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Demis Hassabis:AI 的強(qiáng)大,超乎想象

發(fā)布人:傳感器技術(shù) 時(shí)間:2022-08-15 來(lái)源:工程師 發(fā)布文章
有人認(rèn)為 AI 已經(jīng)窮途末路,但一些絕頂聰明的人還在繼續(xù)求索。

來(lái)源|AI科技評(píng)論整理|黃楠、王玥編輯|陳彩嫻近日,DeepMind 的創(chuàng)始人 Demis Hassabis 作客 Lex Fridman 的播客節(jié)目,談了許多有趣的觀點(diǎn)。在訪談的一開頭,Hassabis 就直言圖靈測(cè)試已經(jīng)過(guò)時(shí),因?yàn)檫@是數(shù)十年提出來(lái)的一個(gè)基準(zhǔn),且圖靈測(cè)試是根據(jù)人的行動(dòng)與反應(yīng)來(lái)作判斷,這就容易出現(xiàn)類似前段時(shí)間谷歌一工程師稱 AI 系統(tǒng)已有意識(shí)的“鬧劇”:研究者與一個(gè)語(yǔ)言模型對(duì)話,將自己的感知映射在對(duì)模型的判斷上,有失客觀。從2015年成立至今,DeepMind在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展給世界帶來(lái)過(guò)一次又一次的驚喜:從游戲程序AlphaGo到蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)模型AlphaFold,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)突破解決了困擾人類科學(xué)家多年的重大科學(xué)問(wèn)題,其背后團(tuán)隊(duì)的思考與動(dòng)力,讓人神往。在Hassabis的這次訪談中,他還談到一個(gè)有趣的觀點(diǎn),即 AI 超越人類的智能局限。當(dāng)人類可能已經(jīng)習(xí)慣這個(gè)有時(shí)間的三維世界,AI 也許可以達(dá)到從十二維理解世界的智能,擺脫工具的本質(zhì),因?yàn)槲覀內(nèi)祟悓?duì)世界的理解也還存在許多不足之處。以下是對(duì)Demis Hassabis的訪談?wù)恚?/span>

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從游戲到 AILex Fridman:你是從什么時(shí)候開始喜歡上編程的?Demis Hassabis:我大約4歲開始下棋,8歲時(shí)用在一場(chǎng)國(guó)際象棋比賽中獲得的獎(jiǎng)金買了我的第一臺(tái)電腦,一臺(tái)zx spectrum,后面我買了關(guān)于編程的書。我在一開始用電腦制作游戲時(shí)就愛(ài)上了計(jì)算機(jī),覺(jué)得它們非常神奇,是自己思想的延伸,你可以讓它們做一些任務(wù),隔天睡醒回來(lái)時(shí)它就已經(jīng)解決了。當(dāng)然,所有機(jī)器在某種程度上都能做到這一點(diǎn),增強(qiáng)我們的自然能力,例如汽車讓我們的移動(dòng)速度超過(guò)奔跑速度。但人工智能是機(jī)器能夠做所有學(xué)習(xí)的最終表現(xiàn),因此,我的想法也很自然地延伸到了人工智能。Lex Fridman:你是什么時(shí)候愛(ài)上人工智能的呢?什么時(shí)候開始了解到,它不只可以在睡覺(jué)的時(shí)候?qū)懗绦?/strong>、做數(shù)學(xué)運(yùn)算,還可以執(zhí)行比數(shù)學(xué)運(yùn)算更復(fù)雜的任務(wù)?Demis Hassabis:大概可以分為幾個(gè)階段。我是青少年國(guó)際象棋隊(duì)的隊(duì)長(zhǎng),在大概10歲、11歲的時(shí)候打算成為一名職業(yè)棋手,這是我的第一個(gè)夢(mèng)想。12歲時(shí)我達(dá)到大師級(jí)的水平,是世界上排名第二的棋手,僅次于Judith Pologer。當(dāng)我試圖提高棋藝,首先需要提高自己的思維過(guò)程,思考大腦是如何想出這些想法的?它為什么會(huì)犯錯(cuò)?怎樣才能改善這個(gè)思維過(guò)程?就像80年代早期和中期的國(guó)際象棋計(jì)算機(jī),我已經(jīng)習(xí)慣了有一個(gè) Kasparov 的品牌版本,雖然不像今天那么強(qiáng)大,但也可以通過(guò)與其練習(xí)來(lái)達(dá)到提高的目的。當(dāng)時(shí)我想,這真是太神奇了,有人把這個(gè)棋盤編成程序來(lái)下象棋。我買了一本 David Levy 在1984年出版的《國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)手冊(cè)》,這是本非常有意義的書,讓我可以充分了解國(guó)際象棋程序是如何制作的。圖片圖注:Kasparov,前蘇聯(lián)、俄羅斯職業(yè)國(guó)際象棋棋手,國(guó)際象棋特級(jí)大師我的第一個(gè)人工智能程序是由我的Amiga編程的,我寫了一個(gè)程序來(lái)玩奧賽羅逆向思維,這是一個(gè)比國(guó)際象棋稍微簡(jiǎn)單的游戲,但我在當(dāng)中使用了國(guó)際象棋程序的所有原則,即α-β搜索等。第二個(gè)階段是在我16、17歲左右時(shí)設(shè)計(jì)的一個(gè)叫 "主題公園 "的游戲,其中涉及到 AI 在游戲中模擬,盡管以今天的 AI 標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看它很簡(jiǎn)單,但它會(huì)對(duì)你作為玩家的游戲方式做出反應(yīng),因此它也被稱為沙盒游戲。Lex Fridman:可否說(shuō)一些 AI 的關(guān)鍵聯(lián)系?在游戲中創(chuàng)建 AI 系統(tǒng)需要什么?Demis Hassabis:在我還是個(gè)孩子時(shí)就在游戲中訓(xùn)練自己,后面經(jīng)歷了一個(gè)設(shè)計(jì)游戲和編寫 AI for 游戲的階段。我90年代寫的所有游戲,都以人工智能為核心組成部分。之所以在游戲行業(yè)這么做,是因?yàn)楫?dāng)時(shí)我認(rèn)為游戲行業(yè)是技術(shù)的最前沿,像 John Carmack 和 Quake,好像都是在游戲中進(jìn)行的。我們?nèi)栽趶漠?dāng)中獲取好處,像GPU,是為計(jì)算機(jī)圖形而發(fā)明的,但后來(lái)被發(fā)現(xiàn)對(duì) AI 有重要作用。所以當(dāng)時(shí)我認(rèn)為,游戲中擁有最前沿的人工智能。早期我參與過(guò)一個(gè)叫"黑白"的游戲,它是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)游戲中應(yīng)用最深刻的例子。你可以在游戲中訓(xùn)練一個(gè)小寵物,它會(huì)從你對(duì)待它的方式中進(jìn)行學(xué)習(xí),如果你對(duì)它不好,那它就會(huì)變得刻薄,并對(duì)你的村民和你所管理的小部落刻薄。但如果你善待它,它也會(huì)變得善良。Lex Fridman:游戲對(duì)善與惡的映射讓我意識(shí)到,你可以通過(guò)你所做的選擇來(lái)確定結(jié)局。游戲可以帶來(lái)這種哲學(xué)意義。Demis Hassabis:我認(rèn)為游戲是一種獨(dú)特的媒介,作為玩家并不僅僅是被動(dòng)地消費(fèi)娛樂(lè),實(shí)際上,你是作為一個(gè)代表積極參與的。所以我認(rèn)為這就是游戲在某些方面比其他媒介,例如電影和書籍等更有內(nèi)涵的原因。從一開始我們就對(duì) AI 進(jìn)行了深入的思考,將游戲作為證明和開放 AI 算法的試驗(yàn)場(chǎng)。這也是 Deepmind 最初使用大量游戲作為主要測(cè)試平臺(tái)的原因,因?yàn)橛螒蚍浅8咝В埠苋菀子兄笜?biāo)來(lái)查看 AI 系統(tǒng)是如何改進(jìn)的,思考的方向,以及是否在做漸進(jìn)式地改進(jìn)。Lex Fridman:假設(shè)我們不能制造一臺(tái)能在國(guó)際象棋中擊敗人類的機(jī)器,那么人們會(huì)認(rèn)為,由于組合的復(fù)雜性,圍棋是一個(gè)無(wú)法破解的游戲。但最終,AI 研究者造出了這臺(tái)機(jī)器人類才意識(shí)到,我們沒(méi)有想象中那么聰明。Demis Hassabis:這是一段有趣的思考旅程,尤其是當(dāng)我從兩個(gè)角度(AI 創(chuàng)造者與游戲玩家)來(lái)理解時(shí),更覺(jué)得神奇,同時(shí)又有點(diǎn)苦樂(lè)參半的感覺(jué)。Kasparov 將國(guó)際象棋稱為智能“果蠅”,我蠻喜歡這個(gè)形容,因?yàn)閲?guó)際象棋從一開始就與 AI 密切相關(guān)。我認(rèn)為每一位 AI 實(shí)踐者,包括圖靈和香農(nóng),以及這一領(lǐng)域的所有先輩們,都嘗試過(guò)編寫一個(gè)國(guó)際象棋程序。香農(nóng)在1949年寫了第一個(gè)關(guān)于國(guó)際象棋的程序文檔,圖靈也曾寫過(guò)一個(gè)著名的國(guó)際象棋程序,但由于計(jì)算機(jī)太慢無(wú)法運(yùn)行,因此他用鉛筆和紙來(lái)手動(dòng)運(yùn)行程序,跟朋友一起玩。DeepBlue 的出現(xiàn)是一個(gè)重要的時(shí)刻,它結(jié)合了我喜歡的所有東西,包括國(guó)際象棋、計(jì)算機(jī)和人工智能。1996年,它打敗了 Garry Kasparov。在那之后,我對(duì) Kasparov 頭腦的印象比對(duì) DeepBlue 印象更深,因?yàn)?Kasparov 是人類的頭腦,他不僅可以與計(jì)算機(jī)在下棋方面達(dá)到同一水平,Kasparov 也可以做人類能做的一切,比如騎自行車、說(shuō)多國(guó)語(yǔ)言、參與政治活動(dòng)等等。DeepBlue 雖然在國(guó)際象棋中有過(guò)輝煌時(shí)刻,但它實(shí)際上是將國(guó)際象棋大師的知識(shí)提煉成一個(gè)程序,無(wú)法做其他任何事情。因此我認(rèn)為該系統(tǒng)中缺少了一些智能的東西,這也是我們嘗試做 AlphaGo 的原因。Lex Fridman:讓我們簡(jiǎn)單地談?wù)剣?guó)際象棋中關(guān)于人類的一面。你從游戲設(shè)計(jì)的角度提出,象棋之所以吸引人是因?yàn)樗怯螒?。能否解釋一下,在bishop(國(guó)際象棋中的“象”)和knight(國(guó)際象棋中的“馬”)之間是否存在一種創(chuàng)造性的張力是什么讓游戲具有吸引力,并且能跨越幾個(gè)世紀(jì)?Demis Hassabis:我也在思考這個(gè)問(wèn)題。實(shí)際上很多優(yōu)秀的象棋玩家并不一定是從游戲設(shè)計(jì)師的角度去思考這個(gè)問(wèn)題。為什么國(guó)際象棋如此吸引人?我認(rèn)為一個(gè)關(guān)鍵的原因是不同棋位的動(dòng)態(tài),你可以分辨出它們是封閉的還是開放的,想一下象和馬的移動(dòng)方式有多么不同,而后國(guó)際象棋在已經(jīng)進(jìn)化到平衡這二者的程度,大致都是3分。圖片Lex Fridman:所以你認(rèn)為動(dòng)態(tài)總是存在的,而剩下的規(guī)則是試圖穩(wěn)定游戲。Demis Hassabis:也許這有點(diǎn)像雞生蛋還是蛋生雞的情況,但二者達(dá)到一種美麗的平衡,象和馬和騎士權(quán)力不同,但在整個(gè)宇宙的位置中其價(jià)值是相等的。過(guò)去的幾百年里,它們一直被人類所平衡,我認(rèn)為這賦予了游戲創(chuàng)造性的張力。Lex Fridman:你認(rèn)為 AI 系統(tǒng)能吸引人類去設(shè)計(jì)游戲嗎?Demis Hassabis:這是個(gè)有趣的問(wèn)題。如果把創(chuàng)造力定義為想出一些原創(chuàng)的、對(duì)某個(gè)目的有用的東西,那么最低水平的創(chuàng)造力就像一個(gè)插值表達(dá),基礎(chǔ)的 AI 系統(tǒng)都具備這樣的能力。給它看數(shù)百萬(wàn)張貓的照片,然后給我一只普通的貓,這個(gè)被稱之為插值。還有像 AlphaGo,它可以推斷。AlphaGo 與自己對(duì)弈了數(shù)百萬(wàn)場(chǎng)后想出了一些非常棒的新點(diǎn)子,比如在對(duì)弈中走37步,提供了一個(gè)人類從未想到的策略,盡管我們已經(jīng)玩了上百數(shù)千年。在此之上還有一個(gè)層次,就是能否跳出思維定式做真正的創(chuàng)新。你能發(fā)明象棋,而不是想出一個(gè)棋步么?是否能發(fā)明國(guó)際象棋、或其他和國(guó)際象棋或圍棋一樣的東西?我認(rèn)為有一天 AI 可以做到,而現(xiàn)在的問(wèn)題是如何給一個(gè)程序指定這個(gè)任務(wù)。我們還不能把高層次抽象概念具體到人工智能系統(tǒng)中,它們?cè)谡嬲斫飧邔哟蔚母拍罨虺橄蟾拍罘矫嫒匀蝗鄙僖恍〇|西。就目前而言,它們可以組合和構(gòu)成,AI 能夠做插值和推斷,但都不是真正的發(fā)明。Lex Fridman:提出規(guī)則集并優(yōu)化,圍繞這些規(guī)則集制定復(fù)雜的目標(biāo),是我們目前無(wú)法做到。但是否可以采用一個(gè)特定的規(guī)則集并運(yùn)行,觀察 AI 系統(tǒng)從頭開始學(xué)習(xí)的時(shí)間有多長(zhǎng)?Demis Hassabis:實(shí)際上我考慮過(guò),這對(duì)于游戲設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)是驚人的。如果有一個(gè)系統(tǒng)拿你的游戲玩上千萬(wàn)次,也許一夜之間就能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)平衡規(guī)則。可以通過(guò)方程或參數(shù)來(lái)調(diào)整游戲中的單位或規(guī)則,使游戲更平衡。這有點(diǎn)像給出一個(gè)基本集,通過(guò)蒙特卡羅方法搜索或類似的方法來(lái)探索,那將是超級(jí)強(qiáng)大的工具。而為了自動(dòng)平衡,通常需要從數(shù)百場(chǎng)比賽中訓(xùn)練數(shù)千小時(shí),平衡像星際爭(zhēng)霸、暴雪等這樣的游戲是令人震驚的,這需要測(cè)試人員年復(fù)一年的時(shí)間。所以可以想象,當(dāng)某個(gè)時(shí)刻這些東西變得足夠有效,你可能會(huì)想在一夜之間做到。Lex Fridman:你認(rèn)為我們生活在模擬(Simulation)中嗎?Demis Hassabis:是的。Nick Bostrom 首次提出了著名的模擬理論,但我不太相信它。從某種意義上說(shuō),我們是在某種電腦游戲中,或者我們的后代以某種方式在 21 世紀(jì)重塑地球。理解物理學(xué)和宇宙的最佳方式是從計(jì)算的角度將其理解為信息宇宙,實(shí)際上,信息是現(xiàn)實(shí)的最基本單位。與物質(zhì)或能量相比,物理學(xué)家會(huì)說(shuō) E=mc2,這是宇宙的基礎(chǔ)。但我認(rèn)為,信息可能是描述宇宙的最基本方式,它本身可以指定能量或物質(zhì)正確的物質(zhì)。因此可以說(shuō)我們處于某種模擬中。但我不同意這些想法丟棄數(shù)十億個(gè)模擬。Lex Fridman:基于你對(duì)通用術(shù)語(yǔ)機(jī)器的理解、對(duì)計(jì)算機(jī)的理解,你認(rèn)為宇宙中存在計(jì)算機(jī)能力之外的東西嗎?你并不認(rèn)同 Roger Penrose (數(shù)學(xué)物理學(xué)家)的意見(jiàn)?Demis Hassabis: Roger Penrose 很有名,曾參與過(guò)許多精彩的辯論,我讀過(guò)他的經(jīng)典著作《皇帝新腦》,他解釋大腦中的意識(shí)還需要更多量子的東西。我工作中也一直在思考我們正在做什么,實(shí)際上,我們正將圖靈機(jī)或經(jīng)典計(jì)算推向極限。經(jīng)典計(jì)算的極限是什么?我也研究了神經(jīng)科學(xué),這是我博士選擇這一方向的原因,從神經(jīng)科學(xué)或生物學(xué)的角度來(lái)看大腦中是否有量子存在。到目前為止,大多數(shù)神經(jīng)科學(xué)家和生物學(xué)家會(huì)說(shuō),沒(méi)有證據(jù)表明大腦中有任何量子系統(tǒng)或效應(yīng),大多可以用經(jīng)典理論和生物學(xué)方面的知識(shí)來(lái)解釋。但與此同時(shí),從圖靈機(jī)可以做的事情開始,包括 AI 系統(tǒng),這個(gè)過(guò)程是一直在進(jìn)行的,尤其是在過(guò)去的十年里。我不敢打****通用圖靈機(jī)和經(jīng)典計(jì)算范式能走多遠(yuǎn),但大腦中發(fā)生的事情或許可以在機(jī)器上模仿,而不需要形而上學(xué)或量子的東西。

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Al for scienceLex Fridman:下面我們談?wù)?AlphaFold,你認(rèn)為人類思維都來(lái)自于這種類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、生物的計(jì)算糊狀物,而非直接在精神上工作?Demis Hassabis: 在我看來(lái),宇宙中最大的奇跡就是我們頭骨里只有幾磅的糊狀物,它也是大腦和目前所知宇宙中最復(fù)雜的物體。我認(rèn)為這是一臺(tái)令人驚奇的高效機(jī)器,這也是我一直想構(gòu)建 AI 的原因之一。通過(guò)構(gòu)建像 AI 這樣的智能體,將其與人類思維進(jìn)行比較,或能幫助我們歷史以來(lái)一直想知道的心靈的獨(dú)特性,和真正的秘密、意識(shí)、做夢(mèng)、創(chuàng)造力、情感等一切事物。現(xiàn)在有了大量的工具來(lái)實(shí)現(xiàn)這件事。所有的神經(jīng)科學(xué)工具、FMI機(jī)器都可以記錄,也有 AI 計(jì)算能力可以建立智能系統(tǒng)。人類思維所能做的事情令人驚訝,人類創(chuàng)造了像計(jì)算機(jī)這樣的東西,并思考和研究這些問(wèn)題,也都是對(duì)人類頭腦的證明,有助于我們更清晰地了解宇宙和人類的思想。甚至可以說(shuō),我們或許是宇宙嘗試和理解自己美麗的機(jī)制所在。從另一個(gè)角度看,生物學(xué)的基本構(gòu)件也可以用于理解人類思想和身體,從基本構(gòu)建開始模擬和建立模型是件很神奇的事情,你可以構(gòu)建越來(lái)越大的、更復(fù)雜的系統(tǒng),甚至是整個(gè)人類生物學(xué)。還有一個(gè)被認(rèn)為不可能解決的問(wèn)題,就是蛋白質(zhì)折疊,而 AlphaFold 解決了蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題,這是結(jié)構(gòu)生物學(xué)史上最大的突破之一。蛋白質(zhì)是所有生命都必不可少的,身體每一個(gè)功能都依賴于蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)由它們的基因序列(也被稱為氨基酸序列)指定,可以將其視為它們的基本構(gòu)件。它們會(huì)在身體中、在自然界中折疊成一個(gè)三維結(jié)構(gòu),這個(gè)三維結(jié)構(gòu)決定了它在身體中的功能。此外,如果你對(duì)****物或疾病感興趣,想用一種****物化合物來(lái)阻斷蛋白質(zhì)的作用,前提是要了解蛋白質(zhì)表面結(jié)合點(diǎn)的三維結(jié)構(gòu)。圖片圖注:2021年7月,DeepMind 首次通過(guò)與歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室(EMBL)合作建立的數(shù)據(jù)庫(kù)公開發(fā)布 AlphaFold 預(yù)測(cè)結(jié)果,初始數(shù)據(jù)庫(kù)包含了所有人類蛋白質(zhì)的98%Lex Fridman:蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題的本質(zhì)是,你能從氨基酸序列中得到一維的字母串嗎?能通過(guò)計(jì)算立即預(yù)測(cè)出三維結(jié)構(gòu)嗎?這是50多年來(lái)生物學(xué)界的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。1972年的諾貝爾獎(jiǎng)獲得者 Christian Anfinsen 首次闡述,他推測(cè),從氨基酸序列到三維結(jié)構(gòu)是可以實(shí)現(xiàn)的。Demis Hassabis: Christian Anfinsen 的這句話開啟了整個(gè)計(jì)算生物學(xué)的50個(gè)邊緣領(lǐng)域,他們被困在當(dāng)中、并沒(méi)有完成得很好。在 AlphaFold 出現(xiàn)之前,這都是通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)完成的,讓蛋白質(zhì)結(jié)晶是件非常困難的事情,有些蛋白質(zhì)不能像膜蛋白那樣結(jié)晶,必須使用昂貴的電子顯微鏡或X射線晶體分析儀,才能得到三維結(jié)構(gòu)并將其結(jié)構(gòu)可視化。有了 AlphaFold 后,兩個(gè)人就能在幾秒鐘內(nèi)預(yù)測(cè)出三維結(jié)構(gòu)。Lex Fridman:有一個(gè)數(shù)據(jù)集,它在這個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,以及如何映射氨基酸。令人難以相信的是,這個(gè)小的化學(xué)計(jì)算機(jī)能以某種分布式方法來(lái)計(jì)算,且得非???。Demis Hassabis: 或許我們?cè)撚懻撘幌律钠鹪础?shí)際上,蛋白質(zhì)本身是一個(gè)神奇的小生物和動(dòng)物機(jī)器。提出列文塔爾悖論的科學(xué)家 Cyrus Levinthal 大致計(jì)算了一下,一般的蛋白質(zhì)可能有2000個(gè)氨基酸堿基長(zhǎng),可以有10到300種不同的蛋白質(zhì)折疊方式。而在自然界中,物理學(xué)以某種方式解決了這個(gè)問(wèn)題,蛋白質(zhì)會(huì)在幾毫秒、或是一秒的時(shí)間內(nèi),在你的身體中折疊起來(lái)。Lex Fridman:該序列有獨(dú)特的方式來(lái)自我形成,它找到了一種在巨大可能性中保持穩(wěn)定的方式。某些情況下可能會(huì)出現(xiàn)功能失調(diào)等情況,但大多時(shí)候是獨(dú)特的映射,而這種映射并不明顯。Demis Hassabis:如果是健康通常有一個(gè)獨(dú)特的映射,那患病時(shí),究竟問(wèn)題出在哪里。例如,曾經(jīng)有一個(gè)對(duì)阿爾茨海默氏癥的猜想是,因?yàn)橐藻e(cuò)誤的方式折疊 β-淀粉樣蛋白導(dǎo)致折疊錯(cuò)位,以至于在神經(jīng)元中糾纏在一起。因此,要了解健康、功能和疾病,就需要了解它們是如何結(jié)構(gòu)化的,知道這些東西在做什么超級(jí)重要。下一步是當(dāng)?shù)鞍踪|(zhì)與某些東西相互作用時(shí),它們會(huì)改變形狀。因此在生物學(xué)中,它們不一定是靜態(tài)的。Lex Fridman:或許你可以給出一些解決 AlphaFold 的方法,與游戲不同,這是真正的物理系統(tǒng)。這當(dāng)中什么是非常難解決的?有哪些跟解決方案是相關(guān)的?Demis Hassabis:AlphaFold 是迄今為止我們構(gòu)建的最復(fù)雜、可能也是最有意義的系統(tǒng)。我們起初構(gòu)建的 AlphaGo 和 AlphaZero 都是與游戲相關(guān),但最終目標(biāo)不僅僅是破解游戲,而是使用它們來(lái)引導(dǎo)通用學(xué)習(xí)系統(tǒng),并應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)。我們更多是希望致力于像蛋白質(zhì)折疊這樣的科學(xué)挑戰(zhàn),AlphaFold 是我們的第一個(gè)重要證明點(diǎn)。就數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),創(chuàng)新數(shù)量大概需要30多種不同的組成算法,放在一起來(lái)破解蛋白質(zhì)折疊。一些重大的創(chuàng)新是圍繞物理學(xué)和進(jìn)化生物學(xué),建立了硬編碼來(lái)約束像蛋白質(zhì)中鍵角之類的東西,但不會(huì)影響學(xué)習(xí)系統(tǒng),因此,系統(tǒng)仍能從案例中學(xué)習(xí)物理。假設(shè)只有大約15萬(wàn)個(gè)蛋白質(zhì),即使經(jīng)過(guò)40年的實(shí)驗(yàn),也大概只有約5萬(wàn)種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)會(huì)被發(fā)現(xiàn)。訓(xùn)練集比通常使用的數(shù)據(jù)量要少得多,但當(dāng)中使用了像自我提取等各種技巧。因此,使用 AlphaFold 做一些非常有信心的預(yù)測(cè)時(shí),將其放回訓(xùn)練集中使訓(xùn)練集更大,對(duì) AlphaFold 工作至關(guān)重要。實(shí)際上,為了解決這個(gè)問(wèn)題,需要進(jìn)行大量的創(chuàng)新,AlphaFold 產(chǎn)生的是一個(gè)直方圖,一種蛋白質(zhì)中所有分子之間的成對(duì)距離的矩陣,它們必須是一個(gè)單獨(dú)的優(yōu)化過(guò)程來(lái)創(chuàng)建三維結(jié)構(gòu)。要使 AlphaFold 真正地從端到端,可直接從氨基酸的堿基序列到三維結(jié)構(gòu),跳過(guò)中間步驟。從機(jī)器學(xué)習(xí)中也可以發(fā)現(xiàn),越是端到端,就越能使系統(tǒng)變得更好,系統(tǒng)比人類設(shè)計(jì)者更善于學(xué)習(xí)約束條件。在這種情況下,三維結(jié)構(gòu)要比有中間步驟更好,因?yàn)槟潜仨毷止みM(jìn)入下個(gè)步驟。最好的辦法是讓梯度和學(xué)習(xí)一直流經(jīng)系統(tǒng),從終點(diǎn)到想要的最終輸出,再到輸入。Lex Fridman:關(guān)于 AlphaFold 的設(shè)想,那或許是生物學(xué)中一個(gè)漫長(zhǎng)旅程的早期步驟,你認(rèn)為同樣的方法是否預(yù)測(cè)更復(fù)雜的生物系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能、多蛋白質(zhì)相互作用;其作為一個(gè)起點(diǎn),能模擬越來(lái)越大的系統(tǒng),最終模擬像人的大腦、人體這樣的東西嗎?你認(rèn)為這是一個(gè)長(zhǎng)期的愿景嗎?Demis Hassabis:當(dāng)然,一旦我們有了足夠強(qiáng)大的生物學(xué)系統(tǒng),治療疾病和理解生物學(xué)就是我的 To Do List 上的首要任務(wù),這也是我親自推動(dòng) AlphaFold 的原因之一,AlphaFold 只是一個(gè)開始。AlphaFold 解決了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)這個(gè)巨大的問(wèn)題,但生物學(xué)是動(dòng)態(tài)的,我們所研究的所有東西都是蛋白質(zhì)液體結(jié)合。與分子發(fā)生反應(yīng),搭建通路,最終形成一個(gè)虛擬細(xì)胞,那是我的夢(mèng)想。我一直同很多生物學(xué)朋友交談,其中就包括了克里克研究所的生物學(xué)家 Paul Nurse。對(duì)生物學(xué)和疾病發(fā)現(xiàn)來(lái)說(shuō),構(gòu)建一個(gè)虛擬細(xì)胞是不可思議的,因?yàn)槟憧梢栽谔摂M細(xì)胞上進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn),最后階段再進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室來(lái)驗(yàn)證。就發(fā)現(xiàn)新****而言,從確定目標(biāo)到擁有一個(gè)候選****物大約需要10年時(shí)間,如果能在虛擬細(xì)胞中完成大部分工作,或許可以將時(shí)間縮短一個(gè)數(shù)量級(jí)。為了實(shí)現(xiàn)虛擬細(xì)胞,必須建立對(duì)生物學(xué)不同部分相互作用的理解。每隔幾年,我們就會(huì)與跟 Paul 談?wù)撨@個(gè)問(wèn)題。去年在 AlphaFold 之后,我說(shuō)現(xiàn)在終于是我們可以去做的時(shí)候了,Paul 非常激動(dòng)。我們與他的實(shí)驗(yàn)室有一些合作。在 AlphaFold 的基礎(chǔ)上,相信生物學(xué)會(huì)有一些驚人的進(jìn)步,目前也可以看到,在 AlphaFold 開源之后已經(jīng)有社區(qū)在做了。我認(rèn)為有一天,人工智能系統(tǒng)可能會(huì)解決像廣義相對(duì)論這樣的問(wèn)題,而不僅僅是通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)或公共醫(yī)療上的內(nèi)容進(jìn)行處理。這將非常有趣,看它會(huì)能夠想出什么。這有點(diǎn)像我們之前關(guān)于創(chuàng)造力發(fā)明圍棋的辯論,不是僅僅想出一個(gè)好的圍棋動(dòng)作。如果想要獲得像諾貝爾獎(jiǎng)的獎(jiǎng)項(xiàng),那它需要做的是發(fā)明圍棋,而不是由人類科學(xué)家或創(chuàng)造者來(lái)指定。Lex Fridman:很多人確實(shí)把科學(xué)看作是站在巨人的肩膀上,而問(wèn)題是你在巨人的肩膀上真正達(dá)到了多少?也許它只是吸收了過(guò)去的不同類型的結(jié)果,最終以新的視角提供了突破性的想法。Demis Hassabis:這是一個(gè)很大的謎團(tuán),我相信在過(guò)去十年甚至未來(lái)幾十年中,很多新的重大突破都會(huì)出現(xiàn)在不同學(xué)科領(lǐng)域的交叉點(diǎn)上,在這些看似不相干的領(lǐng)域之間會(huì)發(fā)現(xiàn)一些新的聯(lián)系。人們甚至可以認(rèn)為,深層思維是神經(jīng)科學(xué)思想和 AI 工程思想間的一種交叉學(xué)科。Lex Fridman:你有一篇論文是通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)托卡馬克等離子體進(jìn)行磁控制,所以你在尋求用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)解決核聚變,做高溫等離子體的控制。你能解釋一下 AI 為什么最終能解決這個(gè)嗎?Demis Hassabis:過(guò)去的一兩年里,我們的工作非常有趣和看到了成效,我們啟動(dòng)了很多我的夢(mèng)想項(xiàng)目,這些是我多年來(lái)收集的同科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的項(xiàng)目。如果我們能參與推動(dòng),或許能帶來(lái)具有變革性的影響,科學(xué)挑戰(zhàn)本身就是一個(gè)非常有趣的問(wèn)題。目前,核聚變面臨許多挑戰(zhàn),主要在物理、材料、科學(xué)和工程等方面,以及如何建造這些大規(guī)模的核聚變反應(yīng)堆并容納等離子體。我們與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院(EPFL)和瑞士技術(shù)研究所合作,他們有一個(gè)測(cè)試反應(yīng)器愿意讓我們使用。這是一個(gè)驚人的測(cè)試反應(yīng)堆,他們?cè)谏厦鎳L試各種相當(dāng)瘋狂的實(shí)驗(yàn)。而我們則看的是,當(dāng)進(jìn)入一個(gè)新領(lǐng)域如核聚變時(shí),瓶頸問(wèn)題是什么?從第一原理思考阻礙核聚變運(yùn)作的底層問(wèn)題是什么?在這種情況下,血漿控制是完美的。這個(gè)等離子體有100萬(wàn)℃,比太陽(yáng)還熱,顯然沒(méi)有任何材料可以容納它。因此必須有非常強(qiáng)大的超導(dǎo)磁場(chǎng),但問(wèn)題是等離子體相當(dāng)不穩(wěn)定,就像在一個(gè)反應(yīng)堆中持有許多顆星,提前預(yù)測(cè)等離子體會(huì)做什么,你可以在幾百萬(wàn)秒內(nèi)移動(dòng)磁場(chǎng)來(lái)控制它接下來(lái)會(huì)做什么。如果你把它看作是一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)問(wèn)題,這似乎很完美,有控制器,可以移動(dòng)磁場(chǎng)和切割,但此前用的是傳統(tǒng)的控制器。我希望有一種可控的規(guī)則是他們不能在當(dāng)下對(duì)等離子體做出反應(yīng),必須是硬編碼的。Lex Fridman:AI 最終解決了核聚變。Demis Hassabis:去年我們?cè)凇蹲匀弧冯s志上發(fā)表了關(guān)于解決這個(gè)問(wèn)題的論文,把等離子體固定在一個(gè)特定的形狀。實(shí)際上這幾乎就像是把等離子體雕刻成不同的形狀,控制它并保持在那里創(chuàng)紀(jì)錄的時(shí)間。這是核聚變的一個(gè)未解決的問(wèn)題。把它包含在結(jié)構(gòu)中并保持,還有一些不同形狀更有利于能量的產(chǎn)生,稱為滴液等等,這是很重要的。我們正與許多核聚變初創(chuàng)公司溝通,看在核聚變領(lǐng)域可以解決的下一個(gè)問(wèn)題是什么。Lex Fridman:論文標(biāo)題中還有一個(gè)迷人的地方,通過(guò)解決分?jǐn)?shù)電子問(wèn)題來(lái)推動(dòng)密度函數(shù)的前沿。你能解釋一下這項(xiàng)工作嗎?AI 在未來(lái)能否對(duì)任意的量子力學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行建模和模擬?Demis Hassabis:人們?cè)噲D寫出密度函數(shù)的近似值以及對(duì)電子云的描述,觀察兩個(gè)元素放在一起時(shí)如何相互作用。而我們?cè)噲D做的是學(xué)習(xí)一種模擬,學(xué)習(xí)一種能夠描述更多化學(xué)類型的化學(xué)函數(shù)。到目前為止,AI 可以運(yùn)行昂貴的模擬,但只能模擬非常小和非常簡(jiǎn)單的分子,我們無(wú)法做到模擬大型材料。因此要建立函數(shù)近似值來(lái)展示其方程后,描述電子在做什么,所有材料科學(xué)和性質(zhì)都是由電子如何相互作用來(lái)控制的。Lex Fridman:通過(guò)功能對(duì)模擬進(jìn)行總結(jié)來(lái)接近實(shí)際模擬出來(lái)的結(jié)果,這項(xiàng)任務(wù)的難度在于運(yùn)行復(fù)雜的模擬,學(xué)習(xí)從初始條件和模擬參數(shù)的映射任務(wù),學(xué)習(xí)函數(shù)會(huì)是什么?Demis Hassabis:這很棘手,但好消息是我們已經(jīng)做到了,我們可以在計(jì)算集群上運(yùn)行大量的模擬,即分子動(dòng)力學(xué)模擬,由此產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。在這種情況下,數(shù)據(jù)是生成的。這就是為什么我們使用游戲模擬器來(lái)生成數(shù)據(jù),因?yàn)榭梢噪S心所欲地創(chuàng)造出更多的數(shù)據(jù)。如果在云端有空閑的電腦,我們就可以運(yùn)行這些計(jì)算。

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AI 與人類Lex Fridman:你怎么理解生命起源?Demis Hassabis:我認(rèn)為 AI 的最終用途是將科學(xué)加速到極致。它有點(diǎn)像知識(shí)之樹。如果你想象這就是宇宙中要獲得的所有知識(shí),但目前為止,我們幾乎只觸及了它的表面。AI 會(huì)加速這個(gè)過(guò)程,盡可能多地探索這棵知識(shí)樹。Lex Fridman:直覺(jué)告訴我,人類的知識(shí)之樹是非常小的,考慮到我們的認(rèn)知局限。即使有工具,我們?nèi)匀徊荒芾斫夂芏嗍虑?。這也許是非人類系統(tǒng)能夠走得更遠(yuǎn)的原因Demis Hassabis:是的,很有可能。但首先,這是兩件不同的事情。就像我們今天理解了什么,人類的思想能理解什么,我們要理解的整體是什么,這里有三個(gè)同心,你可以把它們想象成三棵更大的樹,或者探索這棵樹的更多分支。有了 AI 后我們會(huì)探索更多。現(xiàn)在的問(wèn)題是,如果你思考一下我們能理解的事物的總體是什么,可能有些事物不能被理解,比如模擬之外的事物,或宇宙之外的事物。Lex Fridman:因?yàn)槿祟惔竽X已經(jīng)習(xí)慣了這個(gè)有時(shí)間的三維世界的狀態(tài)。Demis Hassabis:但我們的工具可以超越這些。它們可以是11維,12維的。我經(jīng)常舉的例子是當(dāng)我和 Gary Kasparov 下棋時(shí),我們討論過(guò)象棋之類的東西,如果你很擅長(zhǎng)下棋,你不能想 Gary 他的走法,但他可以給你解釋。你可以將其理解為事后推理。有一個(gè)進(jìn)一步的解釋,也許你不可能發(fā)明這個(gè)東西,但你可以理解和欣賞,就像你欣賞維瓦爾第或莫扎特一樣欣賞它的美。Lex Fridman:我想問(wèn)一些瘋狂的問(wèn)題。比如,你認(rèn)為地球之外有外星文明嗎?Demis Hassabis:我個(gè)人的看法是,我們目前是孤獨(dú)的。我們已經(jīng)有各種天文望遠(yuǎn)鏡和其他探測(cè)技術(shù),嘗試著在太空里尋找其他文明的信號(hào),如果現(xiàn)在有許多外星文明在同時(shí)做這樣的事,那我們應(yīng)該聽到來(lái)自外太空的嘈雜聲音??墒聦?shí)是,我們什么信號(hào)也沒(méi)收到。有很多人會(huì)爭(zhēng)辯說(shuō),世界上有外星文明,只是我們還沒(méi)有真正好好地去搜索,或者說(shuō)我們找的波段錯(cuò)誤,也有可能使用了錯(cuò)誤的設(shè)備,我們沒(méi)有意識(shí)到外星人存在的形式非常不同,等等。但我不同意這些觀點(diǎn),我們其實(shí)已經(jīng)做了很多探索了,如果真有那么多外星文明,那我們應(yīng)該早就發(fā)現(xiàn)了。有趣的是,如果地球是孤獨(dú)的文明,從大過(guò)濾器(Great Filters)的角度來(lái)看,這還挺令人欣慰,這意味著我們已經(jīng)通過(guò)大過(guò)濾器的篩選了。說(shuō)回你剛才問(wèn)的生命起源問(wèn)題,生命起源于一些令人難以置信的事物,而且沒(méi)人知道這些事是怎么發(fā)生的。如果在地球以外的地方看到單細(xì)胞的某種生命形式,比如細(xì)菌,我不會(huì)感到驚訝。但就憑其能夠捕獲線粒體并將線粒體為我所用的這個(gè)能力,多細(xì)胞生命的出現(xiàn)的難度就是空前絕后的。圖片圖注:Demis Hassabis所提到的大過(guò)濾器理論Lex Fridman:你認(rèn)為需要有意識(shí)才能真正的智能嗎?Demis Hassabis:我個(gè)人認(rèn)為,意識(shí)和智慧是雙重分離的,所以我們可以在沒(méi)有智慧的同時(shí)實(shí)現(xiàn)意識(shí),反過(guò)來(lái)也一樣。舉個(gè)例子,很多動(dòng)物是有自我意識(shí)的,也會(huì)社交和做夢(mèng),它們可以被定義為有一定的自我意識(shí),但是它們沒(méi)有智慧。但同時(shí),那些在某一任務(wù)上非常聰明的人工智能,它們會(huì)下象棋,或者執(zhí)行其他任務(wù)執(zhí)行得非常好,但是它們沒(méi)有任何的自我意識(shí)。Lex Fridman:前段時(shí)間谷歌的一個(gè)工程師認(rèn)為某個(gè)語(yǔ)言模型是有感知的,你遇到過(guò)有感知的語(yǔ)言模型嗎?如果一個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)了“感知”,你怎么理解這種情況?Demis Hassabis:我不覺(jué)得目前世界上的任何一個(gè) AI 系統(tǒng)是有意識(shí)或者有感知的,這是我每天與 AI 互動(dòng)的真實(shí)感受。所謂感知,更多是我們大腦自己的投射,由于那是一個(gè)語(yǔ)言模型,與智慧息息相關(guān),所以人們就很容易把系統(tǒng)擬人化。這也是為什么我認(rèn)為圖靈測(cè)試有缺陷,因?yàn)樗⒂谌说姆磻?yīng)和判斷上。我們應(yīng)該和頂尖的哲學(xué)家談?wù)勔庾R(shí),比如 Daniel Dennett 和 David Charmers,以及其他對(duì)意識(shí)有深刻思考的人。目前意識(shí)還沒(méi)有公認(rèn)的定義,如果讓我來(lái)說(shuō)的話,我覺(jué)得意識(shí)的定義是,信息得到處理時(shí)帶來(lái)的感覺(jué)。Lex Fridman:讓我問(wèn)一個(gè)黑暗的私人問(wèn)題。你說(shuō)創(chuàng)造一個(gè)世界上最強(qiáng)大的超級(jí)人工智能系統(tǒng)。正如老話所說(shuō),絕對(duì)權(quán)力導(dǎo)致腐敗,你也很有可能成為其中一員,因?yàn)槟闶?/strong>最有可能控制這個(gè)系統(tǒng)的人你會(huì)考慮這些么?Demis Hassabis:我每時(shí)每刻都在思考有什么能對(duì)抗這種腐敗的防御措施。人類最大利益的工具或技術(shù)讓我們進(jìn)入一個(gè)激進(jìn)的世界,我們面臨著許多艱巨的挑戰(zhàn)。AI 可以幫助我們解決問(wèn)題,最終使人類走向終極繁榮,甚至找到外星人。而 AI 的創(chuàng)造者,AI 所依賴的文化,AI 擁有的價(jià)值觀,AI 系統(tǒng)的構(gòu)建者都會(huì)影響它的發(fā)展。即使 AI 系統(tǒng)會(huì)自己學(xué)習(xí),但其大部分知識(shí)也會(huì)帶有一定已有文化和創(chuàng)造者價(jià)值觀的殘留。不同的文化讓我們比以往任何時(shí)候都更加分裂,也許當(dāng)我們進(jìn)入了一個(gè)極度富足的時(shí)代以后,資源不那么稀缺了,我們就不需要激烈競(jìng)爭(zhēng),而是可以轉(zhuǎn)向更好的合作。Lex Fridman:當(dāng)資源受到重大限制時(shí),一些暴行就會(huì)發(fā)生。Demis Hassabis:資源稀缺是導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)和破壞的原因之一,全人類都想生活在善良、安全的世界里,所以我們必須解決稀缺性的問(wèn)題。但這還不足以達(dá)成和平,因?yàn)檫€有其他東西會(huì)產(chǎn)生腐敗。AI 不應(yīng)該任由僅僅一個(gè)人、或者一個(gè)組織來(lái)運(yùn)行。我認(rèn)為 AI 應(yīng)該屬于世界,屬于人類,每個(gè)人都應(yīng)該對(duì) AI 有發(fā)言權(quán)。Lex Fridman:你對(duì)高中生和大學(xué)生有什么建議嗎? 如果年輕人有從事 AI 的愿望,或者想以自己的力量影響這個(gè)世界,他們應(yīng)該如何獲得一份自己由衷感到自豪的職業(yè)?如何找到理想的生活?Demis Hassabis:我總喜歡對(duì)年輕人說(shuō)兩句話,第一句話是,你真正的激情在何處?年輕人應(yīng)該去盡可能地探索這個(gè)世界。在人年輕時(shí),我們有足夠多的時(shí)間,還能夠承擔(dān)探索帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。以自己獨(dú)特的方式去尋找事物之間的聯(lián)系,我認(rèn)為這是尋找激情所在的好方法。第二句話是,了解你自己。要花很多時(shí)間去了解自己最佳的工作方式是什么,最佳的工作時(shí)間是什么時(shí)候,最佳的學(xué)習(xí)方式是什么?,如何應(yīng)對(duì)壓力。年輕人應(yīng)該在不同的環(huán)境下測(cè)試自己,嘗試改進(jìn)自己的弱點(diǎn),找出自己獨(dú)特的技能和優(yōu)勢(shì),然后磨練它們,這些就是你以后在這個(gè)世界上的價(jià)值。如果你能把這兩件事結(jié)合起來(lái),找到自己的激情所在,鍛煉出你自己獨(dú)特而強(qiáng)大的技能,那么你就會(huì)獲得不可思議的能量,給世界帶來(lái)巨大的改變。

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