Yangyi（@Yangyixxxx）のスレッド

DeepMind の物語は、SF が現実になったようなものだ。 デミス・ハサビスという名前に馴染みがないかもしれませんが、彼がやろうとしていることは非常に野心的です。それは、知能を解明し、AI を使ってすべての問題を解決することです。 それはおとぎ話のようですか？ 当初、投資家たちも彼は気が狂ったのだと思った。 しかし、ティールの初期の投資と、その後のグーグルによる買収（この技術が軍事目的に使われることは決してないという前提で）が相まって、ディープマインドは研究に資金を投入する自信を得た。 DeepMind はどのように AI をトレーニングするのでしょうか? 答えは、ゲームをプレイすることです。 Atari ゲームでは、AI がゼロから始めて、Pong や Breakout などのアーケード ゲームのプレイ方法を学習し、人間が想像もできなかったような不正行為の方法を見つけることさえできました。 囲碁のゲームである AlphaGo は、AI の「聖杯」と考えられています。 イ・セドルとの壮大な戦い、特に「37手目」は天才的なひらめきであり、AIにも直感力があることを証明した。 その後、AlphaGo は柯潔を破り、この出来事は中国の「スプートニクの瞬間」と評され、世界的な AI 競争に火をつけた。 その後、AlphaZero は人間のデータを使用せずに独自にチェスをプレイすることを学習しました。 情報がまだ透明化されていないリアルタイム戦略ゲームである AlphaStar、StarCraft は、AI によってうまくプレイできます。 ゲームをマスターした DeepMind は、今度はビジネス、つまり科学に取り組みます。 「タンパク質折り畳み問題」は生物学者を50年間悩ませてきた。 簡単に言えば、アミノ酸配列に基づいてタンパク質の 3D 構造を予測することです。 この問題が解決されれば、新薬の開発や病気の治療は大きく進歩するでしょう。 DeepMindは、「タンパク質折り畳みのオリンピック」に相当するCASPコンペティションに参加しました。 私の最初の試みである AlphaFold 1 は非常に良かったのですが、問題を完全に解決することはできませんでした。 その後、彼らは生物学の知識と機械学習を組み合わせて AlphaFold 2 を開発し、CASP 14 で優勝しました。 さらに印象的なのは、DeepMind がこの技術を自社内に留めず、2 億個のタンパク質構造を世界中の科学コミュニティに無料で公開したことです。 このビジョンは本当に素晴らしいです！ 物語の最後で、ドキュメンタリーは AGI の将来と倫理的責任について考察し始めます。 自律型兵器、監視、偽情報… AIが制御不能になるリスクは、考えただけでも恐ろしい。 専門家は、私たちは今、産業革命が社会に与えた影響に似た状況に直面していると言う。 AGI は避けられませんが、それをどのように使用し、管理するかについては、人間による細心の注意が必要です。 この問題は人類の将来に関わっています。 AGI はおそらく、間違いなく人類史上最も重要な出来事です。 時代を「前」と「後」に分けます。 準備はできたか？ https://t.co/ikjHUZImnS