一个是对战式的游戏设计；而另一个 ， 则是医疗领域的特定疾病预测与筛检 。
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Deepmind创始人兼CEO ， 现年45岁的哈萨比斯
但由于当时大众未受到技术启蒙 ， 人工智能本身还在散发着巨大的舆论威力 。 因此 ， 那时极少有人会关注它们发表的一系列关于强化与深度学习的论文 ， 究竟能够给企业带来什么不菲的收入 。
而实际上 ， 这项技术其实仅能应用于非常狭窄的特定环境 。
Wired曾披露 ， Deepmind开发的参与《星际争霸》游戏的AI选手 ， 能力非常有限 。 如果说在一张地图上启用某单一角色 ， 它的效果可能会比人类好 。 但在不同地图上启用不同角色 ， 效果就会差很多 。
如果要切换角色 ， 你需要从头训练系统 。
“在某种程度上 ， 深度强化学习有点像是‘死记硬背’记忆法 ， 使用它的系统能产生很棒的结果 ， 但他们对自己正在做的事情只有一个肤浅理解 。而这样的结果 ， 也同样阻碍了他们的医疗实际应用进程 。
因此 ， 体系缺乏灵活性 ， 无法在世界发生变化时进行补偿 ， 有时甚至是微小变化都无法应对 。 ”
在2019年8月 ， Deepmind曾经在《自然》杂志上发表了一篇论文 ， 声称自己在疾病预测方面取得重大突破——人工智能能够在急性肾损伤(AKI)发生两天前做出预测 。
但实际情况是 ， 它没有任何实操性预测 。
公司只是获得了一个相关的病人数据集 ， 使用神经网络找出了AKI与病人之间的模式 。 此外 ， 这种预测模式只在某些时候起作用 ， 总体准确率为55.8%， 预测越早 ， 准确率越低 。
更重要的一点是 ， 这项研究几乎完全针对男性 ， 更确切地说 ， 是一组90%以上为男性的退伍军人数据 。 这对于具有数据偏见和歧视性的人工智能来说 ， 很明显存在极大漏洞 。
当然 ， 由于医疗数据必然会涉及到病人隐私 ， 从2016年开始 ， DeepMind 就被卷入了一场关于合法数据应用的“社会与机构审判”中 。 2017年 ， 英国的数据监管机构曾裁定 ， DeepMind 在几个主要方面侵犯了病人的权利 。
以上便是Deepmind在医疗健康领域奋战至少5年 ， 但商业化收效甚微的关键原因 。 当然 ， 运行极其隐蔽、规整且很有自己一套作风的英国国家医疗体系 ， 也是技术公司难以撼动的客观因素之一 。
总的来说 ， 2016~2017年大部分人工智能公司之所以最喜欢用游戏来搞噱头 ， 是因为游戏是有严格边界设定的；
而现实世界中 ， 却少有存在明确边界的问题 。
谷歌保持沉默 ， 但行动告诉了我们结果
站在市值万亿 ， 每年收入高达千亿美金的谷歌角度 ， 每年拨出5亿美元并不是一个巨大的赌注 。 但是 ， 如果通往商业生存能力的道路比预期时间更长 ， 超过5年风险仍有攀升趋势 ， 那么 ， 就不可能有任何一家企业会冒这样的风险 。
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