Waymo和Deepmind正在研发无人车

来源:Medium

作者:Michael K. Spencer

Alphabet旗下的DeepMind,是世界上研究深度学习的顶级企业之一,为前者无人驾驶车项目Waymo带来了巨大的竞争优势。

Waymo可以走向全球

若能批量化生产,这可能代表Google将获得数十亿美元的收益。

以游戏训练而闻名的DeepMind正在接受培训,以帮助Waymo迈出下一步。

DeepMind发展非常迅速。它拥有超过700名员工,这些人基本上是全球AI领域的顶尖人才。

DeepMind和Waymo的合作

近期,Alphabet的两个子公司Waymo和DeepMind合作寻找一种更有效的程序来训练自动驾驶车辆。作为一名未来主义者(futurist),我认为这对人工智能的发展有意义重大。

我在《麻省理工科技评论》(MIT Tech Review)中首先注意到此事。而在2019年7月底的周末,该故事被主流媒体报道。

DeepMind在博客中表示,Alphabet的两个子公司Waymo和DeepMind已合作改进Waymo的自动驾驶汽车。这是一场天作之合,将要培育出世界第一个机器人出租车。 这是人工智能和人类历史上史诗般的时刻。

若能成功,它将标志着技术自动化时代的开端:第四次工业革命。

Waymo已万事俱备,只欠东风。

无人驾驶车辆的进化同时训练了机器智能

目前,Waymo与DeepMind从达尔文(Darwin)的进化论中汲取灵感,并因此在研究合作中提升了训练效率。说这一过程是纯粹而简单的进化当然很有意思,但机器学习仍然是“进化”背后的驱动力。

谷歌已经将算法带入了生活:从搜索到地图再到安卓——它将生活便利性带到了新的高度。自动驾驶出租车即将到来,它可能在2030年或在此之前就达到全面成熟。由于技术加速发展,再困难的问题也能快速得到解决。

对于Waymo来说,神经网络的表现在很大程度上取决于其训练方案。机器学习模型学习率越高,调整越大。其目标是找到足够高的学习率,能使神经网络在每次迭代后得到优化,但也不能高到导致神经网络的性能波动过大。

Waymo以PBT(基于群体的训练,Population based training)的方式来提高效率

为了提高此程序的效率,DeepMind的研究人员设计了一种基于进化竞争的方法(称为“异步优化方法”或PBT)来自动确定准确的超参数(hyperparameters)。该方案结合了手动调整和随机搜索的优点。——Waymo博客

PBT不需要Waymo从零开始培训,因为每个子代都会继承其父母神经网络的完整状态,并且在整个训练过程中会主动更新超参数。

PBT将是Waymo的下一个主要发展方向:依我个人浅见,这意味着它领先其大多数竞争对手2到4年。

PBT还节省了时间和资源。用PBT训练的神经网络在搜索超参数上的表现优于Waymo之前的网络,仅耗半数训练时间和资源。

总体上看,PBT使用随机并行搜索所需要的一半计算资源就能有效地搜索最优化超参数调度。

它还为研究人员节省了时间 -——通过将PBT直接纳入Waymo的技术框架,全公司的研究人员可以通过点击按钮应用此方法,同时减少调整机器学习模型学习率的时间。

自从完成这些实验以来,PBT已经被应用于许多不同的Waymo模型,并在创造出更有能力的道路车辆方面被寄予厚望。

这项新技术提升了汽车发现不同物体的能力,并使模型错误检测出行人的概率降低了24%。

PBT加快了Google的AI部署

多数分析师认为PBT的应用是谷歌的一个重大胜利, 在竞争激烈的自动驾驶领域,一种更有效的培训神经网络的方法可能为企业提供至关重要的优势。

AI部署不仅仅和工程学相关 ——它也和一个共同愿景有关,而Waymo + DeepMind正为我们带来一个未来的新愿景。它不局限于人工智能,还与人工智能将如何加速我们行业、城市的演变并改变我们的工作方式相关。

Alphabet也有其他人工智能研究小组,但DeepMind一直做着最前沿的工作,比如教电脑击败世界顶尖的围棋选手,DeepMind是Alphabet所谓的子公司之一。Waymo对于DeepMind来说至关重要的,因此DeepMind对其倾尽资源。如果Waymo获得成功,Alphabet将立即成为世界上人工智能领域最占据主导地位的公司。

AI终究是一个达尔文主义的世界吗?

AI军备竞赛有许多子级竟赛,Waymo已经训练了10年的神经网络,拥有很好的的开端,世界上一些最有才华的人都参与了这些神经网络训练。

PBT本质上是一种训练方法,它从达尔文进化论的运作方式中获取灵感。神经网络本质上是不断尝试,然后根据某种标准来衡量这些尝试所得到的结果,以确定他们的尝试对于期望结果来说更“正确”还是更“错误”。

DeepMind和Waymo都归Google的母公司Alphabet所有。DeepMind是一家总部位于伦敦的人工智能公司,被Alphabet于2014年收购。这五年世界翻天覆地,而DeepMind在如此短期内取得的这些难以置信的成就,令人赞叹。

现在,一辆无人驾驶的小型货车正驶过亚利桑那州凤凰城的郊区。自动驾驶出租车的雏形正在接受训练,DeepMind可以切实加速Waymo数年的进度!

这将Alphabet 在人工智能的历史中放在了一个重要位置。

PBT可能会给我们训练AI的方式带来变化。PBT通过让一些神经网络互相对抗,让他们有机会突变和互相复制。这种进化可能导致我们未曾预料到的人工智能领域的进步。

DeepMind看上去可能会是Google的一场重要收购

该技术是由DeepMind开发,并于2017年发布。它是否使Waymo比其竞争对手更具竞争优势?显而易见,是的。

PBT从生物进化中汲取灵感,通过从“最适合”的标本中抽取候选代码,加速了特定任务的机器学习算法和参数的选择。当AI以这种方式相互竞争时,显得有些骇人。你我都了解人类经历过的诸如此类的历史,并知其将何去何从。

我们生活的世界正在加速变成机器和算法为人类服务的同时相互竞争的世界。但在那个世界里,人类并非至高无上。那会是一个我们必须用人工智能来强化自身才能生存的世界。

AI演变会有黑暗面吗?

神经网络子代是表现较好的成员的具有略微突变的超参数副本。但机器智能的产物最终会变成什么样?我想它的产物不仅仅会是自动驾驶汽车,DeepMind正在触及关于道德的未知领域。

对于像Waymo这样的初创公司来说,它行为背后的赢利动机意味着极高的风险,但人工智能又是如此重要,“人”的进化将越来越受到它自身无法控制的规则的影响。资本主义可能会使人工智能越过制衡,这些制衡本将保护人类不被自己的发明所毁灭。

Waymo和DeepMind的合作不仅孕育了机器人,也开启了地球上的进化新趋势。

Waymo和Deepmind正在研发无人车