Demis Hassabis gründete das Unternehmen, um die mächtigste KI der Welt zu schaffen. Dann wurde es von Google gekauftIm August 2010 betrat ein 34-jähriger Londoner namens Demis Hassabis die Bühne in einem Konferenzraum in einem Vorort von San Francisco. Er kam mit einem gemächlichen Gang eines Mannes heraus, der versuchte, seine Nerven zu kontrollieren, schürzte kurz die Lippen und begann: „Also, heute werden wir über verschiedene Entwicklungsansätze sprechen ...“ - er zögerte, als würde ihm plötzlich klar, dass er geheime, ehrgeizige Gedanken äußerte. Aber dann sagte er immer noch: "... eine starke KI."
Starke KI (künstliche allgemeine Intelligenz oder AGI) bedeutet universelle künstliche Intelligenz - ein hypothetisches Computerprogramm, das intellektuelle Aufgaben als Person oder noch besser ausführen kann. Eine starke KI kann einzelne Aufgaben wie Fotoerkennung oder Textübersetzung ausführen, die die einzigen Aufgaben jeder schwachen KI in unseren Telefonen und Computern sind. Er wird aber auch Schach spielen und Französisch sprechen. Er wird Artikel über Physik verstehen, Romane verfassen, Anlagestrategien entwickeln und reizvolle Gespräche mit Fremden führen. Er wird nukleare Reaktionen überwachen, elektrische Netze und Verkehrsströme verwalten und ohne großen Aufwand alles andere schaffen. Mit AGI wird die fortschrittlichste KI von heute wie ein Taschenrechner aussehen.
Die einzige Intelligenz, die derzeit in der Lage ist, all diese Aufgaben auszuführen, ist die, mit der die Menschen ausgestattet sind. Die menschliche Intelligenz ist jedoch durch die Größe des Schädels begrenzt. Die Stärke unseres Gehirns wird durch die vernachlässigbare Menge an Energie begrenzt, die der Körper bereitstellen kann. Da AGI auf Computern ausgeführt wird, unterliegt es keiner dieser Einschränkungen. Starke Intelligenz wird nur durch die Anzahl der verfügbaren Prozessoren begrenzt. Er kann mit der Überwachung von Kernreaktionen beginnen. Aber es wird schnell neue Energiequellen erschließen und mehr wissenschaftliche Arbeit in der Physik pro Sekunde verdauen, als ein Mensch in tausend Leben tun kann. Menschliche Intelligenz, kombiniert mit der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von Computern, lässt Probleme, die derzeit unlösbar erscheinen, verschwinden. In einem Interview mit British
Observer sagte Hassabis, dass eine starke KI unter anderem solche Disziplinen beherrschen und Probleme wie „Krebs, Klimawandel, Energie, Genomik, Makroökonomie [und] Finanzsysteme“ lösen muss.
Die Hassabis-Konferenz wurde Singularity Summit genannt. Laut Futurologen ist Singularität eine der wahrscheinlichsten Folgen des Auftretens von AGI. Da Informationen mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet werden, werden sie sehr schnell klüger. Schnelle Zyklen der Selbstverbesserung führen zu einer Explosion der Maschinenintelligenz und lassen Menschen weit zurück, um an Siliziumstaub zu ersticken. Da diese Zukunft ausschließlich auf unbestätigten Annahmen beruht, ist die Frage, ob Singularität als Utopie oder Hölle betrachtet wird, fast religiös.
Nach den Namen der Vorträge auf der Konferenz zu urteilen, tendieren die Teilnehmer zum Messianismus: „Vernunft und wie man sie aufbaut“; "KI als Lösung für das Problem des Alterns"; "Ersatz unserer Körper"; "Die Grenze zwischen Leben und Tod ändern." Hassabis 'Vortrag sieht dagegen nicht sehr beeindruckend aus: "Ein systemischer neurobiologischer Ansatz zum Aufbau einer AGI."
Hassabis geht zwischen Podium und Bildschirm auf und ab und sagt schnell etwas. Er trägt eine kastanienbraune Strickjacke und ein weißes Hemd mit Knöpfen wie ein Schuljunge. Ein kleines Wachstum stärkt anscheinend nur seine Intelligenz. Bisher, so Hassabis, haben sich Wissenschaftler von zwei Seiten an AGI gewandt. Auf dem Gebiet der symbolischen KI versuchten die Forscher, alle Regeln für ein System zu beschreiben und zu programmieren, das wie eine Person denken könnte. Dieser Ansatz war in den 80-90er Jahren beliebt, lieferte jedoch nicht die gewünschten Ergebnisse. Hassabis glaubt, dass die mentale Struktur des Gehirns zu hoch entwickelt ist, um auf diese Weise beschrieben zu werden.
Forscher, die versuchten, die physischen Netzwerke des Gehirns in digitaler Form zu reproduzieren, arbeiteten in einem anderen Bereich. Dies hatte eine bestimmte Bedeutung. Schließlich ist das Gehirn das Gefäß menschlicher Intelligenz. Aber diese Forscher wurden irregeführt, sagte Hassabis. Ihre Aufgabe war ungefähr so groß wie der Versuch, alle Sterne im Universum abzubilden. Darüber hinaus konzentriert es sich auf die falsche Ebene. Es ist so, als würde man versuchen zu verstehen, wie Microsoft Excel funktioniert, indem man einen Computer zerlegt und Transistorinteraktionen untersucht.
Stattdessen schlug Hassabis einen Mittelweg vor: Eine starke KI sollte sich von den umfassenden Methoden inspirieren lassen, mit denen das Gehirn Informationen verarbeitet, und nicht von den physischen Systemen oder spezifischen Regeln, die es in bestimmten Situationen anwendet. Mit anderen Worten, Wissenschaftler sollten sich darauf konzentrieren, die Software des Gehirns zu verstehen, nicht seine Hardware. Neue Methoden wie die funktionelle Magnetresonanztomographie ermöglichen es Ihnen, während seiner Aktivität in das Gehirn zu schauen. Sie ermöglichen ein solches Verständnis. Jüngste Studien haben gezeigt, dass das Gehirn in einem Traum lernt und die empfangenen Erfahrungen reproduziert, um allgemeine Prinzipien abzuleiten. KI-Forscher müssen dieses System emulieren.
In der unteren rechten Ecke der Folie erschien ein Logo - ein runder blauer Wirbel. Darunter befinden sich zwei Wörter: DeepMind. Dies war die erste öffentliche Erwähnung eines neuen Unternehmens.
Hassabis verbrachte ein ganzes Jahr damit, eine Einladung zum Singularity Summit zu bekommen. Der Vortrag war nur ein Cover. Was er wirklich brauchte, war eine Minute mit Peter Thiel, dem Silicon Valley-Milliardär, der die Konferenz gesponsert hatte. Hassabis wollte seine Investition.
Hassabis hat nie gesagt, warum er genau von Thiel Unterstützung erhalten wollte (für diesen Artikel lehnte er mehrere Interviewanfragen durch einen Sprecher ab). Wir haben mit 25 Quellen gesprochen, darunter aktuelle und ehemalige Mitarbeiter und Investoren. Die meisten von ihnen sprachen anonym, weil sie nicht das Recht hatten, über das Unternehmen zu sprechen. Aber Thiel glaubt mit noch größerem Eifer an AGI als Hassabis. In einer Rede im Jahr 2009 sagte Thiel, dass seine größte Angst um die Zukunft kein Roboteraufstand ist (obwohl er in Neuseeland, isoliert von der ganzen Welt, besser geschützt ist als die meisten Menschen). Er befürchtet vielmehr, dass die Singularität zu spät kommen wird. Die Welt braucht neue Technologien, um einen wirtschaftlichen Abschwung zu verhindern.
Letztendlich erhielt DeepMind Risikokapital in Höhe von 2 Mio. GBP. einschließlich £ 1,4 Millionen von Thiel. Als Google das Unternehmen im Januar 2014 für 600 Millionen US-Dollar kaufte, verzeichneten frühe Investoren einen Gewinn von 5.000 Prozent.
Für viele Gründer wäre dies ein Happy End. Sie können langsamer fahren, einen Schritt zurücktreten und das Geld genießen. Für Hassabis war der Deal mit Google ein weiterer Schritt auf seiner Suche nach einer starken KI. Er verbrachte fast das ganze Jahr 2013 in Verhandlungen über den Deal. DeepMind wird getrennt von der Muttergesellschaft handeln. Hassabis erhält alle Unternehmensrechte wie Zugriff auf Cashflow und Verarbeitungsleistung, ohne die Kontrolle über das Unternehmen zu verlieren.
Hassabis dachte, DeepMind wäre ein Hybrid: Er hätte einen Startup-Antrieb, die Köpfe der größten Universitäten und die tiefen Taschen eines der reichsten Unternehmen der Welt. Alles wurde getan, um die Entwicklung einer starken KI zu beschleunigen und der Menschheit zu helfen.
Demis Hassabis wurde 1976 in Nord-London in der Familie eines griechisch-zypriotischen und eines chinesisch-singapurischen Mannes geboren. Er war der älteste von drei Brüdern und Schwestern. Mutter arbeitete im Kaufhaus John Lewis und ihr Vater arbeitete in einem Spielzeuggeschäft. Der Junge lernte im Alter von vier Jahren Schach und beobachtete das Spiel seines Vaters und Onkels. Nach einigen Wochen konnten die Erwachsenen ihn nicht mehr schlagen. Mit 13 Jahren wurde Demis in seinem Alter der zweite Schachspieler der Welt. Mit acht Jahren lernte er selbständig das Programmieren.
1992 schloss Hassabis die Schule zwei Jahre früher als geplant ab. Er bekam einen Job beim Programmieren von Videospielen bei Bullfrog Productions, wo er das Spiel Theme Park schrieb. Darin bauten und verwalteten die Spieler einen virtuellen Vergnügungspark. Das Spiel war mit 15 Millionen verkauften Exemplaren sehr erfolgreich. Es gehörte zu einem neuen Genre von Simulatoren, bei dem es nicht darum geht, den Feind zu besiegen, sondern die Funktionsweise eines so komplexen Systems als Unternehmen oder Stadt zu optimieren.
Themenpark für Android, 2018Demis entwickelte nicht nur Spiele, sondern spielte auch großartige Spiele. Als Teenager war er zwischen Wettbewerben in Schach, Scrabble, Poker und Backgammon hin und her gerissen. Während seines Informatikstudiums an der Universität von Cambridge nahm Hassabis 1995 an einem Student Go-Turnier teil. Dies ist ein altes Brettspiel, das viel komplizierter als Schach ist. Es wird davon ausgegangen, dass Meisterschaft Intuition erfordert, die durch langjährige Erfahrung erworben wurde. Niemand wusste, ob Hassabis zuvor gespielt hatte.
Zunächst gewann Hassabis das Turnier für Anfänger. Dann schlug er den Turniersieger für erfahrene Spieler, wenn auch mit einem Handicap. Der Organisator des Turniers, Cambridge-Meister Charles Matthews, erinnert sich an den Schock eines erfahrenen Spielers, nachdem er gegen einen 19-jährigen Rookie verloren hatte. Matthews nahm Hassabis unter seine Obhut.
Hassabis 'Intelligenz und Ambitionen waren in Spielen immer offensichtlich. Spiele wiederum weckten sein Interesse an Intelligenz. Als er seine Fortschritte im Schach beobachtete, fragte er sich: Ist es möglich, Computer so zu programmieren, dass sie aufgrund seiner Erfahrung wie er lernen? Spiele boten eine Lernumgebung, mit der die reale Welt nicht mithalten konnte. Sie waren klar und autark. Da Spiele von der Realität getrennt sind, können sie ohne Beeinträchtigung der realen Welt geübt und effektiv gemeistert werden. Spiele beschleunigen die Zeit: In ein paar Tagen können Sie ein kriminelles Syndikat gründen, und die Schlacht an der Somme endet in wenigen Minuten.
Im Sommer 1997 reiste Hassabis nach Japan. Im Mai dieses Jahres besiegte der Deep Blue-Computer von IBM den Schachweltmeister Garry Kasparov. Zum ersten Mal schlug ein Computer einen Schachgroßmeister. Das Spiel erregte weltweite Aufmerksamkeit und gab Anlass zur Sorge um die wachsende Leistung und die potenzielle Bedrohung durch Computer. Als Hassabis sich mit dem japanischen Brettspiel-Meister Masahiko Fujuvarea traf, erzählte er ihm von einem Plan, der seine Interessen an strategischen Spielen und künstlicher Intelligenz vereint: Eines Tages wird er ein Computerprogramm entwickeln, das den größten Spieler von unterwegs besiegen wird.
Hassabis handelte methodisch: „Im Alter von 20 Jahren war Hassabis der Meinung, dass bestimmte Dinge vorhanden sein müssen, bevor er sich auf dem von ihm gewünschten Niveau mit KI beschäftigt“, sagt Matthews. "Er hatte einen Plan."
1998 gründete er sein eigenes Spielestudio Elixir. Hassabis konzentrierte sich auf ein äußerst ehrgeiziges Spiel - Republic: The Revolution, einen komplexen politischen Simulator. Vor vielen Jahren sagte Hassabis in der Schule seinem Freund Mustafa Suleiman, dass die Welt einen grandiosen Simulator brauche, um seine komplexe Dynamik zu simulieren und die komplexesten sozialen Probleme zu lösen. Jetzt versuchte er es im Spiel.
Die Anpassung an das Spiel war schwieriger als erwartet. Am Ende veröffentlichte Elixir eine verkürzte Version des Spiels, um die Bewertungen zu mildern. Andere Spiele sind fehlgeschlagen (einschließlich eines Bondian-Bösewichtssimulators namens Evil Genius). Im April 2005 schloss Hassabis Elixir. Matthews glaubt, dass Hassabis das Unternehmen nur gegründet hat, um Managementerfahrung zu sammeln. Jetzt brauchte Demis nur noch einen wichtigen Wissensbereich, um mit der Arbeit an einer starken KI zu beginnen. Er musste das menschliche Gehirn verstehen.
Im Jahr 2005 promovierte Hassabis in Neurowissenschaften am University College London (UCL). Er veröffentlichte berühmte Studien über Erinnerung und Vorstellungskraft. Einer seiner Artikel, der seitdem mehr als 1.000 Mal zitiert wurde, zeigte, dass Menschen mit Amnesie auch Schwierigkeiten haben, neue Erfahrungen zu verstehen, was darauf hindeutet, dass es einen Zusammenhang zwischen dem Erinnern und dem Schaffen von mentalen Bildern gibt. Hassabis erstellte eine Gehirnrepräsentation, die für die Erstellung von AGI geeignet ist. Die meisten Arbeiten beschränkten sich auf eine Frage: Wie erhält und bewahrt das menschliche Gehirn Konzepte und Wissen?
Hassabis hat DeepMind am 15. November 2010 offiziell gegründet. Seitdem ist die Mission des Unternehmens unverändert geblieben: "Intelligenz lösen" und dann alles andere lösen. Wie Hassabis den Teilnehmern des Singularity Summit sagte, bedeutet dies, unser Verständnis der Funktionsweise des Gehirns in Software zu übersetzen, die dieselben selbstlernenden Methoden verwenden kann.
Hassabis versteht, dass die Wissenschaft die Essenz des menschlichen Geistes noch nicht vollständig erfasst hat. Ein starkes KI-Projekt kann nicht einfach auf der Grundlage von Hunderten von neurobiologischen Studien erstellt werden. Aber er glaubt eindeutig, dass bereits genug bekannt ist, um mit der Arbeit an einer starken KI zu beginnen. Und doch besteht die Möglichkeit, dass sein Vertrauen der Realität voraus ist. Wir wissen immer noch sehr wenig darüber, wie das Gehirn tatsächlich funktioniert. 2018 wurden die Ergebnisse von Hassabis eigener Doktorarbeit von einem Team australischer Forscher in Frage gestellt. Dies ist nur ein Artikel, aber er zeigt, dass die wissenschaftlichen Meinungen, die DeepMind zugrunde liegen, weit vom Konsens entfernt sind.
Das Unternehmen wurde von Mustafa Suleiman und Shane Legge, einem besessenen AGI-Neuseeländer, den Hassabis auch an der UCL kennengelernt hat, mitbegründet. Der Ruf des Unternehmens wuchs und Hassabis profitierte von seinem Talent. "Es ist wie ein Magnet", sagt Ben Faulkner, ehemaliger Betriebsleiter bei DeepMind. Viele Mitarbeiter lebten in Europa, weit entfernt von den Personalabteilungen der Silicon Valley-Giganten wie Google und Facebook. Vielleicht war die Hauptleistung von DeepMind die Einstellung von Mitarbeitern unmittelbar nach seiner Gründung, um die besten und besten Talente auf dem Gebiet der KI zu finden und zu bewahren. Das Unternehmen eröffnete ein Büro auf dem Dachboden eines Stadthauses am Russell Square in Bloomsbury, gegenüber der UCL.
Eine der Methoden des maschinellen Lernens, auf die sich das Unternehmen konzentriert hat, ist aus Hassabis doppelter Leidenschaft für Spiele und Neurowissenschaften hervorgegangen: verstärktes Lernen. Ein solches Programm soll Informationen über die Umwelt sammeln und diese dann studieren, wobei die gesammelten Erfahrungen wie die Aktivität des menschlichen Gehirns in einem Traum wiederholt reproduziert werden, wie Hassabis in seinem Vortrag über den Singularity Summit sagte.
Das Verstärkungstraining beginnt bei Null. Dem Programm wird eine virtuelle Umgebung angezeigt, über die es nur die Regeln kennt. Zum Beispiel eine Simulation eines Schachspiels oder eines Videospiels. Ein Programm enthält mindestens eine Komponente, die als neuronales Netzwerk bekannt ist. Es besteht aus Schichten von Rechenstrukturen, die Informationen durchsuchen, um bestimmte Funktionen oder Strategien zu identifizieren. Jede Ebene untersucht die Umgebung auf einer neuen Abstraktionsebene. Anfangs arbeiten diese Netzwerke mit minimalem Erfolg, aber es ist wichtig, dass jeder Fehler eine Spur hinterlässt und innerhalb des Netzwerks codiert wird. Allmählich wird das neuronale Netzwerk immer ausgefeilter, da es mit verschiedenen Strategien experimentiert - und bei Erfolg eine Belohnung erhält. Wenn das Programm die Schachfigur bewegt und dadurch das Spiel verliert, wird dieser Fehler nicht wiederholt. Der größte Teil der Magie der künstlichen Intelligenz liegt in der Geschwindigkeit, mit der sie ihre Aufgaben wiederholt.
Der Höhepunkt der Arbeit von DeepMind war 2016, als das Unternehmen das AlphaGo-Programm startete, das Verstärkungstraining zusammen mit anderen Methoden zum Spielen verwendete. Zu jedermanns Überraschung schlug das Programm in einem Duell mit fünf Spielen in Seoul den Weltmeister. 280 Millionen Zuschauer sahen den Sieg des Autos: Dieses Ereignis ereignete sich ein Jahrzehnt früher als von Experten vorhergesagt. Im folgenden Jahr besiegte eine verbesserte Version von AlphaGo den chinesischen Go-Champion.
Wie Deep Blue im Jahr 1997 hat AlphaGo die Wahrnehmung dessen verändert, was menschliche Exzellenz ausmacht. Brettspiel-Champions, einige der brillantesten Köpfe der Welt, galten nicht mehr als Höhepunkt der Intelligenz. Fast 20 Jahre nach einem Gespräch mit dem japanischen Meister Fujuwaraa erfüllte Hassabis sein Versprechen. Er sagte später, dass er während des Spiels fast in Tränen ausgebrochen wäre. Nach der Tradition dankt der Go-Schüler dem Lehrer, indem er ihn im Match besiegt. Hassabis bedankte sich bei Matthews und besiegte das ganze Spiel.
DeepBlue gewann dank Brute Force und Rechengeschwindigkeit, aber AlphaGos Stil schien künstlerisch, fast menschlich. Seine Anmut und Raffinesse sowie die Überlegenheit der Computermuskeln schienen zu zeigen, dass DeepMind bei der Entwicklung eines Programms zur Behandlung von Krankheiten und zur Verwaltung von Städten weiter als seine Konkurrenten vorangekommen ist.
Hassabis hat immer gesagt, dass DeepMind die Welt zum Besseren verändern wird. Es gibt jedoch keine Gewissheit über eine starke KI. Wenn er jemals auftaucht, wissen wir nicht, ob er altruistisch oder böswillig sein wird, ob er sich der menschlichen Kontrolle unterwerfen wird. Wer wird trotzdem die Kontrolle übernehmen?
Hassabis versuchte von Anfang an, die Unabhängigkeit von DeepMind zu verteidigen. Er bestand immer darauf, dass DeepMind in London bleibt. Als Google das Unternehmen 2014 kaufte, wurde das Thema Kontrolle relevanter. Hassabis war nicht verpflichtet, das Unternehmen zu verkaufen. Er hatte genug Geld und skizzierte ein Geschäftsmodell, mit dem das Unternehmen Spiele zur Finanzierung der Forschung entwickelt. Die Finanzen von Google hatten Gewicht, aber wie viele Gründer wollte Hassabis das Unternehmen, das er aufgewachsen war, nicht aufgeben. Im Rahmen des Vertrags hat DeepMind eine Vereinbarung getroffen, die verhindern soll, dass Google einseitig die Kontrolle über das geistige Eigentum des Unternehmens übernimmt.
Laut einer informierten Person haben die Parteien vor der Transaktion einen Vertrag mit dem Namen Ethics and Safety Review Agreement unterzeichnet. Die Vereinbarung, über die zuvor nicht berichtet wurde, wurde von seriösen Londoner Anwälten ausgearbeitet.Die Vereinbarung überträgt die Kontrolle über die Kerntechnologie einer starken KI an DeepMind, wenn diese KI erstellt wird, nämlich eine Lenkungsgruppe namens Ethics Board. Laut derselben Quelle ist der Ethikrat keine kosmetische Konzession von Google. Er bietet DeepMind solide rechtliche Unterstützung, um die Kontrolle über seine wertvollste und möglicherweise gefährlichste Technologie zu behalten. Die Namen der Ratsmitglieder wurden nicht veröffentlicht, aber eine andere Quelle in der Nähe von DeepMind und Google sagt, dass alle drei Gründer von DeepMind darin enthalten sind (das Unternehmen weigerte sich, Fragen zu der Vereinbarung zu beantworten, sagte jedoch, dass „die Ethikkontrolle von den ersten Tagen an für uns war Priorität ”).Hassabis kann das Schicksal von DeepMind auf andere Weise bestimmen. Eine davon ist die Mitarbeiterbindung. Frühere und aktuelle Mitarbeiter sagen, dass das Hassabis-Forschungsprogramm eine der größten Stärken von DeepMind ist. Sein Programm bietet eine faszinierende und wichtige Arbeit, die frei vom Druck akademischer Kreise ist. Solche Bedingungen zogen Hunderte der talentiertesten Experten der Welt an. DeepMind hat Tochtergesellschaften in Paris und Alberta. Viele Mitarbeiter fühlen sich Hassabis und seiner Mission näher als dem umsatzhungrigen Mutterunternehmen. Solange Hassabis seine persönliche Loyalität beibehält, hat er erhebliche Macht über seinen alleinigen Aktionär. Für Google ist es für DeepMinds Talente besser, über einen Vermittler für sie zu arbeiten, als für Facebook oder Apple.DeepMind hat einen weiteren Hebel, der jedoch ständig nachgefüllt werden muss: günstige Werbung. Dem Unternehmen geht es gut. AlphaGo ist zu einer echten PR-Bombe geworden. Seit der Übernahme von Google hat das Unternehmen wiederholt Wunder vollbracht, die weltweite Aufmerksamkeit erregt haben. Ein DeepMind-Programm kann Augenkrankheiten durch Scannen der Netzhaut diagnostizieren. Ein anderer lernte das Schachspielen von Grund auf im AlphaGo-Stil und wurde in nur neun Stunden Selbststudium zum größten Schachspieler aller Zeiten. Im Dezember 2018 übertraf ein Programm namens AlphaFold seine Konkurrenten bei der Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen anhand einer Liste von Komponenten und ebnete möglicherweise den Weg für die Behandlung von Krankheiten wie Parkinson und Alzheimer.DeepMind ist besonders stolz auf die entwickelten Algorithmen, die die effektivsten Kühlmittel für Google-Rechenzentren berechnen, in denen ungefähr 2,5 Millionen Server ausgeführt werden. DeepMind gab 2016 bekannt, dass die Energiekosten von Google um 40% gesenkt wurden. Einige Insider sagen jedoch, dies sei eine übertriebene Zahl. Google hat Algorithmen verwendet, um Rechenzentren lange vor DeepMind zu optimieren: „Sie möchten nur, dass PR dem Alphabet einen Mehrwert verleiht“, sagt ein Google-Mitarbeiter. Die Muttergesellschaft von Alphabet, Google, bezahlt DeepMind großzügig für solche Dienste. Im Jahr 2017 stellte DeepMind ihr 54 Millionen Pfund in Rechnung. Diese Zahl verblasst im Vergleich zu den laufenden Ausgaben von DeepMind: In diesem Jahr wurden nur 200 Millionen Dollar für Mitarbeiter ausgegeben. Im Allgemeinen beliefen sich die DeepMind-Verluste im Jahr 2017 auf 282 Millionen Pfund.Das sind miserable Pfennige für den reichen Internetgiganten. Aber andere unrentable Unternehmen Alphabet erregten die Aufmerksamkeit von Ruth Porat, der sparsamen Finanzchefin von Alphabet. Beispielsweise versuchte die Google Fibre-Abteilung, einen Hochgeschwindigkeits-Internetdienstanbieter zu schaffen, indem Glasfaserleitungen zu Privathaushalten verlegt wurden. Das Projekt wurde jedoch ausgesetzt, als klar wurde, dass es Jahrzehnte dauern würde, bis sich die Investition rentiert. Daher ist es für KI-Forscher wichtig, ihre Relevanz zu beweisen, um nicht das zähe Aussehen von Frau Porat zu erregen, deren Name im Alphabet bereits zu einem bekannten Namen geworden ist.Die geplanten Erfolge von DeepMind in der KI sind Teil einer Beziehungsstrategie mit den Eigentümern des Unternehmens. DeepMind signalisiert seinen Ruf. Dies ist besonders wichtig, wenn Google beschuldigt wird, in die Privatsphäre der Nutzer eingedrungen zu sein und gefälschte Nachrichten verbreitet zu haben. DeepMind hatte auch das Glück, einen Unterstützer auf höchstem Niveau zu haben: Larry Page, einer der beiden Gründer von Google, jetzt CEO von Alphabet. Seite ist das, was Hassabis seiner Muttergesellschaft am nächsten kommt. Der Vater von Page, Carl, studierte in den 60er Jahren neuronale Netze. Zu Beginn seiner Karriere sagte Page, er habe Google ausschließlich zur Gründung der KI-Firma gegründet.Die strenge Kontrolle über DeepMind, um in den Augen der Presse gut auszusehen, entspricht nicht ganz dem akademischen Geist, der das Unternehmen durchdringt. Einige Forscher beklagen, dass es für sie schwierig ist, ihre Arbeit zu veröffentlichen: Sie müssen mehrere Ebenen der internen Zensur überwinden, bevor sie zumindest einen Bericht für die Konferenz oder einen Artikel für die Zeitschrift einreichen können. DeepMind glaubt, dass Sie vorsichtig sein müssen, um die Öffentlichkeit nicht mit der Aussicht auf eine starke KI zu erschrecken. Aber zu dichtes Schweigen kann die akademische Atmosphäre ruinieren und die Loyalität der Mitarbeiter schwächen.Fünf Jahre nach der Übernahme von Google nähert sich die Frage, wer DeepMind kontrolliert, einem kritischen Punkt. Die Gründer und ersten Mitarbeiter des Unternehmens werden bald mit ihrer finanziellen Entschädigung abreisen können (Aktien von Hassabis, wahrscheinlich nach dem Kauf von Google, haben einen Wert von etwa 100 Millionen Pfund). Eine Quelle in der Nähe des Unternehmens legt jedoch nahe, dass Alphabet die Monetarisierung der Optionen der Gründer um zwei Jahre verschoben hat. Angesichts seiner unermüdlichen Konzentration auf die Mission ist es unwahrscheinlich, dass Hassabis das Schiff verlässt. Geld interessiert ihn nur insoweit, als es hilft, das Ziel seines ganzen Lebens zu erreichen. Aber einige Kollegen sind bereits gegangen. Seit Anfang 2019 haben drei KI-Ingenieure das Unternehmen verlassen. Und Ben Laurie, einer der berühmtesten Sicherheitsexperten der Welt, ist jetzt zu Google zurückgekehrt, zu seinem früheren Arbeitgeber. Diese Zahl ist kleinImmerhin bietet DeepMind eine so aufregende Mission und eine anständige Bezahlung, dass nur wenige abreisen.Bisher hat Google nicht in DeepMind eingegriffen. Ein kürzlich stattgefundenes Ereignis gab jedoch Anlass zur Sorge darüber, wie lange das Unternehmen in der Lage sein wird, seine Unabhängigkeit aufrechtzuerhalten.
DeepMind hat einen effektiven Weg gefunden, um mit einer großen Menge an Computerressourcen zu lernen. Das AlphaGo-Programm hat Tausende von Jahren Spielzeit studiert, bevor es etwas verstand. Viele KI-Experten vermuten, dass diese Methode bei Aufgaben mit schwächeren Belohnungen nicht funktioniert. DeepMind erkennt das Problem. Sie konzentrierte sich kürzlich auf StarCraft 2, ein strategisches Computerspiel. Die zu Beginn des Spiels getroffenen Entscheidungen haben viel spätere Konsequenzen, was dem verwirrenden und verspäteten Feedback in der realen Welt näher kommt. Im Januar besiegte DeepMind in der Demo einige der besten Spieler der Welt, die zwar sehr begrenzt, aber dennoch beeindruckend war. Ihre Programme begannen auch, Belohnungsfunktionen zu studieren, unter Berücksichtigung des Feedbacks eines menschlichen Lehrers. Wenn Sie jedoch einen Lehrer einstellen, laufen Sie Gefahr, die Skaleneffekte und die Geschwindigkeit zu verlieren, die die reine Computerverarbeitung bietet.
Aktuelle und ehemalige DeepMind- und Google-Forscher, die aufgrund strenger Geheimhaltungsvereinbarungen anonym bleiben wollten, äußerten sich ebenfalls skeptisch, dass DeepMind mit solchen Methoden eine starke KI erzeugen kann. Demnach macht es die Betonung der hohen Leistung in virtuellen Umgebungen schwierig, das Problem mit dem Belohnungssignal zu lösen. Dennoch ist ein Gaming-Ansatz das Kernstück von DeepMind. Das Unternehmen verfügt über eine interne Rangliste, in der Programme konkurrierender Programmierteams um virtuelle Domänen konkurrieren.
Hassabis hat das Leben immer als Spiel wahrgenommen. Der größte Teil seiner Karriere ist der Spieleentwicklung gewidmet, und der größte Teil seiner Freizeit wird für das Üben von Spielen aufgewendet. Bei DeepMind wählte er Spiele als sein primäres Mittel zum Aufbau einer starken KI. Hassabis kann wie seine Software nur aus eigener Erfahrung lernen. Die Leute werden vielleicht die anfängliche Aufgabe vergessen, da DeepMind bereits einige nützliche medizinische Technologien erfunden und die größten Spieler in der Klasse der Brettspiele übertroffen hat. Dies sind bedeutende Erfolge, aber nicht die, nach denen sich der Firmengründer sehnt. Er hat jedoch immer noch die Chance, eine starke KI direkt vor Googles Nase zu schaffen, jedoch außerhalb der Kontrolle des Unternehmens. Wenn dies gelingt, wird Demis Hassabis das schwierigste Spiel gewinnen.