JeffDean谷歌将要点转向构建通用智能AI体系

新智元报导

来历：wired

修改：肖琴

【新智元导读】谷歌AI负责人Jeff Dean近来承受《连线》专访，泄漏谷歌正在测验构建具有通用智能、而非高度专业化智能的体系。虽然更大规划的核算体系，尤其是为机器学习量身定做的体系依然有很大的潜力，但谷歌正在企图用更少的数据和更少的核算力来做机器学习。戳右边链接上新智元小程序了解更多！

不管核算机将在未来社会中扮演何种人物，Jeff Dean都将对其成果发生严重影响。作为谷歌巨大的人工智能研讨团队的领导者，他的作业触及方方面面，从无人驾驶轿车到家用机器人，再到谷歌强壮的在线广告业务，包罗万象。

《连线》(Wired)杂志近来在AI顶会NeurIPS上与Jeff Dean谈论了他的团队的最新探究，以及谷歌怎么企图对其设置品德约束。

Jeff Dean

Jeff Dean：谷歌正在用更少的数据、更少的核当作机器学习

《连线》：你做了一个关于构建新式核算机以推进机器学习开展的研讨报告。Google正在测验哪些新主意呢?

Jeff Dean：一个是将机器学习用于芯片上电路的布线。规划芯片时，在规划了一堆新电路后，你有必要以一种高效的方法将电路放在芯片上，以优化面积、功率运用和其他许多参数。一般，人类专家需要花数周的时刻完结这一使命。

咱们咱们可以让一个机器学习模型去学习芯片布线这个游戏，并且作用非常好。AI可以取得与人类专家适当乃至更好的成果。咱们一直在运用谷歌内部的不同芯片做这件作业，比方TPU(Google研制的自定义机器学习芯片)。

《连线》：更强壮的芯片是AI最近取得发展的要害。但Facebook的AI主管最近表明，这种战略很快就会陷入困境。本周，Google的一位尖端研讨人员也敦促在该范畴探究新的主意。

Jeff Dean：构建更高效、更大规划的核算体系，尤其是为机器学习量身定做的体系，依然有很大的潜力。我以为在曩昔的五六年里所做的基础研讨依然有很大的运用空间。咱们将与谷歌产品的搭档协作，将这些研讨投入实践运用。

但咱们也在考虑，根据咱们今天能做什么和不能做什么，未来可能要面临的首要问题是什么。咱们想构建一个可以泛化到新使命的体系。用更少的数据和更少的核当作作业，将会变得非常风趣并且重要。

《连线》：在NeurIPS遭到重视的另一个应战是，一些AI运用程序提出了道德问题。一年多前，在五角大楼的一项名为Maven的AI项目遭到反对后，谷歌宣告了AI研讨的七大准则。自那今后，谷歌的AI研讨作业发生了怎样的改变?

Jeff Dean：我以为Google的一切人对怎么将这些准则付诸实施都有了更好的了解。咱们有一个流程，经过这个流程，考虑以某种方法运用机器学习的产品团队可以在规划整个体系之前取得前期的定见，比方，你该怎么样搜集数据，以保证数据没有成见。

当然了，咱们还在持续推进在研讨方向中表现这些准则。咱们在关于成见、公正、隐私和机器学习方面做了许多作业。

《连线》：这些准则排除了兵器方面的作业，制止将人工智能技能运用在兵器上，但答应与政府和军方开展业务协作，包含国防项目。自Maven项目以来，谷歌有没有启动过新的军事项目?

Jeff Dean：咱们很愿意以契合咱们的准则的方法与军方或其他政府机构协作。因而，比方说咱们想协助进步海岸警卫队人员的安全，那是咱们愿意做的作业。云核算团队更多参加其间，由于这确实是他们的业务范围。

《连线》：穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)是DeepMind的联合创始人，DeepMind是谷歌母公司Alphabet的一部分，也是机器学习研讨的首要参加者之一。苏莱曼最近换岗到了谷歌。他说他将与你，以及谷歌的最高法令和方针执行官Kent Walker一同作业。你们将与苏莱曼一同做什么？

Jeff Dean：苏莱曼在AI方针相关问题上有着宽广的视界。他也参加了谷歌AI准则的拟定和检查进程，所以我以为他将把大部分时刻会集在AI道德和方针相关的作业上。我诚心期望苏莱曼自己谈论一下他将详细做什么。

Kent的团队正在研讨的一个范畴是，该怎么样完善人工智能准则，以便为那些正在考虑在谷歌产品中运用比方面部辨认等AI技能的团队供给更多辅导。

《连线》：你这周做了一个关于机器学习怎么协助社会应对气候改变的主题讲演。在这方面机器学习有哪些时机？机器学习项目自身有时会消耗许多能量，这又该怎么解说呢?

Jeff Dean：有许多时机可以将机器学习运用到这样的一个问题上。我的搭档John Platt是最近一篇讨论这一问题的论文的20多位作者之一，这篇论文有100多页长。例如，机器学习可以在必定程度上协助进步交通运输的功率，或许使气候模型愈加准确，由于传统的模型核算量非常大，约束了空间分辨率。

我首要重视的是碳排放与机器学习。我见过的一些关于机器学习动力运用的论文并没有考虑动力的来历。在Google数据中心，咱们满意全年一切核算需求的动力运用都是100%可再生的。

《连线》：除了气候改变之外，你们团队下一年还会拓宽哪些研讨范畴？

Jeff Dean：一个是多形式学习：这类使命有不一样的形式，比方视频和文本或视频和音频。咱们的AI研讨社区在这方面做的还不够多，这个范畴未来可能会变得更重要。

机器学习在医疗范畴的研讨也是咱们做了许多作业的范畴。另一项是使设备上的机器学习模型更好，这样咱们就可以把更多风趣的功用加入到智能手机和其他设备中。

参阅链接：

https:///story/googles-ai-chief-do-more-less-data/