Google的 AI 雄心：從 Transformer 到 Gemini，打造下一個能改變世界的技術

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，全球科技巨頭紛紛投入大量資金和人力，爭相打造未來AI主導的新生態。其中，擁有 Google Brain 和 DeepMind 兩大AI研究重鎮的科技龍頭 Google，正全力打造新一代AI技術，以期引領下一波AI浪潮。

2023年4月，Google正式宣佈將Google Brain 和 DeepMind 兩個AI研究部門整合，成立了全新的Google DeepMind部門。這個合併舉措無疑顯示，Google將AI技術的研發推向前所未有的高度，希望借此打造出能夠與ChatGPT等AI助手齊名的強大產品。

Google DeepMind首席執行長暨聯合創辦人傑米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）近日接受倫敦大學學院高級城市分析中心副教授Hannah Fry的專訪，透露了Google在AI領域的諸多規劃。哈薩比斯表示，Google DeepMind未來的目標是要發明下一個能夠推動AI尖端的架構，就像Google Brain發明了Transformer架構一樣，並且希望借助強化學習等技術，研發出能夠自主完成複雜任務的智慧型系統。

從Transformer到Gemini

追溯Google AI技術的發展歷程，可以發現其一直在推動AI技術的突破性進展。 2017年，Google Brain團隊發明了Transformer架構，這一創新性的深度學習模型為後來的大型語言模型（LLM）奠定了基礎，並成為自然語言處理領域的重要里程碑。

而在DeepMind團隊方面，他們則接連推出了圍棋AI「AlphaGo」、蛋白質結構預測AI「AlphaFold」等開創性項目，為AI技術在複雜領域的應用開拓了新的可能性。

如今，Google Brain和DeepMind的強強聯合，更是催生出了能夠與ChatGPT媲美的Gemini模型。哈薩比斯透露，Gemini是Google DeepMind在合併後的首個「燈塔項目」，它不僅擁有卓越的自然語言處理能力，還具備處理多模態訊息（如音訊、影片、圖像等）的能力。

值得注意的是，Gemini在長期記憶和推理能力方面也有突出表現，這意味著它可以在解決一些複雜任務時展現出更強的系統性思維。與此同時，Gemini還在LMSYS Chatbot Arena排行榜上名列前茅，足見其在聊天互動方面的出色表現。

「我們希望Gemini能夠成為下一個能夠推動AI尖端的架構，就像Google Brain發明的Transformer一樣。」哈薩比斯如是說。

AI的實際潛力仍被低估

在哈薩比斯看來，AI技術的發展存在一種「被過度炒作和被低估」的矛盾。他認為，從短期來看，AI確實受到了過度炒作，不少創業公司和風險投資者都在盲目追逐一些技術尚未成熟的AI概念。

但從長遠來看，AI的實際潛力反而被低估了。哈薩比斯指出，人們對於AI在實現通用人工智慧（AGI）以及解決重大科學問題等方面的能力，仍普遍存在誤解。他強調，即使是目前的大型語言模型，也已經展現出一些令人驚訝的能力，比如在數學競賽中獲得優異成績，甚至可能有助於解決著名的數學猜想。

而對於如何區分真正有潛力的AI技術和炒作，哈薩比斯表示，需要對發表言論的人員進行技術背景調查。他指出，如果某人去年還在做加密貨幣等其他領域，突然對AI產生興趣，那很可能只是在跟風，其提出的觀點往往缺乏深度。

因此，哈薩比斯認為，要想真正辨識AI領域的尖端進展，需要對技術細節和從業者的背景有深入的了解和判斷。

將 AlphaGo 與 Gemini 相結合

除了Gemini的出色表現之外，哈薩比斯還透露了Google DeepMind未來的一些技術路線。他表示，儘管目前的大型語言模型在某些方面表現優異，但仍存在一些缺陷，比如不擅長長期規劃和主動完成複雜任務等。

為此，Google DeepMind計劃透過結合其在遊戲智慧體（如AlphaGo）和大型語言模型（如Gemini）方面的專長，開發出具有更強智慧體行為的系統。換句話說，他們希望能將AlphaGo在規劃和決策方面的優勢，與Gemini的多模態理解能力相結合，打造出更加智慧型化的AI助手。

哈薩比斯認為，當前的大型語言模型還缺乏自主生成新假設和理論的能力，這也是通向AGI的一個重要門檻。因此，Google DeepMind將致力於研發能夠自主提出創新性理論的AI系統，並希望最終能在解決重大數學難題和科學問題上取得突破性進展。

開源策略：審慎為先 在開源策略方面，哈薩比斯表示，Google DeepMind已經開源了多項重要技術，包括Transformer、AlphaFold等。不過，他認為對於尖端的AI模型而言，需要經過更加謹慎的審核，並且在發表一到兩年後才能開源。

哈薩比斯解釋，這是因為一旦開源，就意味著無法收回，一些不法分子可能會濫用這些開源技術。因此，Google DeepMind的做法是先將自身的最新模型投入實際應用，同時開源一些落後一年的技術，以便於研究人員進行學習和實驗。

與此同時，哈薩比斯也表示，Google DeepMind未來會進一步加強對新興AI技術的安全性測試。他認為，隨著AI系統越來越強大，其可能出現的不良行為，如欺騙性、破壞性等，都需要引起高度重視。因此，Google DeepMind正在探索更加智慧型化的紅隊測試方法，以提高新一代AI系統的安全性。

建構有益於全人類的AGI

關於如何確保AGI（通用人工智慧）系統能夠真正造福全人類，哈薩比斯提出了一些看法。他認為，不可能將所有人的偏好都囊括在一個AGI系統之中，因為人類的價值觀和需求是千差萬別的。

因此，哈薩比斯建議，不如構建一個"安全的架構"，並在此基礎上進行個性化定制。換言之，AGI系統的核心架構應當以促進人類整體利益為目標，而具體使用目的和使用方式則由使用者自行決定。

哈薩比斯強調，這種方式不僅能確保AGI系統的安全性，也能讓使用者根據自身需求靈活運用AGI，進而最大化其對人類的幫助。同時，他也表示，在AGI系統研發的過程中，國際合作至關重要，這有利於建立更加理想、公平的AI生態系統。

AI的未來：超越人類認知 展望未來，哈薩比斯認為，當AGI系統的能力超越人類時，它可能會在一些高度抽象的領域產生新的洞見和理論。他指出，AGI系統理論上可以擁有任意類型的前額葉皮質，這使其能夠發現人類無法理解的更高層次模式和規律。

這意味著，AGI系統有可能在解決一些數學難題或提出革命性的科學假說方面，超越人類的認知極限。哈薩比斯認為，這將是AGI能夠透過「自主生成新假說和理論」來證明其是否真正達到通用智慧型的重要指標。

同時，哈薩比斯也表示，在通往AGI的道路上，理解大腦的運作機制將是一個關鍵所在。他認為，AGI系統可以有效地利用任意類型的前額葉皮質，進而對大腦的高階功能有更深入的認知和洞察。這反過來也可能幫助我們更好地理解人類大腦的奧秘。

總的來說，Google DeepMind正在透過Gemini等尖端項目，以及結合其在遊戲智慧體和大型語言模型領域的專長，全力推動AI技術的突破性發展。同時，他們也在加強對新興AI能力的安全性評估，並致力於構建一個有益於全人類的AGI架構。

展望未來，Google DeepMind的AI野心不僅在於實現AGI，更在於推動人類對於自身和宇宙的認知不斷深化。他們希望，AGI系統將有能力突破人類認知的局限，為人類開拓一個嶄新的探索領域。

 

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