DeepMind的理想主义：发现智能本质，用它创造一个更好的世界

2018-02-08 06:56

对此成绩，DeepMindHealth的临床主管DominicKing表示说：“你将在未来数年间，看到我们借助人工智能技术在医学影像这样的专业领域取得重大突破。未来我们在诊断疾病方面将变得更加敏感、精准，而机器学习将扮演非常重要的角色。”

早前，公司还宣布利用 AI 抗击乳腺癌，通过将机器学习应用于乳腺X光检查，探索新的方法以提高乳腺癌的检测几率。建立一种机器学习模型，能够快速、准确地检测出癌症的迹象，帮助医生发现癌症，以便尽早开始治疗。

扎根学界，资助学术

除了实践应用，DeepMind在基础科学上也有大量研究。

近来，DeepMind发布了最新研究论文，用博弈论来阐明不同智能体系间的交互方式。具体来说，主要研究了两套智能系统在非对称博弈游戏（asymmetric game）中的反应和表现，这些游戏包括Leduc扑克和一些图版游戏（如Scotland Yard）。

博弈论是数学界的重量级理论，几乎可通用于人类、动物和计算机世界。目前多用于社会经济领域，通常用它来研究竞争态势下决策者们的战略。不过，在AI研究中，一般会被用在“多智能体”环境下的研究中。

此外，公司在近期还开源了强化学习环境Control Suite，相比OpenAI Gym拥有更多的环境，更易于阅读的代码文档，同时更加专注于持续控制任务。

除了自己做基础研究之外，DeepMind还对学术界提供大力支持。

在2月2日开幕的AAAI 2018 大会上，阿尔伯塔大学博士生 Chenjun Xiao、梅劲骋与教授 Martin Müller提交的论文《Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search》获得了 AAAI 2018 大会的杰出论文奖。

值得一提的是，DeepMind与阿尔伯塔大学颇有渊源。去年，公司与阿尔伯塔大学联手在加拿大埃德蒙顿建立了自己首个国际 AI 研究实验室，目标是为了让DeepMind的研究者有机会和阿尔伯塔大学的研究者和学生们紧密协作，同时也能支持埃德蒙顿区域作为一个技术和研究中心的成长。

上月，DeepMind再次宣布在阿尔伯塔大学计算机科学学院资助设立一个资助研究主席职位。任职者会获得额外的经费用于计算机科学学院内AI研究相关的活动。

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