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GoogleDeepMind首席执行官Hassabis最近在接受WIRED采访时表明，AI技能现在还有很大的改善空间，还远没有到只能拼算力的时分。谷歌的优势在于科研才能，未来智能体将改动AI的格局。
尽管谷歌的Gemini在开年的AI产品大战中没有取得太多的关注，但是Google DeepMind作为人类最前沿的AI组织，依然在抵达通用人工智能的路途上紧追OpenAI。
最近，WIRED对DeepMind的负责人Hassabis进行了专访，聊了许多关于最近发布的产品，以及未来人工智能开展技能路途的问题，干货满满。
在他看来，未来人工智能技能的开展，远远没有到只比拼算力和规划的程度，在根底构架，Agent等方面还有许多的想象空间。
谷歌的优势在新技能的研发
问:Gemini Pro1.5能够处理的数据量远超前代产品。得益于一种叫做「MoE」的架构，它在同等规划下的才能也得到了增强。这些前进为什么重要?
Demis Hassabis :你现在能够处理一个普通长度的短片。我以为，如果你正在学习某个主题，要看一个小时的讲座，或许想要查找某个特定的信息或许讲座中提到的某个点，咱们的更新都会非常有用。
Jeff Dean用MoE做了这个新的Gemini Pro版别，尽管还没有进行大规划测验，但其功能大致相当于上一代架构中最大的模型。
二级域名申请,咱们彻底有才能运用这些创新来创建一个Ultra巨细的模型，这正是咱们正在尽力的方向。
Hassabis以为，曩昔几年里，增加AI模型练习中运用的计算才能和数据量是推动了巨大前进的关键因素。
有传言称Sam Altman正在寻求筹资高达7万亿美元以购买更多的AI芯片。
对此，Hassabis反诘:「是不是谣传?我传闻似乎是日元为单位?」
「不过，的确，规划很重要，这便是英伟达现在市值飙升的原因。
这也是Sam正在尽力筹集资金的原因。但与许多其他组织不同的是，咱们一直把根底研讨放在首位。
在曩昔十年的开创性作业中，Google Research、GoogleBrain和DeepMind发明了咱们今日运用的大多数机器学习技能。
这一直是咱们的中心，咱们拥有许多其他组织或许没有的资深研讨科学家。相较之下，其他的草创公司甚至是大公司，往往更侧重于工程而非研讨。」
AI技能打破还有很大空间
Hassabis表明，他信任要完成通用人工智能（AGI），不只需求在现有技能上扩展规划，还需求许多严重的技能创新。
「咱们还没有看到技能任何停滞不前的痕迹，仍有前进空间。因而，我的观点是，咱们应该持续推动现有技能，看看它们能走多远。但是，仅仅通过扩展现有技能的规划，你不会取得像规划、东西运用或智能体行为这样的新才能。这些才能不会无缘无故忽然就产生。」
他还强调了探究计算自身的重要性。
「抱负情况下，在几天内就能练习完成的小规划问题上进行试验，往往会发现，在小规划上有效的方法，在大规划上或许不适用。所以，存在某一个有效的阈值，或许能够将规划扩展10倍（extrapolate maybe10X in size）。」
智能体是下一个热门
当被问及未来AI公司之间的竞争是否将越来越多地围绕东西运用和智能体时，Hassabis表明这是很或许的。
「咱们长期以来一直在这条路途上;实际上，智能体、强化学习和规划是咱们的专长，自AlphaGo时代以来便是如此。
咱们正在重新审视许多主意，考虑将AlphaGo的才能与这些大型模型相结合。内省和规划才能将有助于改善比方错觉等问题。」
他还指出:「这无疑是一个巨大的领域。咱们正在投入大量的时刻和精力，咱们以为这将极大地提升这些体系的才能——当它们开端表现得更像智能体时。咱们正在大力投资这个方向，我想其他人也在做相同的事。」
至于将AI模型变得更像智能体是否也会使它们变得更有问题或潜在风险，Hassabis表明，这的确是一个巨大的改变。
「一旦咱们让类似智能体的体系开端作业，AI的感觉将与当前的体系截然不同，由于它们将从被迫的问答体系转变为主动的学习者。
当然，它们也会由于能够真实完成任务而变得愈加有用。但咱们需求愈加谨慎。」
他强调了在将这些智能体部署到网络上之前，在模仿环境中进行测验的重要性。
「我一直主张在发布之前，在严格的模仿环境中测验智能体。
还有许多其他的主张，但我以为职业应该开端认真考虑这些体系的呈现。或许还需求几年时刻，或许更快，但这是一个不同类别的体系。」
在谈到测验他们最强大的模型——Gemini Ultra花了很长时刻才交付的原因时，Hassabis说，既是由于开发速度，也由于模型自身愈加复杂。
「首先，更大的模型在微调时更复杂，所以需求更长的时刻。更大的模型还有更多需求测验的才能。」
Hassabis希望人们注意到，随着Google DeepMind作为一个统一组织的稳定，他们越来越倾向于前期发布产品，将其以试验性质提供给少数用户，然后依据这些可信赖的前期测验者的反馈进行调整，以便在普遍发布之前做出改善。
关于与政府组织如英国AI安全研讨所的协作进展，Hassabis表明:
「进展顺利。我不确定我能说什么，由于这些都是秘要信息，但他们当然能够拜访咱们的前沿模型，他们正在测验Ultra，咱们将持续与他们密切协作。
我以为美国的相应组织也在设立过程中。这是来自布莱切利公园AI安全峰会的活跃成果。他们能够查看咱们没有权限查看的事物，比方化学、生物、辐射和核武器（CBRN）方面的问题。」
Hassabis以为，当前的体系还不足以执行任何实质性的、令人担忧的任务。
「但现在就建立起政府、职业和学术界的协作机制是很好的。我以为，智能体体系将是下一个严重的变革。咱们会看到沿途的逐渐改善，或许还会有一些严重的打破，但那将带来彻底不同的体验。」