” 就目前的机器智能而言 ， 炒作比构建更容易 。虽然在广告和语音识别等有限领域已经取得了巨大的进步 ， 但人工智能还有很长的路要走 。不能否认对大数据集进行合理分析的好处 ， 即使在有限的形式下 ， 人工智能已经是一个强大的工具 。虽然企业界对人工智能并不乐观 ， 但他们也不会完全退出 。十年后 ， 我们将得出结论 ， 在21世纪的10时代 ， 高估了深度强化学习 ， 忽视了许多其他重要的研究领域 。
谷歌DeepMind的人工智能技术 ， 能够为风电厂带来多大的效益提升？
谷歌今日宣布 ， 其位于伦敦的人工智能软件开发子公司 DeepMind 能够更好的预测风力发电厂的能源输出 ， 从而大幅提升这种绿色能源的可用性 。此前 ， 谷歌已经与许多风电厂达成了绿色能源合作 。但在人工智能和机器学习的加持下 ， 该公司能够更好地预测风力输出 。其表示 ， 现可安排能量输出的设定交付 。对于电网来说 ， 这有助于大幅提升它的价值 。
谷歌表示 ， 与没有部署 AI 预测的情况相比 ， 新方案可将风能的价值提升 20%。谷歌没有给出确切的能源产出估值 ， 也未披露这些风电场的位置 。不过外界猜测 ， 该公司主要与中西部的风电场展开了合作 ， 因其在当地部署了一些数据中心 。去年的时候 ， 谷歌数据中心终于达成了采用 100％ 可抵消的可再生能源的目标 。这在很大程度上得益于能源采购、以及风电场方面的投资 。
可惜就风力发电而言 ， 其利用效率仍难以与传统发电方案相媲美 。因为风电厂每日的发电量 ， 存在着一定的波动 ， 而电网最被人们所需要的 ， 就是可靠性 。好消息是 ， DeepMind 产品经理 Sims Witherspoon 和谷歌无碳能源项目负责人 Will Fadrhonc 在博客文章中表示：尽管无法管控风力的变化 ， 但早期结果表明 ， 借助机器学习的力量 ， 我们可以让风力发电变得更具价值和可预测 。
此外 ， 这种方法还有助于为风电场运营带来更大的数据严谨性 ， 针对电力输出需求作出更智能、迅速的数据驱动型评估 。其实早在 2016 的时候 ， 谷歌就已经借助 DeepMind 的人工智能解决方案 ， 将自家数据中心的能耗降低了 15%。2018 年的时候 ， 随着技术的进一步发展 ， 谷歌赋予了人工智能系统更多的控制权 。
DeepMind’s StarCraft 2 AI比人类玩家厉害吗？
DeepMind官方博客今天宣布其开发的人工智能已经解锁新成就--在暴雪娱乐游戏《星际争霸II》中称霸 。这家隶属于谷歌的人工智能实验室开发出了升级版AlphaStar ， 拥有更加复杂的算法 ， 在这款实时策略游戏上已经达到登峰造极的大师级别 ， 可以击败99.8%的人类玩家 。相关研究结果发表在科学杂志《Nature》上 。
以上图片来自 DeepMind在官方博文中 ， DeepMind表示在今年夏季的时候通过在线竞技的方式 ， 将全新升级的AlphaStar和其他选手进行公平竞争 。首先 ， DeepMind培训AlphaStar使用游戏中所有三种可用种族 ， 这增加了高级职业玩家的游戏复杂性 。此外还限制AlphaStar查看人类玩家能够看到的地图部分 ， 并将鼠标单击次数限定在每5秒内实现22次非重复动作的频率内 ， 尽量和标准人类动作和反应报纸一致 。
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