DeepMind的AI研究历程 - DeepMind最初是通过玩游戏来进行AI研究,从简单的Atari游戏到复杂的围棋游戏,逐步提升AI系统的能力[1] - DeepMind开发了AlphaGo系统,在2016年战胜了围棋世界冠军,这是一个重大突破,展示了AI系统可以学习并创造出新的策略[1] - DeepMind随后开发了AlphaZero系统,从零开始学习下国际象棋,在9个小时内就超越了所有人类和机器的水平,这是一个令人惊叹的成就[1] DeepMind在生物医学领域的应用 - DeepMind将AI技术应用于蛋白质折叠问题,开发了AlphaFold系统,在一年内预测了2亿种已知蛋白质的3D结构,相当于节省了数十亿年的人工实验时间[6] - DeepMind将AlphaFold的技术开源,让全球科学家都可以使用,这极大地加快了生物医学研究的进展[6] - DeepMind正在成立一家名为Isomorphic的新公司,将AlphaFold的技术拓展到化学领域,以加快新药物的发现和设计[6] 人工智能发展的挑战与展望 - 近年来,ChatGPT的出现引发了AI技术的竞争,各公司纷纷加快AI产品的开发和推出,这可能会导致一些不负责任的行为[1] - 公众已准备好接受并从这些系统中获得价值[1] - 即使存在缺陷,数百万人仍然发现这些系统非常有用[1] - 这些令人惊叹的技术已经准备好进入主流市场,不再局限于科学界[1] - 微软和OpenAI正在建设一个耗费巨大能源的超级计算机,以支持人工通用智能的发展[1] - 随着人工通用智能的临近,需要更多的跨行业合作来确保安全可靠的架构[1] - 政府、学术界和民间社会都应该参与制定人工通用智能发展的规则和标准[1] - 人工智能可以帮助科学家探索整个知识树,破解根本性问题,带来丰富的发现[1] - 期望使用人工通用智能来探索宇宙本质,尽管可能存在一些未知的领域[1]