أسس Demis Hassabis الشركة لإنشاء أقوى منظمة العفو الدولية في العالم. ثم تم شراؤها من قبل جوجلفي آب (أغسطس) 2010 ، خرج أحد سكان لندن البالغ من العمر 34 عامًا ويدعى ديميس حاسابس إلى المسرح في قاعة مؤتمرات في إحدى ضواحي سان فرانسيسكو. لقد خرج مع مشية ممتعة من رجل كان يحاول السيطرة على أعصابه ، وتبعث شفتيه في ابتسامة قصيرة وبدأ: "لذا ، سنتحدث اليوم عن أساليب مختلفة للتنمية ..." - لقد تردد ، كما لو كان يدرك فجأة أنه كان يعبر عن أفكار طموحة سرية. ولكن بعد ذلك قال: "... منظمة العفو الدولية قوية."
الذكاء الاصطناعي القوي (الذكاء العام الاصطناعي أو AGI) يعني الذكاء الاصطناعي العالمي - برنامج كمبيوتر افتراضي قادر على أداء المهام الفكرية كشخص أو حتى أفضل. سيكون بإمكان الذكاء الاصطناعي القوي أداء المهام الفردية ، مثل التعرف على الصور أو ترجمة النصوص ، والتي هي المهام الوحيدة لكل من الذكاء الاصطناعي الضعيف في هواتفنا وأجهزة الكمبيوتر لدينا. لكنه سوف يلعب أيضا لعبة الشطرنج ويتحدث الفرنسية. سوف يفهم مقالات عن الفيزياء ، ويؤلف الروايات ، ويطور استراتيجيات الاستثمار ، ويجري محادثات ممتعة مع الغرباء. سيقوم بمراقبة التفاعلات النووية ، وإدارة الشبكات الكهربائية وتدفقات المرور ، وبدون بذل الكثير من الجهد ، سينجح في كل شيء آخر. سوف تجعل AGI الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً اليوم بمثابة آلة حاسبة للجيب.
الذكاء الوحيد القادر حاليا على أداء كل هذه المهام هو الذكاء الذي يتمتع به الناس. لكن الذكاء البشري محدود بحجم الجمجمة. قوة دماغنا محدودة بسبب كمية ضئيلة من الطاقة التي يمكن أن يوفرها الجسم. نظرًا لأن AGI يعمل على أجهزة الكمبيوتر ، فلن تعاني من أي من هذه القيود. الذكاء القوي محدود فقط بعدد المعالجات المتاحة. يمكنه أن يبدأ بمراقبة ردود الفعل النووية. لكنه سوف يفتح بسرعة مصادر جديدة للطاقة ، وهضم المزيد من العمل العلمي في الفيزياء في الثانية الواحدة مما يمكن للشخص القيام به في ألف حياة. الذكاء البشري ، مقترنًا بالسرعة والتدرجية لأجهزة الكمبيوتر ، سيجعل المشاكل التي تبدو حاليًا غير قابلة للذوبان. في مقابلة مع British
Observer ، قال حاسابس ، من بين أشياء أخرى ، يحتاج الذكاء الاصطناعى القوي إلى إتقان مثل هذه التخصصات وحل المشكلات مثل "السرطان ، وتغير المناخ ، والطاقة ، وعلم الجينوم ، والاقتصاد الكلي [و] النظم المالية".
كان مؤتمر الحسبة يسمى قمة التفرد. وفقًا لخبراء المستقبل ، فإن التفرد هو أحد أكثر النتائج المحتملة لظهور AGI. نظرًا لأنه يعالج المعلومات بسرعة عالية ، فإنه يصبح أكثر حكمة بسرعة كبيرة. ستؤدي الدورات السريعة للتحسين الذاتي إلى حدوث انفجار في ذكاء الماكينة ، مما يترك الناس بعيدًا عن الاختناق على غبار السيليكون. نظرًا لأن هذا المستقبل مبني بالكامل على أساس افتراضات لم يتم التحقق منها ، فإن مسألة ما إذا كان التفرد يعتبر يوتوبيا أو الجحيم تقريبًا ديني.
انطلاقا من أسماء المحاضرات في المؤتمر ، ينجذب المشاركون نحو المسيحية: "العقل وكيفية بنائه" ؛ "الذكاء الاصطناعى كحل لمشكلة الشيخوخة" ؛ "استبدال أجسامنا" ؛ "تغيير الحدود بين الحياة والموت". من ناحية أخرى ، لا تبدو محاضرة حصابس مثيرة للإعجاب: "منهجية بيولوجية عصبية منهجية لبناء AGI".
يسارع الحبابيين بين المنصة والشاشة ، ويقولون شيئًا ما بسرعة. كان يرتدي سترة من المارون وقميصًا أبيض به أزرار ، مثل تلميذ. نمو بسيط ، على ما يبدو ، يعزز فقط ذكائه. وأوضح حتى الآن ، حتى الآن ، اقترب العلماء من AGI من جانبين. في مجال الذكاء الاصطناعى الرمزي ، حاول الباحثون وصف وبرمجة جميع القواعد لنظام يمكن أن يفكر كأنه شخص. كان هذا النهج شائعًا في الثمانينات والتسعينات ، لكنه لم يعط النتائج المرجوة. يؤمن الأحبابي أن التركيب العقلي للدماغ متطور للغاية بحيث لا يمكن وصفه بهذه الطريقة.
الباحثون الذين حاولوا إعادة إنتاج الشبكات المادية للدماغ في شكل رقمي عملوا في مجال آخر. كان لهذا معنى محدد. بعد كل شيء ، الدماغ هو وعاء الذكاء البشري. لكن هؤلاء الباحثون ضللوا. اتضح أن مهمتهم كانت بنفس مقياس محاولة رسم خريطة لجميع النجوم في الكون. علاوة على ذلك ، فإنه يركز على المستوى الخطأ. هو مثل محاولة فهم كيفية عمل Microsoft Excel من خلال تفكيك جهاز كمبيوتر ودراسة تفاعلات الترانزستور.
بدلاً من ذلك ، اقترح حسابي حلاً وسطًا: يجب على الذكاء الاصطناعى القوي أن يستلهم من الطرق الواسعة التي يعالج بها الدماغ المعلومات ، وليس من النظم الفيزيائية أو القواعد المحددة التي تنطبق عليها في مواقف محددة. بمعنى آخر ، يجب على العلماء التركيز على فهم برنامج الدماغ ، وليس مكوناته. تتيح لك الطرق الجديدة ، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي ، النظر داخل المخ أثناء نشاطه. أنها تجعل مثل هذا الفهم ممكن. أظهرت الدراسات الحديثة أن الدماغ يتعلم في المنام ، ويعيد إنتاج التجارب المستلمة من أجل استنباط مبادئ عامة. يجب على الباحثين في منظمة العفو الدولية محاكاة هذا النظام.
ظهر شعار في الركن الأيمن السفلي من الشريحة - دوامة زرقاء مستديرة. تحت كلمتين: DeepMind. كان هذا أول ذكر عام لشركة جديدة.
أمضى الحسابيون سنة كاملة في محاولة للحصول على دعوة لقمة التفرد. كانت المحاضرة مجرد غطاء. ما كان يحتاجه حقًا هو دقيقة واحدة مع بيتر ثيل ، الملياردير في وادي السيليكون الذي رعى المؤتمر. أراد الحبابيين استثماره.
لم يقل الحسبان أبدًا سبب سعيه للحصول على الدعم من Thiel على وجه التحديد (في هذا المقال ، رفض العديد من طلبات المقابلات من خلال متحدث رسمي). تحدثنا مع 25 مصادر ، بما في ذلك الموظفين والمستثمرين الحاليين والسابقين. تحدث معظمهم دون الكشف عن هويتهم لأنهم لم يكن لديهم الحق في التحدث عن الشركة. لكن ثيل يعتقد في AGI بحماس أكبر من الحبابيين. في خطاب ألقاه في عام 2009 ، قال تيل إن خوفه الأكبر على المستقبل ليس انتفاضة روبوتية (على الرغم من أنه في نيوزيلندا ، معزولة عن العالم كله ، فهو يتمتع بحماية أفضل من معظم الناس). بدلا من ذلك ، يخشى أن التفرد سيأتي بعد فوات الأوان. يحتاج العالم إلى تقنيات جديدة لمنع حدوث ركود اقتصادي.
في نهاية المطاف ، تلقى DeepMind 2 مليون جنيه استرليني في تمويل رأس المال الاستثماري. بما في ذلك 1.4 مليون جنيه استرليني من تيل. عندما اشترت Google الشركة في يناير 2014 مقابل 600 مليون دولار ، سجل المستثمرون الأوائل أرباحًا بنسبة 5،000٪.
بالنسبة للعديد من المؤسسين ، ستكون هذه نهاية سعيدة. يمكنك إبطاء وتراجع خطوة والتمتع بالمال. بالنسبة للحسابيين ، كانت الصفقة مع Google خطوة أخرى في سعيه للحصول على الذكاء الاصطناعى القوي. أمضى كل عام 2013 تقريبًا في مفاوضات بشأن الصفقة. سوف DeepMind تعمل بشكل منفصل عن الشركة الأم. سوف يتلقى Hassabis جميع امتيازات الشركات ، مثل الوصول إلى التدفق النقدي وقوة المعالجة ، دون فقدان السيطرة على الشركة.
اعتقد الحسابيون أن DeepMind سيكون هجينًا: سيكون لديه حملة بدء التشغيل ، أدمغة أكبر الجامعات والجيوب العميقة لإحدى أغنى الشركات في العالم. تم القيام بكل شيء من أجل الإسراع في تطوير الذكاء الاصطناعى القوي ومساعدة الإنسانية.
وُلد ديميس حاسس في شمال لندن عام 1976 في أسرة قبرصي يوناني وسنغافوري صيني. لقد كان أكبر ثلاثة إخوة وأخوات. عملت أمي في متجر جون لويس ، وعمل والدها في متجر للعب الأطفال. تعلم الصبي لعب الشطرنج في سن الرابعة ، ومشاهدة لعبة والده وعمه. بعد بضعة أسابيع ، لم يعد بإمكان الكبار ضربه. في سن الثالثة عشرة ، أصبح ديميس ثاني لاعب شطرنج في العالم في عصره. في الثامنة من عمره ، تعلم بشكل مستقل البرنامج.
في عام 1992 ، تخرج الحسابيون من المدرسة قبل عامين من الموعد المحدد. حصل على وظيفة برمجة ألعاب الفيديو في شركة Bullfrog Productions ، حيث كتب لعبة Theme Park. في ذلك ، قام اللاعبون ببناء وإدارة متنزه افتراضي. كانت اللعبة ناجحة للغاية حيث تم بيع 15 مليون نسخة. إنه ينتمي إلى نوع جديد من أجهزة المحاكاة ، والذي لا يتمثل الهدف فيه في إلحاق الهزيمة بالعدو ، بل تحسين أداء مثل هذا النظام المعقد كعمل تجاري أو مدينة.
ثيم بارك للأندرويد ، 2018ديميس ليس فقط الألعاب المتقدمة ، ولكن لعبت أيضا ألعاب رائعة. عندما كان مراهقًا ، تمزق بين المسابقات في لعبة الشطرنج ، الخربشة ، لعبة البوكر والجدول. في عام 1995 ، أثناء دراسة علوم الكمبيوتر في جامعة كامبريدج ، شارك الحبابيس في مسابقة تدريب الطلاب. هذه لعبة استراتيجية قديمة للوحة ، وهي أكثر تعقيدًا من لعبة الشطرنج. من المفترض أن إتقان يتطلب الحدس المكتسبة من خلال خبرة طويلة. لا أحد يعلم ما إذا كان الحسابيون يلعبون من قبل.
أولاً ، فاز حسابي بالبطولة للمبتدئين. ثم فاز على الفائز بالبطولة للاعبين ذوي الخبرة ، وإن كان ذلك بإعاقة. يتذكر تشارلز ماتيوس ، سيد كامبريدج ، منظم البطولة ، صدمة لاعب متمرس بعد خسارته أمام صاعد يبلغ من العمر 19 عامًا. أخذ ماثيوز الحبابيين تحت رعايته.
لطالما كانت ذكاء الحسبة وطموحاتها واضحة في الألعاب. الألعاب ، بدورها ، أثارت اهتمامه بالذكاء. وتساءل عن مشاهدة تقدمه في لعبة الشطرنج ، فهل من الممكن برمجة أجهزة الكمبيوتر حتى يتعلموا مثله ، بناءً على التجربة. توفر الألعاب بيئة تعليمية لا يمكن للعالم الحقيقي أن يتناسب معها. كانت واضحة والاكتفاء الذاتي. نظرًا لأن الألعاب منفصلة عن الواقع ، فيمكن ممارستها دون التدخل في العالم الواقعي وإتقانها بفعالية. تسريع الألعاب: في غضون يومين ، يمكنك إنشاء نقابة إجرامية ، وتنتهي المعركة على السوم في غضون دقائق.
في صيف عام 1997 ، سافر الحبابيين إلى اليابان. في شهر مايو من ذلك العام ، هزم كمبيوتر ديب بلو من آي بي إم بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف. لأول مرة ، فاز جهاز كمبيوتر على جراند الشطرنج. جذبت المباراة اهتمامًا عالميًا وأثارت مخاوف بشأن القوة المتزايدة والتهديد المحتمل لأجهزة الكمبيوتر. عندما التقى Hassabis مع مدير اللعبة الياباني Masahiko Fujuvarea ، أخبره عن خطة تجمع بين اهتماماته في الألعاب الإستراتيجية والذكاء الاصطناعي: يومًا ما سيبني برنامج كمبيوتر سيهزم أكبر لاعب في الذهاب.
تصرف الحسابيون بشكل منهجي: "في سن العشرين ، كان الحسابيون يرون أن بعض الأشياء يجب أن تكون موجودة قبل أن يشارك في الذكاء الاصطناعي على المستوى الذي يريده" ، يقول ماثيوس. "كان لديه خطة."
في عام 1998 ، أسس استوديو الألعاب الخاص به Elixir. ركز الحسبان على لعبة طموحة للغاية - الجمهورية: الثورة ، محاكي سياسي معقد. منذ سنوات عديدة ، في المدرسة ، أخبر الحسابي صديقه مصطفى سليمان أن العالم يحتاج إلى محاكي فائق محاكاة لمحاكاة ديناميكياته المعقدة وحل المشاكل الاجتماعية الأكثر تعقيدًا. الآن حاول أن يفعل ذلك في اللعبة.
كان التوافق مع إطار اللعبة أكثر صعوبة مما توقع. في النهاية ، أصدر Elixir نسخة مختصرة من اللعبة لتخفيف المراجعات. فشلت ألعاب أخرى (بما في ذلك محاكاة الشرير بونديان تسمى Evil Genius). في أبريل 2005 ، أغلق حسابي الإكسير. يعتقد ماثيوز أن شركة Hassabis أسست الشركة ببساطة لاكتساب الخبرة الإدارية. الآن يحتاج Demis إلى مجال واحد مهم من المعرفة لبدء العمل على الذكاء الاصطناعى القوي. كان بحاجة لفهم العقل البشري.
في عام 2005 ، حصل Hassabis على درجة الدكتوراه في علم الأعصاب من جامعة لندن الجامعية (UCL). نشر دراسات مشهورة عن الذاكرة والخيال. أظهرت إحدى مقالاته ، التي تم الاستشهاد بها منذ ذلك الحين أكثر من 1000 مرة ، أن الأشخاص الذين يعانون من فقدان الذاكرة يواجهون أيضًا صعوبة في فهم التجارب الجديدة ، مما يشير إلى وجود صلة بين التذكر وإنشاء الصور الذهنية. أنشأ الحبابيين تمثيلًا مناسبًا لمهمة إنشاء AGI. لقد تغلغل معظم العمل في سؤال واحد: كيف يتلقى الدماغ البشري ويحافظ على المفاهيم والمعرفة؟
أسس الحبابيين رسمياً DeepMind في 15 نوفمبر 2010. منذ ذلك الحين ، لم تتغير مهمة الشركة: "حل الذكاء" ، ثم استخدامه لحل كل شيء آخر. كما أخبر حسابي المشاركين في مؤتمر Singularity Summit ، فإن هذا يعني ترجمة فهمنا لكيفية عمل الدماغ إلى برنامج يمكنه استخدام نفس أساليب التعلم الذاتي.
يفهم الحسابيون أن العلم لم يدرك بعد جوهر العقل البشري. لا يمكن ببساطة إنشاء مشروع الذكاء الاصطناعى القوي على أساس مئات الدراسات الحيوية العصبية. لكنه يعتقد بوضوح أن ما يكفي معروف بالفعل لبدء العمل على الذكاء الاصطناعى القوي. ومع ذلك ، هناك احتمال أن تكون ثقته قبل الواقع. ما زلنا نعرف القليل جدا كيف يعمل الدماغ في الواقع. في عام 2018 ، شكك فريق من الباحثين الأستراليين في نتائج أطروحة رسالة الدكتوراه الخاصة بحساب. هذا مجرد مقال واحد ، لكنه يوضح أن الآراء العلمية الكامنة وراء DeepMind بعيدة عن الإجماع.
شارك في تأسيس الشركة مصطفى سليمان وشين ليج ، وهو مهووس بشركة AGI النيوزيلندية قابله حابس في UCL. كانت سمعة الشركة تنمو ، وحصابي كان يجني فوائد موهبته. يقول بن فولكنر ، مدير العمليات السابق في ديب ميند: "إنها تشبه المغناطيس". عاش العديد من الموظفين في أوروبا ، بعيدًا عن إدارات الموارد البشرية لعمالقة وادي السيليكون مثل Google و Facebook. ربما كان الإنجاز الرئيسي لـ DeepMind هو تعيين الموظفين مباشرة بعد تأسيسها من أجل إيجاد والحفاظ على ألمع وأفضل المواهب في مجال الذكاء الاصطناعى. افتتحت الشركة مكتبًا في العلية في منزل مستقل في ميدان راسل في بلومزبري ، عبر الشارع من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس.
إن إحدى طرق التعلم الآلي التي ركزت عليها الشركة قد نشأت عن شغف الحبيبة المزدوج للألعاب وعلم الأعصاب: التعلم المعزز. تم تصميم مثل هذا البرنامج لجمع المعلومات حول البيئة ، ومن ثم دراسته ، واستنساخ التجربة المكتسبة بشكل متكرر ، مثل نشاط الدماغ البشري في المنام ، كما أخبر حسابس في محاضرته حول "قمة التفرد".
التدريب التعزيز يبدأ من نقطة الصفر. يظهر البرنامج بيئة افتراضية لا يعرف عنها سوى القواعد. على سبيل المثال ، محاكاة لعبة الشطرنج أو ألعاب الفيديو. يحتوي البرنامج على مكون واحد على الأقل يعرف باسم الشبكة العصبية. يتكون من طبقات من الهياكل الحسابية التي تدقق في المعلومات لتحديد وظائف أو استراتيجيات محددة. تستكشف كل طبقة البيئة بمستوى جديد من التجريد. في البداية ، تعمل هذه الشبكات بأقل قدر من النجاح ، ولكن من المهم أن يترك كل فشل علامة ويتم ترميزه داخل الشبكة. تدريجيا ، أصبحت الشبكة العصبية أكثر تطوراً ، لأنها تجرّب استراتيجيات مختلفة - وتتلقى مكافأة إذا نجحت. إذا قام البرنامج بنقل قطعة الشطرنج ونتيجة لذلك فقد اللعبة ، فلن يكرر هذا الخطأ. معظم سحر الذكاء الاصطناعي هو السرعة التي يكرر بها مهامه.
كانت ذروة عمل DeepMind في عام 2016 ، عندما أطلقت الشركة برنامج AlphaGo ، والذي استخدم التدريب التعويضي إلى جانب أساليب أخرى للعب. وللمفاجأة للجميع ، في مباراة خمس مباريات في سيول ، فاز البرنامج على بطل العالم. شاهد 280 مليون مشاهد انتصار السيارة: حدث هذا قبل عقد من الزمن مما توقع الخبراء. في العام التالي ، هزمت نسخة محسنة من AlphaGo بطل الذهاب الصيني.
مثل ديب بلو في عام 1997 ، غيرت AlphaGo تصور ما يشكل التميز البشري. لم يعد أبطال ألعاب اللوح ، وهم من أكثر العقول الرائعة على هذا الكوكب ، قمة الذكاء. بعد ما يقرب من 20 عامًا من محادثة مع الأستاذ الياباني فوجوارا ، حقق الحسابيون وعده. وقال في وقت لاحق أنه اقتحم البكاء خلال المباراة. وفقًا للتقاليد ، يشكر الطالب "go go" المعلم بهزيمته في المباراة. شكر Hassabis ماثيوز ، وهزم المباراة بأكملها.
فاز DeepBlue بفضل القوة الغاشمة والسرعة الحسابية ، ولكن أسلوب AlphaGo بدا فنيًا ، إنسانيًا تقريبًا. بدا أن تفوق العضلات الحسابية ونهايتها وتطورها يدلان على أن DeepMind تحركت أبعد من منافسيها في تطوير برنامج يمكنه علاج الأمراض وإدارة المدن.
لطالما قال الحساب إن DeepMind سيغير العالم للأفضل. ولكن ليس هناك يقين حول الذكاء الاصطناعى القوي. إذا كان قد نشأ في أي وقت من الأوقات ، فإننا لا نعرف ما إذا كان سيكون إيثارًا أو ضارًا ، وما إذا كان سيخضع لسيطرة الإنسان. رغم ذلك ، من سيتولى السيطرة؟
منذ البداية ، حاول الحسبة الدفاع عن استقلال DeepMind. لقد أصر دائمًا على بقاء DeepMind في لندن. عندما اشترت Google الشركة في عام 2014 ، أصبحت مسألة التحكم أكثر صلة. لم يكن المطلوبون من شركة Hassabis لبيع الشركة. كان لديه ما يكفي من المال ، وحدد نموذج أعمال تقوم الشركة من خلاله بتطوير ألعاب لتمويل البحوث. لقد كان وزن Google ماليًا ، ولكن ، مثل العديد من المؤسسين ، لم يرغب Hassabis في التخلي عن الشركة التي كبرها. كجزء من الصفقة ، أبرمت DeepMind اتفاقية من شأنها أن تمنع Google من السيطرة من جانب واحد على الملكية الفكرية للشركة.
وفقًا لشخص مطلع ، قبل الصفقة ، وقع الطرفان عقدًا يسمى اتفاقية مراجعة الأخلاقيات والسلامة. تم وضع الاتفاقية ، التي لم يتم الإبلاغ عنها سابقًا ، بواسطة محامين جادين في لندن.تنقل الاتفاقية التحكم في التكنولوجيا الأساسية الخاصة بـ AI قوية إلى DeepMind كلما تم إنشاء AI ، أي مجموعة توجيهية تسمى Ethics Board. وفقًا للمصدر نفسه ، فإن مجلس الأخلاقيات لا يمثل بعض الامتيازات التجميلية من Google. إنه يوفر لـ DeepMind دعمًا قانونيًا قويًا للمحافظة على التحكم في تقنيته الأكثر أهمية والأكثر خطورة. لم يتم الإعلان عن أسماء أعضاء المجلس ، لكن مصدرًا آخر مقربًا من DeepMind وجوجل يقول إنه يضم جميع مؤسسي DeepMind الثلاثة (رفضت الشركة الإجابة عن أسئلة حول الاتفاقية ، لكنه قال إن "مراقبة الأخلاقيات من الأيام الأولى كانت بالنسبة لنا الأولوية ").يمكن للحسابيين تحديد مصير DeepMind بطرق أخرى. واحد منهم هو ولاء الموظفين. يقول الموظفون السابقون والحاليون إن برنامج Hassabis للأبحاث يعد أحد أكبر نقاط القوة لدى DeepMind. يقدم برنامجه عملاً رائعًا ومهمًا ، خاليًا من ضغوط الدوائر الأكاديمية. جذبت مثل هذه الظروف مئات من الخبراء الأكثر موهبة في العالم. DeepMind لها فروع في باريس وألبرتا. يشعر العديد من الموظفين بالقرب من حسابي ومهمته مقارنة بالشركة الأم التي تتطلع إلى تحقيق الإيرادات. طالما حافظ الحسابي على ولائه الشخصي ، يتمتع بسلطة كبيرة على المساهم الوحيد. بالنسبة إلى Google ، من الأفضل أن تعمل مواهب DeepMind معها من خلال وسيط بدلاً من الذهاب إلى Facebook أو Apple.يحتوي DeepMind على رافعة واحدة ، على الرغم من أنها تتطلب تجديدًا مستمرًا: الإعلانات المواتية. الشركة في حالة جيدة. أصبح AlphaGo قنبلة PR حقيقية. منذ الاستحواذ على Google ، أنتجت الشركة مرارًا معجزات جذبت اهتمامًا عالميًا. يمكن لبرنامج One DeepMind تشخيص أمراض العين عن طريق مسح شبكية العين. تعلم آخر لعب الشطرنج من نقطة الصفر باستخدام بنية طراز AlphaGo ، ليصبح أعظم لاعب شطرنج على الإطلاق في تسع ساعات فقط من الدراسة الذاتية. في ديسمبر 2018 ، تجاوز برنامج يسمى AlphaFold منافسيه في مهمة التنبؤ بالهيكل ثلاثي الأبعاد للبروتينات باستخدام قائمة المكونات ، مما يمهد الطريق لعلاج أمراض مثل مرض الشلل الرعاش والزهايمر.يفخر DeepMind بشكل خاص بالخوارزميات المتقدمة التي تقوم بحساب أكثر وسائل التبريد فعالية في مراكز بيانات Google ، حيث يتم تشغيل حوالي 2.5 مليون خادم. قال DeepMind في عام 2016 إنهم خفضوا تكاليف الطاقة في Google بنسبة 40 ٪. لكن بعض المطلعين يقولون إن هذا الرقم مبالغ فيه. استخدمت Google الخوارزميات لتحسين مراكز البيانات قبل وقت طويل من DeepMind: "يريدون فقط أن يضيف بعض العلاقات العامة قيمة إلى الأبجدية" ، كما يقول أحد موظفي Google. الشركة الأبجدية التابعة لشركة Google ، تدفع بسخاء DeepMind مقابل هذه الخدمات. لذلك ، في عام 2017 ، قدمت لها DeepMind فاتورة بمبلغ 54 مليون جنيه إسترليني ، وهذا الرقم قليل مقارنة بالمصروفات الحالية لـ DeepMind: تم إنفاق 200 مليون دولار فقط على الموظفين في ذلك العام ، وبصفة عامة ، بلغت خسائر DeepMind في عام 2017 282 مليون جنيه إسترليني.هذه هي البنسات البائسة لعملاق الإنترنت الأثرياء. لكن شركات أخرى غير مربحة ، استحوذت "الأبجدية" على اهتمام روث بورات ، المدير المالي المقتصد لشركة "الأبجدية". على سبيل المثال ، حاول قسم Google Fiber إنشاء مزود خدمة إنترنت عالي السرعة عن طريق تشغيل خطوط الألياف البصرية إلى المنازل الخاصة. لكن تم تعليق المشروع عندما أصبح من الواضح أن الأمر سيستغرق عقودا لإعادة الاستثمار. لذلك ، من المهم للباحثين في الذكاء الاصطناعى أن يثبتوا أهميتهم حتى لا يجتذبوا مظهر السيدة بورات ، الذي أصبح اسمه بالفعل اسماً مألوفاً في الأبجدية.إن إنجازات DeepMind المخطط لها في الذكاء الاصطناعى جزء من إستراتيجية علاقة مع مالكي الشركة. DeepMind إشارات سمعتها. هذا مهم بشكل خاص عندما تتهم Google بغزو خصوصية المستخدم ونشر الأخبار المزيفة. كان DeepMind محظوظًا أيضًا لأن يكون لديه مؤيد على أعلى مستوى: Larry Page ، أحد مؤسسي Google ، والآن الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet. الصفحة هي أقرب ما يمتلكه الحبابيس من شركته الأم. درس والد بيج ، كارل ، الشبكات العصبية في الستينيات. في بداية حياته المهنية ، قال Page إنه أنشأ Google فقط لتأسيس شركة AI.إن التحكم الدقيق في DeepMind ، لتبدو جيدة في عيون الصحافة ، لا يتطابق تمامًا مع الروح الأكاديمية التي تنتشر في الشركة. يشكو بعض الباحثين من صعوبة نشر أعمالهم: عليهم التغلب على عدة مستويات من الرقابة الداخلية قبل أن يتمكنوا على الأقل من تقديم تقرير للمؤتمر أو مقال للمجلة. يعتقد DeepMind أنك بحاجة إلى توخي الحذر من عدم تخويف الجمهور مع احتمال وجود منظمة العفو الدولية القوية. لكن الصمت الكثيف للغاية يمكن أن يفسد الجو الأكاديمي ويضعف ولاء الموظفين.بعد خمس سنوات من الاستحواذ على Google ، تقترب مسألة من يتحكم في DeepMind من نقطة حرجة. سيتمكن مؤسسو الشركة والموظفون الأولون من المغادرة قريبًا بتعويضهم المالي (تبلغ حصص حسابي ، ربما بعد شراء Google حوالي 100 مليون جنيه إسترليني). لكن مصدرًا مقربًا من الشركة يشير إلى أن شركة Alphabet قد أجلت تسييل خيارات المؤسسين لمدة عامين. نظرًا لتركيزه الشديد على المهمة ، من غير المرجح أن يغادر الحسبة السفينة. المال يهمه فقط بقدر ما يساعد على تحقيق هدف حياته كلها. لكن بعض الزملاء قد غادروا بالفعل. منذ بداية عام 2019 ، ترك ثلاثة مهندسين من منظمة العفو الدولية الشركة. وبن لوري ، أحد أشهر المتخصصين في مجال الأمن في العالم ، عاد الآن إلى Google ، إلى صاحب عمله السابق. هذا الرقم صغيربعد كل شيء ، يقدم DeepMind مثل هذه المهمة المثيرة والأجور اللائقة التي يغادرها القليل.حتى الآن ، لم تتدخل Google في DeepMind. لكن حدثًا أخيرًا أثار قلقًا بشأن المدة التي ستتمكن الشركة من الحفاظ على الاستقلال.لقد خطط DeepMind دائمًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية. في فبراير 2016 ، تم إنشاء قسم جديد من DeepMind Health ، بقيادة مصطفى سليمان ، أحد المؤسسين المشاركين. كان سليمان ، الذي عملت والدته ممرضة في الخدمة الصحية الوطنية (NHS) ، يأمل في إنشاء برنامج يسمى Streams ينبه الأطباء عند تفاقم صحة المريض. كان DeepMind لكسب على كل عملية نظام فعالة. نظرًا لأن هذا العمل تطلب الوصول إلى معلومات المرضى السرية ، أنشأ سليمان لجنة المراجعة المستقلة (IRP) ، التي تضم ممثلين عن قطاعات الرعاية الصحية والتكنولوجيا في بريطانيا. تصرف DeepMind بعناية فائقة. في وقت لاحق ، اكتشف مفوض المعلومات البريطانيأن أحد المستشفيات الشريكة انتهك القانون أثناء معالجة بيانات المرضى. ومع ذلك ، بنهاية عام 2017 ، كان سليمان قد وقع اتفاقيات مع أربعة من مستشفيات NHS الرئيسية.في 8 نوفمبر 2018 ، أعلنت Google عن إنشاء قسم خاص بها من Google Health. بعد خمسة أيام ، أعلنوا أنه يجب تضمين DeepMind Health في الوحدة الرئيسية. يبدو أن DeepMind لم يحذر أحدًا. وفقًا للوثائق التي تلقيناها عند الطلب وفقًا لقانون حرية المعلومات ، أبلغت DeepMind المستشفيات الشريكة بهذا التغيير في غضون ثلاثة أيام فقط. رفضت الشركة الإبلاغ عند بدء المناقشات حول الاندماج ، لكنها قالت إن الفجوة القصيرة بين الإشعار والإعلان العام كانت في مصلحة الشفافية. كتب سليمان في عام 2016 أنه "في أي مرحلة ، لن يتم ربط بيانات المرضى أو ربطها بحسابات Google أو منتجاتها أو خدماتها." يبدو أن وعده قد كسر. (الإجابة على الأسئلة من المنشور لدينا ، وقال DeepMind"في هذه المرحلة ، لم يذهب أي من عقودنا إلى Google ، وهذا ممكن فقط بموافقة شركائنا. لا تعني حقيقة أن Streams أصبحت خدمة Google أن بيانات المرضى ... يمكن استخدامها في منتجات أو خدمات Google الأخرى. ")أغضب ضم Google موظفي DeepMind Health. وفقًا للأشخاص المقربين من هذه الوحدة ، عند الانتهاء من عملية الاستحواذ ، يخطط العديد من الموظفين للإقلاع عن التدخين. أحد أعضاء IRP ، مايك براكين ، غادر بالفعل. وفقًا للعديد من الأشخاص المطلعين على هذا الحدث ، غادر Bracken في ديسمبر 2017 بسبب المخاوف من أن "لجنة الرقابة" هي أكثر من مجرد عرض إشرافي حقيقي. عندما سأل براكين سليمان عما إذا كان سيكون مسؤولاً أمام اللجنة ومساواة صلاحياتها مع المديرين غير التنفيذيين ، ابتسم سليمان فقط. (قال متحدث باسم DeepMind إنه "لا يتذكر" بشأن مثل هذا الحادث.) يجادل جوليان هوبرت ، رئيس IRP ، بأن المجموعة وفرت "حكمًا أكثر تطرفًا" مما توقعه بريكين ، حيث يمكن للأعضاء التحدث بصراحة وليسوا ملزمين بواجب السرية.تكشف هذه الحلقة أن الوحدات الطرفية لـ DeepMind عرضة لـ Google. وقال بيان DeepMind: "لقد اتفقنا جميعًا على أنه من المنطقي دمج هذه الجهود في مشروع مشترك واحد مع مورد أكثر قوة." والسؤال هو ما إذا كانت Google ستطبق نفس المنطق على عمل DeepMind على الذكاء الاصطناعي القوي.من الخارج يبدو أن DeepMind حقق نجاحًا كبيرًا. لقد طورت بالفعل برنامجًا قادرًا على تعلم إكمال المهام على مستوى فوق طاقة البشر. يذكر الحسبان في كثير من الأحيان لعبة Breakout ، وهي لعبة فيديو لوحدة Atari. يتحكم لاعب Breakout في المنصة بأسفل الشاشة ويعكس الكرة التي ترتد من الكتل في الأعلى ، تنهار من الضربة. يفوز اللاعب عندما يتم تدمير جميع الكتل. يخسر إذا فاته الكرة. بدون تعليمات إنسانية ، لم يتعلم برنامج DeepMind فقط كيفية لعب اللعبة ، بل قام أيضًا بتطوير استراتيجية لإطلاق الكرة في الفضاء فوق القطع ، حيث تقفز لفترة طويلة وتحصل على مجموعة من النقاط دون جهد من اللاعب. وفقًا لحسابات ، فإن هذا يوضح قوة التعلم المعزز والقدرات الخارقة لبرامج الكمبيوتر DeepMind.مظاهرة مثيرة للإعجاب. لكن الحبابيين ينقصهم شيء. إذا قمت بنقل النظام الأساسي الظاهري ما لا يقل عن بضع بكسل ، فسوف يفشل البرنامج. إن المهارة التي اكتسبها DeepMind محدودة للغاية لدرجة أنه لا يمكن حتى الاستجابة للتغيرات البيئية الصغيرة التي يمكن للناس أخذها في الاعتبار - على الأقل ليس دون الآلاف من جولات التدريب الإضافية. لكن مثل هذه التغييرات جزء لا يتجزأ من الواقع المحيط. لا يوجد عضوان متطابقان في الجسم من أجل التشخيص. بالنسبة للميكانيكي ، لا يمكن تكوين محركين على قدم المساواة. لذلك ، قد تواجه الأنظمة المدربة في الفضاء الافتراضي صعوبات عند البدء في ظروف حقيقية.المشكلة الثانية ، التي نادراً ما يتحدث عنها DeepMind ، هي أن النجاح في البيئات الافتراضية يعتمد على وجود وظيفة المكافأة: إشارة تسمح لشبكة عصبية بقياس تقدمها. يرى البرنامج أن الارتدادات المتعددة من الجدار الخلفي تزيد النتيجة. جزء أساسي من تطوير AlphaGo كان إنشاء وظيفة مكافأة متوافقة مع مثل هذه اللعبة المعقدة. لسوء الحظ ، فإن العالم الحقيقي لا يقدم مكافآت بسيطة. نادرا ما يقاس التقدم بالنقاط الفردية. حتى لو كانت موجودة ، فإن المهمة معقدة بسبب المشاكل السياسية. يعد تعيين إشارة المكافأة لتحسين المناخ (تركيز CO in في الغلاف الجوي) مخالفًا لإشارة المكافأة لشركات النفط (سعر السهم) ويتطلب حل وسط مع العديد من الأشخاص الذين لديهم دوافع متعارضة. عادة ما تكون إشارات المكافآت ضعيفة للغاية.نادراً ما يتلقى دماغ الإنسان ردود فعل واضحة على نجاح المهمة أثناء تنفيذها.
لقد وجد DeepMind طريقة فعالة للتعلم باستخدام كمية هائلة من موارد الحوسبة. درس برنامج AlphaGo لآلاف السنين من وقت اللعب قبل أن يفهم شيئًا ما. يشك العديد من خبراء الذكاء الاصطناعى في أن هذه الطريقة لن تنجح في المهام التي تقدم مكافآت أضعف. يعترف DeepMind المشكلة. ركزت مؤخراً على لعبة StarCraft 2 ، وهي لعبة كمبيوتر استراتيجية. القرارات التي اتخذت في بداية اللعبة لها عواقب لاحقة ، والتي هي أقرب إلى ردود الفعل المحيرة والمتأخرة في العالم الحقيقي. في يناير ، تغلب DeepMind على بعض من أفضل اللاعبين في العالم بنسخة تجريبية ، والتي ، على الرغم من محدودية للغاية ، لا تزال مثيرة للإعجاب. بدأت برامجها أيضًا في دراسة وظائف المكافآت ، مع الأخذ في الاعتبار الملاحظات الواردة من معلم بشري. ولكن من خلال توظيف مدرس ، فإنك تخاطر بفقدان وفورات الحجم والسرعة التي توفرها معالجة الكمبيوتر الخالصة.
أبدى الباحثون الحاليون والسابقون في DeepMind و Google ، الذين طلبوا عدم الكشف عن هويتهم بسبب اتفاقيات عدم الكشف الصارمة ، عن شكوكهم في أن استخدام هذه الأساليب ، يمكن لـ DeepMind إنشاء AI قوي. وفقا لهم ، والتركيز على الأداء العالي في البيئات الافتراضية يجعل من الصعب حل المشكلة مع إشارة المكافأة. ومع ذلك ، فإن أسلوب اللعب هو جوهر DeepMind. تمتلك الشركة لوحة تحكم داخلية حيث تتنافس برامج فرق البرمجة المتنافسة على المجالات الافتراضية.
لطالما نظر الحسبة إلى الحياة على أنها لعبة. يكرس معظم حياته المهنية لتطوير اللعبة ، ويقضي معظم وقت فراغه في ممارسة الألعاب. في DeepMind ، اختار الألعاب كوسيلة أساسية لبناء الذكاء الاصطناعى القوي. مثل برنامجها ، لا يمكن لـ Hassabis التعلم إلا من خلال تجربتها الخاصة. قد ينسى الناس المهمة الأولى ، حيث أن DeepMind قد ابتكر بالفعل بعض التقنيات الطبية المفيدة وتجاوز أعظم اللاعبين في فئة ألعاب الطاولة. هذه إنجازات مهمة ، لكنها ليست تلك التي يتوق إليها مؤسس الشركة. ومع ذلك ، لا يزال لديه فرصة لإنشاء AI قوي تحت أنف Google ، ولكن خارج سيطرة الشركة. إذا نجح هذا ، فإن Demis Hassabis سيفوز بأصعب لعبة.