DeepMind内讧：因谷歌与军方合作，员工强烈反对！

总而言之，这家领先的人工智能研究机构 DeepMind 发布了有关其研究的最新进展，旨在构建通用型人工智能。他们指出，这项名为“时间”的技术，是通往更智能、更具适应性的系统的重要一步。正如《时代》杂志所强调的那样，该公司花费了 200 多位 DeepMind 工程师长达 5 年的时间，创建了一个能够理解世界运作方式的模型。

根据该公司发布的消息，截至 5 月 16 日，研究人员聚焦于“世界模型”的研究，旨在帮助系统更好地预测未来，而不仅仅是反应。研究人员认为，这是实现能够像人类一样进行推理和规划的通用人工智能的关键。研究表明，这种系统能够理解包括因果关系和物理学在内的 AI 代理所需的基本概念，从而促进更有效的决策。

据了解，该研究团队在 DeepMind 的办公室里进行了演示，展示了他们是如何利用 DeepMind 在游戏领域积累的技术，来解决现实世界中可能遇到的问题。这项技术最早可以追溯到 DeepMind 在 2014 年被收购，直到 2018 年才真正开始致力于实现通用人工智能的目标。

尽管 AI 领域的发展日新月异，但创建一个能够像人类一样思考的系统仍然面临着巨大的挑战。DeepMind 的研究表明，通过结合视觉和语言学习，并构建能够进行推理的模型，我们可以更接近实现这一目标。他们的研究表明，利用视觉信息来训练模型，可以帮助系统更好地理解世界，从而弥合现实世界与抽象概念之间的鸿沟。

研究人员强调，这项技术旨在通过模拟真实世界的复杂性，帮助 AI 系统更好地适应新环境。他们认为，在训练过程中引入更多的随机性和不确定性，可以使系统更好地泛化到各种场景。通过将人工智能与人类的认知能力相结合，我们可以创造出能够解决复杂问题和适应不断变化的世界的智能系统。

在这个意义上，开发世界模型旨在帮助系统更好地理解现实世界的运作方式，从而在各种情况下做出更明智的决策，并且能够像人类一样进行推理。

关键要点：

💡 经过 200 多位 DeepMind 工程师长达 5 年的研究，他们的目标是开发一种能够理解世界运作方式的通用人工智能系统。

📌 研究人员认为，理解因果关系对于开发能够像人类一样进行推理的人工智能至关重要，从而促进更有效的决策。

📰 DeepMind 的技术将游戏领域的经验应用于现实世界问题的解决，并强调视觉信息在促进学习方面的重要性。