谷歌的母公司 Alphabet 上周成立了一家名为 Isomorphic Labs 的子公司，专注于人工智能驱动的药物发现 。据一篇博客文章称，在 DeepMind 的联合创始人 Demis Hassabis 的领导下，Isomorphic 将使用 AI 来识别迄今为止研究人员未能找到的疾病治疗方法 。
“Isomorphic Labs [是] 一家商业企业，其使命是使用 AI 优先的方法从头开始重新构想整个药物发现过程，”Hassabis 写道 。“[最终，我们希望] 对生命的一些基本机制进行建模和理解……生物学和信息科学之间可能有一个共同的基础结构——两者之间的同构映射——这就是公司的名字 。”
Isomorphic 的推出凸显了企业支持的 AI 实验室面临的压力，他们要进行商业研究，而不是理论应用 。在亏损近 20 亿英镑(27 亿美元)之后，DeepMind 在 2020 年首次实现盈利，收入为 8.26 亿英镑(11.2 亿美元)，达到 4380 万英镑(5914 万美元) 。虽然该实验室仍在从事诸如可以在星际争霸 II和围棋中击败冠军的系统等知名项目，但近年来 DeepMind 已将注意力转向更实用的领域，如天气预报、材料建模、原子能计算、应用程序推荐和数据中心冷却 。优化 。
文章插图
由于优先事项的变化助长了Alphabet 内部据报道的权力斗争，DeepMind 以开源方式开发通用人工智能 (AGI) 或能够处理任何任务的 AI 的最初使命更远 。
不仅仅是 DeepMind 越来越倾向于商业化 。GPT-3背后的公司 OpenAI于 2016 年作为非营利组织成立，但在 2019 年转变为“利润上限”结构，以吸引新投资者 。该策略奏效了 。大约一年前，微软宣布将向 OpenAI 投资 10 亿美元，共同为微软的 Azure 云平台开发新技术 。作为交换，OpenAI 同意将其部分知识产权许可给微软，然后该公司将其打包出售给合作伙伴，并在 OpenAI 致力于开发下一代计算硬件时在 Azure 上训练和运行 AI 模型 。
当然，接受可能更有利可图的人工智能研究方向并不一定是坏事 。同构源于 DeepMind 的 AlphaFold 2 系统在蛋白质形状预测方面的工作，科罗拉多大学博尔德分校和加利福尼亚大学旧金山分校的研究人员正在使用该系统来研究 SARS-CoV-2 的抗生素耐药性和生物学(也称为冠状病毒病) 。然而，当利润成为首要任务时，重要的基础工作可能会被搁置一旁 。
“科技行业正在危及自己的未来以及人工智能的进步，”企业应用程序和服务编排平台 SnapLogic 的首席执行官在最近的一篇文章中写道 。“除了培养未来的人才外，[中心等]大学还开展了企业通常不愿承担的那种蓝天研究，因为财务回报尚不清楚 。”
例如，微软和英伟达上个月宣布，他们训练了他们声称是迄今为止最强大的语言模型之一 。但是建造它并不便宜 。专家将成本定为数百万美元，这一总数超过了大多数初创公司、政府、非营利组织和大学的计算预算 。虽然基本机器学习操作的成本在过去几年一直在下降，但下降的速度还不足以弥补差异——而且训练前的网络修剪等技术远非一门已解决的科学 。
“我认为最好的比喻是一些石油资源丰富的国家能够建造一座非常高的摩天大楼，”加州大学洛杉矶分校计算机科学助理教授盖伊范登布罗克在之前接受 VentureBeat 采访时表示 。“当然，建造这些东西需要投入大量资金和工程努力 。而且您确实获得了建造高层建筑的“最先进技术” 。但科学本身并没有进步……我相信学术界和其他公司会很乐意在下游任务中使用这些 [模型]，但我认为它们不会从根本上改变人工智能的进步 。”
在另一个企业野心失控的例子中，谷歌去年 1 月发布了一个人工智能模型，该模型经过 90,000 多张乳房 X 光照片的训练，该公司称该模型取得了比人类放射科医生更好的结果 。谷歌声称该算法可以识别出比以前的工作更多的假阴性 - 那种看起来正常但包含乳腺癌的图像 - 但一些临床医生、数据科学家和工程师对这一说法提出异议 。在发表在《自然》杂志上的反驳中，合著者表示，谷歌研究中缺乏方法和代码“削弱了其科学价值” 。
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