DeepMind的故事，有點像科幻小說照進現實。 Demis Hassabis，這個名字你可能不熟，但他想幹的事兒，絕對夠大：解決智能，然後用AI解決所有問題。 聽著像天方夜譚？ 一開始，投資人也覺得他是瘋子。 但Thiel的早期投資，加上後來被Google收購（前提是科技永不用於軍事），讓DeepMind有了燒錢搞研究的底氣。 DeepMind怎麼訓練AI？ 答案是：玩遊戲。 Atari遊戲，AI從零開始，自己學會了玩街機遊戲Pong和Breakout，甚至找到了人類想不到的作弊方法。 AlphaGo，圍棋，被認為是AI的「聖杯」。 和李世石那場世紀之戰，尤其是“第37步”，簡直是神來之筆，證明AI也能有直覺。 後來AlphaGo又幹掉了柯潔，這事兒被形容為中國的“Sputnik時刻”，一下點燃了全球AI競賽。 再往後，AlphaZero，不用人類數據，自己學會下棋。 AlphaStar，星海爭霸，即時策略，資訊還不透明，AI也能玩得轉。 遊戲玩明白了，DeepMind開始搞正事兒：科學。 “蛋白質折疊問題”，困擾了生物學家50年。 簡單說，就是根據胺基酸序列，預測蛋白質的3D結構。 這事兒要是解決了，新藥研發、疾病治療，都能突飛猛進。 DeepMind參加了CASP競賽，相當於「蛋白質折疊奧運會」。 第一次嘗試，AlphaFold 1，還不錯，但沒徹底解決。 後來，他們把生物學知識和機器學習結合起來，搞出了AlphaFold 2，直接在CASP 14上拿了冠軍。 更牛的是，DeepMind沒把這項技術摀著，而是免費向全球科學界公開了2億個蛋白質結構。 這版圖，respect！ 故事的最後，紀錄片開始反思AGI的未來，以及倫理責任。 自主武器、監控、假訊息… AI失控的風險，想想都後背發涼。 專家說，我們現在面臨的，就像工業革命對社會的衝擊。 AGI是不可避免的，但怎麼用，怎麼管，人類必須小心再小心。 這事兒，關乎人類的未來。 AGI，可能是人類歷史上最重要的事件，沒有之一。 它會把時代分成「之前」和「之後」。 你準備好了嗎？ https://t.co/ikjHUZImnS
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