是個(gè)被過(guò)分炒作的概念,你怎么看?

Nenad

我剛加入Google DeepMind的時(shí)候,我們的規(guī)模比現(xiàn)在要小得多,但當(dāng)時(shí)我們就是為數(shù)不多敢于說(shuō)出“AGI”這個(gè)詞,并真正暢想它的團(tuán)隊(duì)——我不想說(shuō)錯(cuò)話(huà),或許還有其他團(tuán)隊(duì)也是如此。

AGI顯然一直是AI領(lǐng)域的夢(mèng)想。但之前也曾出現(xiàn)過(guò)AI寒冬,當(dāng)時(shí)人們認(rèn)為AGI離我們很近,然后人們失望了,于是投資枯竭。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真正登上舞臺(tái)之前,這個(gè)流程被完整地走過(guò)了一遍。

即使是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)到舞臺(tái)中央,深度學(xué)習(xí)成為一種趨勢(shì)之后,仍然有人一再說(shuō)AI撞墻了,悲觀情緒仍然存在。但我認(rèn)為,現(xiàn)在有了語(yǔ)言模型,有了它們展現(xiàn)出的通用能力和性能,更多人開(kāi)始相信AGI是可能的,AGI正在成為一個(gè)被更廣泛討論的話(huà)題

以前,只有一些非常樂(lè)觀的技術(shù)專(zhuān)家會(huì)討論AGI,大家顯然都知道AGI還很遙遠(yuǎn)。盡管如此,我們會(huì)設(shè)想通往這一目標(biāo)的道路。舉個(gè)例子,從AlphaGo、AlphaZero開(kāi)始,到MuZero,再到更多更通用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)……

最終的問(wèn)題是如何實(shí)現(xiàn)AGI。不同的人對(duì)應(yīng)該把什么放在首位有不同的看法,比如語(yǔ)言是否是構(gòu)建AGI所必需的——從事機(jī)器人研究的人就可能更多地從空間智能的角度來(lái)思考AGI。

我認(rèn)為,語(yǔ)言發(fā)揮著巨大的作用,這也是語(yǔ)言模型能產(chǎn)生如此巨大影響的原因。人類(lèi)積累了幾千年的所有知識(shí)都以語(yǔ)言的形式表達(dá),用語(yǔ)言的形式寫(xiě)成,包括我們所知道的關(guān)于科學(xué)和其他一切的一切。因此,一個(gè)能夠很好地理解和使用語(yǔ)言的模型,就可以利用我們已有的所有知識(shí)。

想象一下,你創(chuàng)造了一個(gè)不會(huì)說(shuō)話(huà)、像嬰兒一樣對(duì)世界一無(wú)所知的AGI,那么它需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)、試錯(cuò),重新學(xué)習(xí)人類(lèi)在這么長(zhǎng)時(shí)間里學(xué)到的一切。這在原則上是可能的,它可能會(huì)自己發(fā)明一種語(yǔ)言等等,但這并不是最短路徑或者說(shuō)一個(gè)好的主意。

因此,語(yǔ)言模型讓我們?nèi)绱伺d奮是有原因的。人們目前正在構(gòu)建的、基于語(yǔ)言模型的智能體,確實(shí)具有許多AGI所需的特征。

但它們?nèi)杂芯窒扌?。所以說(shuō)到炒作,有人完全否定AI正在取得的進(jìn)展,也有人認(rèn)為語(yǔ)言模型就像魔法一樣能解決一切,這兩種看法都不正確。大模型是機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在某些方面表現(xiàn)出色,但也有一些其他缺陷。它們有很大的潛力,但仍有我們需要解決的問(wèn)題。

我是一個(gè)樂(lè)觀主義者,我認(rèn)為在未來(lái)幾年里,我們將能夠解決其中的許多缺陷。

過(guò)度炒作和宣傳不足同時(shí)存在,這使得有關(guān)這項(xiàng)技術(shù)的對(duì)話(huà)很難保持頭腦清醒、腳踏實(shí)地,這取決你在和誰(shuí)交談。我認(rèn)為事實(shí)總是介于兩者之間。

量子位:所以在你看來(lái),我們離AGI還有多遠(yuǎn)?

Nenad

我認(rèn)為這是不可能說(shuō)清楚的。你會(huì)看到有人預(yù)測(cè)是20年-50年,這聽(tīng)起來(lái)很遙遠(yuǎn);也有人說(shuō)大概是2年,這顯然是一個(gè)非常近期的預(yù)測(cè)。

目前這一切都尚未明朗,因?yàn)槿蛴性絹?lái)越多的人在研究這些問(wèn)題,每天都能看到非常多的新進(jìn)展。

我個(gè)人試圖緊跟所有最新進(jìn)展,但僅僅是每天發(fā)布的研究論文,其數(shù)量之多,就幾乎不可能讓一個(gè)人完全通讀,更不用說(shuō)詳細(xì)地了解所有內(nèi)容了。

因此,我們每個(gè)人都只能了解自己所關(guān)注領(lǐng)域的一部分情況,并試圖根據(jù)這些片段來(lái)理解事物的發(fā)展方向。

我想說(shuō),也許是一個(gè)無(wú)聊的答案,但事實(shí)可能介于兩者之間。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)是很難的,即使是短期的預(yù)測(cè),人們也總是犯錯(cuò)誤。所以當(dāng)你試圖做一個(gè)長(zhǎng)期的預(yù)測(cè),比如AGI是否會(huì)在5年、10年、15年或20年內(nèi)實(shí)現(xiàn)?這是很長(zhǎng)的一段時(shí)間,任何事情都可能發(fā)生。

我想,原則上,這將取決于AI社區(qū)能夠產(chǎn)生多少創(chuàng)造力和靈感。靈感越多,問(wèn)題就會(huì)更快得到解決;靈感不足,就需要更長(zhǎng)時(shí)間。在某種程度上,未來(lái)掌握在我們自己手中,但我們只能拭目以待。

One More Thing

當(dāng)被問(wèn)到平常都會(huì)用大模型做些什么時(shí),作為一位科學(xué)家+工程師,Nenad Toma?ev的回答是“幫忙寫(xiě)代碼”,還打了個(gè)小小廣告(doge):

我認(rèn)為Gemini對(duì)于各種事情都非常有用。
無(wú)關(guān)于代碼,每個(gè)人都可以用它處理自己的事情。

比如說(shuō),回到開(kāi)頭所說(shuō),咱們吃瓜群眾在等待丁立人與古克什大戰(zhàn)分出勝負(fù)的同時(shí),也在新加坡比賽現(xiàn)場(chǎng),嘗試了生成自己的創(chuàng)意棋子:

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還讓Gemini[1]給我們解釋了一下,丁立人的綽號(hào)為什么叫“沉默的風(fēng)暴”(Slient Storm)。

“沉默風(fēng)暴”這個(gè)綽號(hào)源于丁立人的棋風(fēng)特點(diǎn):他具備深度計(jì)算變化的能力,棋風(fēng)穩(wěn)健,卻又充滿(mǎn)爆發(fā)力。

他能夠在長(zhǎng)時(shí)間的相持中尋找機(jī)會(huì),也能在關(guān)鍵時(shí)刻抓住對(duì)手的失誤,一舉獲勝。

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[1]部分Google技術(shù)僅適用于出海開(kāi)發(fā)者

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 量子位
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