2023年的國際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)（International Conferenceon Machine Learning，簡(jiǎn)稱ICML）在夏威夷檀香山舉辦。

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ICML是由國際機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)（International Machine Learning Society，IMLS）主辦的年度機(jī)器學(xué)習(xí)國際頂級(jí)會(huì)議之一。

ICML創(chuàng)辦于1980年，每年6月中下旬舉行。今年的議程安排在7月23日星期日到29日星期六。

大會(huì)關(guān)注的領(lǐng)域涵括計(jì)算機(jī)視覺、統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)科學(xué)到機(jī)器人技術(shù)，目的是將人工智能 (AI) 社區(qū)聚集在一起，分享新的想法、工具和數(shù)據(jù)集，并建立聯(lián)系以推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。

今年是ICML舉辦的第四十屆會(huì)議，大會(huì)錄用了1827篇論文。谷歌 DeepMind 的研究人員今年在ICML上發(fā)表了80多篇新論文。

谷歌在這次會(huì)議上報(bào)告的主要亮點(diǎn)有：

具有社會(huì)目的的機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的AlphaFold模型、具身語言模型PaLM-E、文本生成視頻的Phenaki模型等。

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除了這些，谷歌還將在會(huì)議上重點(diǎn)介紹模擬世界中的人工智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的未來研究以及人工智能的前沿挑戰(zhàn)中谷歌所做出的貢獻(xiàn)。

下面，就來看看谷歌在這三個(gè)方面都做了哪些研究吧！

模擬世界中的人工智能

我們現(xiàn)在看到的能夠成功進(jìn)行讀取、寫入和創(chuàng)造的人工智能，如ChatGPT等，是在大量的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型。

這些基礎(chǔ)模型在監(jiān)督和自監(jiān)督學(xué)習(xí)中表現(xiàn)出了優(yōu)越的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性，但到目前為止，這些成功尚未完全轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）。

這意味著以基礎(chǔ)模型為底層運(yùn)行邏輯的人工智能將難以理解復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)、處理現(xiàn)實(shí)中的任務(wù)。

谷歌研究人員在這項(xiàng)工作中，證明了大規(guī)模訓(xùn)練 RL 智能體會(huì)產(chǎn)生一種通用的上下文學(xué)習(xí)算法，該算法（AdA）可以像人類一樣快速地適應(yīng)開放式新穎的具體現(xiàn)實(shí)問題。

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AdA是一種人工智能代理，可以像人類一樣在模擬環(huán)境中適應(yīng)解決新問題。

它可以承擔(dān)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)：以新穎的方式組合物體、導(dǎo)航看不見的地形以及與其他玩家合作。

此外，谷歌的另一項(xiàng)研究展示了如何使用視覺語言模型（VLM）來幫助訓(xùn)練智能體。

通過簡(jiǎn)單的提示讓VLM控制監(jiān)督信號(hào)，教導(dǎo)智能體在 3D 渲染環(huán)境中根據(jù)新物體的名稱（例如平面）或特征（例如顏色）與新物體進(jìn)行交互。

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這些研究將為日益通用和自適應(yīng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體奠定基礎(chǔ)，使這些智能體在更大的開放領(lǐng)域中表現(xiàn)更好。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的未來研究

為了開發(fā)負(fù)責(zé)任且值得信賴的人工智能，必須了解這些系統(tǒng)的核心目標(biāo)。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，定義系統(tǒng)核心目標(biāo)的其中一種方法是通過獎(jiǎng)勵(lì)。

理查德·薩頓（Richard Sutton）提出的獎(jiǎng)勵(lì)假設(shè)認(rèn)為，所有目標(biāo)都可以被認(rèn)為是最大化預(yù)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。

谷歌研究人員解釋了假說成立的確切條件，并闡明了強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題的一般形式的獎(jiǎng)勵(lì)可以（或不能）捕獲的目標(biāo)類型。

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另外，谷歌還在研究中提出：在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，需要考慮模型對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的適應(yīng)性。

因此，谷歌了研究如何在約束條件下更好地訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，因?yàn)槿斯ぶ悄芄ぞ咄ǔ１仨毷艿桨踩院托实南拗啤?/span>

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還探索了如何在不確定的情況下通過不對(duì)稱的信息游戲（例如撲克）來教授模型復(fù)雜的長(zhǎng)期策略。

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在會(huì)議上，谷歌將會(huì)演示模型如何在不知道其他玩家的位置和可能的行動(dòng)的情況下贏得雙人游戲。

等會(huì)議開始，谷歌會(huì)玩出什么花樣，就讓我們拭目以待吧！

人工智能的前沿技術(shù)

現(xiàn)有的人工智能基本上都是在一系列打包好的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的。像最近大火的大語言模型（LLM），它們能夠?qū)W習(xí)并預(yù)測(cè)語言符號(hào)之間的聯(lián)系，卻很難真的理解語言所指的現(xiàn)實(shí)世界。

而人類卻可以輕松地學(xué)習(xí)、適應(yīng)和理解我們周圍的世界。

開發(fā)能夠以類人方式進(jìn)行推理的先進(jìn)人工智能系統(tǒng)，將有助于創(chuàng)建可以在日常生活中使用的人工智能并應(yīng)對(duì)新的挑戰(zhàn)。

谷歌在人工智能的適應(yīng)性方面，研究了人工智能根據(jù)新信息快速改變其預(yù)測(cè)和推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可塑性及其損失的原因。

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另一篇論文是研究在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)自發(fā)變化的數(shù)據(jù)源（例如自然語言預(yù)測(cè)中）上進(jìn)行元訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

論文回答了當(dāng)前的序列預(yù)測(cè)模型和訓(xùn)練機(jī)制可以在多大程度上解釋大型語言模型中出現(xiàn)的上下文學(xué)習(xí)類型。

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此外，谷歌DeepMind的研究人員提出了一個(gè)新的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 系列，它們?cè)陂L(zhǎng)期推理任務(wù)上表現(xiàn)更好。

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研究人員對(duì)標(biāo)準(zhǔn)RNN進(jìn)行了改進(jìn)，包括線性化和對(duì)角化遞歸，使用更好的參數(shù)化和初始化，并確保前向傳遞的正確標(biāo)準(zhǔn)化。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

最后，在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究中的「分位數(shù)信用分配」（quantile credit assignment），谷歌研究人員提出了一種將訓(xùn)練中的運(yùn)氣與技能分開的方法。

通過在行動(dòng)、結(jié)果和外部因素之間建立更清晰的關(guān)系，人工智能可以更好地理解復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境。

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除了以上重點(diǎn)介紹的研究，還有很多其他的研究.....

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80多篇論文實(shí)在太多辣！小編截不過來了.....感興趣的就自己去看吧！

附上網(wǎng)址：https://deepmind.events/events/icml-2023/resources#

一路下來，這些研究真是讓人眼花繚亂，讓人知(tou)識(shí)(yun)大(nao)漲（zhang）！