出處：雷鋒網(wǎng) 作者：肖漫
2014 年，對 DeepMind 而言，絕對是極具重大意義的一年。在這一年里，它被 Google 以約 6.5 億美元的價格收購了。如今，DeepMind 收于 Google 麾下也已五年有余，縱然有許多高光時刻，但從營收狀況來看，DeepMind 的發(fā)展，并不高光。此外，基于各種原因，DeepMind 與其“金主爸爸” Google 的關(guān)系也略顯微妙。
這五年里， DeepMind 發(fā)生了什么？
曾幾何時，風光無限
2010 年 11 月 15 日，Demis Hassabis，Shane Legg 和 Mustafa Suleyman 聯(lián)合創(chuàng)立了 DeepMind ，公司選址在倫敦，避開了 Google、Facebook 等硅谷巨頭，在歐洲收攏了許多優(yōu)秀人才——這成為了該公司的優(yōu)勢之一。
不過，對于 DeepMind，其真正的優(yōu)勢來自于該公司發(fā)展了一種機器學習技術(shù)——強化學習，源于 Hassabis 所擅長了兩個領(lǐng)域：游戲和神經(jīng)科學。值得注意的是，在此之前，強化學習在計算機領(lǐng)域還是一片空白。
對任何一家注重研發(fā)的公司來說，資金是不可不考慮的因素之一，DeepMind 也不例外。相關(guān)報道顯示，在 2010 年，Hassabis 曾為了募資而參加了奇點峰會，最終獲得了 200 萬英鎊投資。不過，這一資金短缺的狀況在 2014 年就發(fā)生了改變。
經(jīng)過了一年的協(xié)商，DeepMind 在 2014 年被 Google 以約 6.5 億美元收購。有了 Google 這樣強大的“金主”作依靠之后，DeepMind 取得了許多不錯的成績，其中最為矚目的當屬 2016 年 AlphaGo 首次擊敗韓國圍棋冠軍李世石，比分為 1：4。此后，DeepMind 還不斷開發(fā)出新的 AI 系統(tǒng)，挑戰(zhàn)人類的極限。
2016 年底到 2017 年初，AlphaGo 化名 Master，在“在線快棋對決”中，橫掃中日韓頂尖棋手，獲 60 勝 0 負 1 平。不僅如此，它還戰(zhàn)勝了圍棋等級分排名世界第一的中國選手柯潔。
2016 年 6 月，DeepMind 訓練的 AI 系統(tǒng)在雅達利游戲《 Montezuma’s revenge》達到了大師技巧。
2018 年 7 月，DeepMind 在《雷神之錘III競技場（Quake III Arena）》奪旗游戲中和人類隨機組隊打團戰(zhàn)，擊敗了人類玩家。
除了游戲領(lǐng)域，DeepMind 在醫(yī)療領(lǐng)域也取得了一定的績效。2016 年 2 月，DeepMind 成立了新醫(yī)療保健部門 DeepMind Health，由公司聯(lián)合創(chuàng)始人之一的 Mustafa Suleyman 領(lǐng)導。DeepMind Health 的第一款產(chǎn)品是名為 Streams 的移動應(yīng)用，最初旨在幫助醫(yī)生鑒定有急性腎損傷風險的患者。但是，這一應(yīng)用也讓 DeepMind 多次陷入爭議。
虧損近 10 億，健康部門陷爭議
在 AI 領(lǐng)域，研究成果與商業(yè)化之間仍然存在一條鴻溝，DeepMind 亦是如此，盡管 DeepMind 研發(fā)的 AI 系統(tǒng)得到了許多肯定，但它很少開展關(guān)于深度強化學習的大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用。雖然背靠大金主，但 Google 不可能無止境地對其進行投資，畢竟，Google 是一家商業(yè)型科技公司，盈利才是其最主要的目的。
自 2016 年開始，DeepMind 就已陷入了虧損狀態(tài)，并且虧損程度不斷加重。相關(guān)資料顯示：
DeepMind 2016 年虧損額達 1.54 億美元；
DeepMind 2017 年虧損額達 3.41 億美元；
DeepMind 2018 年虧損額達 5.72 億美元。
盡管 DeepMind 較少實現(xiàn)創(chuàng)收，但其支出卻未見減少。據(jù)英國政府此前發(fā)布的資料，DeepMind 的“管理服務(wù)費”需 4110 萬英鎊，包括不動產(chǎn)和計算機系統(tǒng)運行和維護。另外，在“員工工資和其它相關(guān)成本”上，包括工資、差旅、辦公軟硬件等，DeepMind 耗資達1.047 億英鎊（約 1.37 億美元）。
不僅如此，DeepMind 的法律費用也在飆升，從 2015 年的 14.48 萬英鎊增至 65.81 萬英鎊。據(jù)外媒猜測，這高幅度上升的背后，可能和 DeepMind 的健康部門相關(guān)。
為了利用醫(yī)療數(shù)據(jù)開發(fā)健康監(jiān)測 APP Streams，DeepMind 在 2015 年與英國皇家自由信托基金會首度達成數(shù)據(jù)分享合作，獲權(quán)處理基金會下屬 3 家醫(yī)院每年共計 160 萬名病人的就診記錄。而后，英國數(shù)據(jù)安全部門為此對 DeepMind 調(diào)查了一年，在 2016 年公布了調(diào)查結(jié)果。
調(diào)查結(jié)果顯示：DeepMind 和相關(guān)醫(yī)院的合作項目“不符合數(shù)據(jù)保護法”。由此，Mustafa Suleyman 領(lǐng)導的 DeepMind Health 在英國飽受爭議。
不過，DeepMind 并不是沒有為 Google 帶來實際性的利益。DeepMind 曾開發(fā)了一套算法，以優(yōu)化 Google 數(shù)據(jù)中心 250 萬臺服務(wù)器冷卻方案，為 Google 降低了40%的能源成本。不過，這與 DeepMind 的日常管理費用相比，就顯得有些微不足道了。
DeepMind 與 Google 關(guān)系愈加微妙
爭議過后，在 2016 年，Mustafa Suleyman 曾作出表示，在任何階段，患者數(shù)據(jù)都不會與 Google 賬戶、產(chǎn)品或服務(wù)相關(guān)聯(lián)——劃清該醫(yī)療部門與 Google 的關(guān)系。可見，盡管歸屬于 Google ，但 DeepMind 仍有著較大的獨立性。
值得一提的是，DeepMind 的獨立性，與其簽署的《道德與安全審查協(xié)議》不無關(guān)系。在 DeepMind 被 Google 收購的前一年，也就是 2013 年，雙方簽署了《道德與安全審查協(xié)議》。該協(xié)議將 DeepMind 的核心 AGI 技術(shù)的控制權(quán)交給了一個名為 Ethics Board 的委員會。據(jù)透露，DeepMind 的三位創(chuàng)始人都是 Ethics Board 成員。
在收購初期，DeepMind 和 Google 度過了一段不錯的“蜜月期”，從其官網(wǎng)標語就可窺見一二。2014年，DeepMind 的官網(wǎng)標語為——“DeepMind 很高興成為 Google 的一部分”，但到了2015年，這條標語就換成了“DeepMind 很高興加入 Google 的隊伍”。
直到 2016 年，新版 DeepMind 官網(wǎng)上線，“Google”字樣已經(jīng)無跡可尋，只能在“About Us”的頁面中介紹道 DeepMind 是 Google 母公司 Alphabet 集團的一部分。而 DeepMind 與 Google 的關(guān)系也變得越發(fā)微妙。
2018 年， 據(jù) Financial Times 發(fā)布的消息，Alphabet 對 DeepMind 昂貴開銷的合理性已經(jīng)產(chǎn)生懷疑。Alphabet AI 部門督促 DeepMind 說明其商業(yè)模式，并向董事會說明資金流向。審查小組稱，DeepMind 最終必須通過分享算法和數(shù)據(jù)或通過賺錢來證明其價值，盡管暫時不擔心 Alphabet 會阻止他們做想做的事，但不能保證 Alphabet 董事會明年會不會得出不同的意見和結(jié)論。
同年 11 月 14 日， DeepMind 宣布旗下的健康部門 DeepMind Health 以及負責推進“Streams”團隊將調(diào)整合并到 Google 最新成立的“Google Health”部門中，原子公司 DeepMind Health 將不再作為獨立品牌存在，但 DeepMind 的其它部門仍將保持獨立。
不僅如此，在今年 8 月 22 日，相關(guān)報道指出 DeepMind 的聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman 已被停職。在經(jīng)歷了 10 個月的合并之后，2019 年 9 月 20 日，Google 發(fā)布博客正式宣布，已將旗下科技公司 DeepMind 的健康團隊并入了 Google Health 部門。
雷鋒網(wǎng)總結(jié)
這五年里， DeepMind 的經(jīng)營可謂是滋潤中夾雜著辛酸。而究其根本，依然是研究成果與商業(yè)化的鴻溝問題，DeepMind Health 被合并進 Google Health 就是最好的注解。對于如今的 DeepMind，或許是時候想想如何更進一步走向商業(yè)化，畢竟，不會盈利的子公司不是一家好的 AI 公司。
