本文主要是介绍DeepMind的首席执行官Demis Hassabis表示，未来一到两年内，能够独立完成复杂任务的AI代理将成为现实，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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谷歌DeepMind的首席执行官Demis Hassabis预计，未来的AI系统不仅能够回答问题，还能独立进行规划和行动。
在接受彭博社采访时，Hassabis表示他的公司正在研发类似“智能代理”的系统，有望在一到两年内投入使用。他说：“我对这些大型通用模型的下一个阶段感到非常兴奋。也许今年或明年，我们将看到更多智能代理般的行为。”
他补充道，这些系统不仅可以回答问题，还能够在现实世界中进行规划和行动。Hassabis认为，设定并实现目标的能力将使这些系统成为更有用的日常工具。
DeepMind在强化学习方面有丰富的经验，曾用在其著名的围棋程序AlphaGo中。他表示：“我们正努力研发，其他公司也在努力。我们将过去在游戏中积累的智能代理系统经验，与现代的大型多模态模型结合起来。”
在2023年6月推出Gemini语言模型之前，Hassabis曾暗示《连线》杂志，强化学习技术或将赋予Gemini特殊的功能。通过借鉴AlphaGo的强化学习和树搜索等技术，未来的Gemini将具有更强的解决问题和规划能力。
他的言论表明，DeepMind正逐步开发更加自主的AI系统。如果成功研发出能够在现实世界中自主解决复杂任务的智能代理，其影响将十分深远。从智能个人助手、自动化机器人到科学与研究中的自学习系统，应用前景广泛。
除了Gemini，DeepMind还在研究RT模型，该模型利用大型AI模型处理图像和语言，使机器人在现实世界中更加灵活。DeepMind将语言模型与代理技术结合的方式类似于OpenAI和Anthropic。OpenAI最近也重新涉足机器人领域，将其视觉语言模型与Figure的机器人相结合。
面对AI模型的巨大能源需求，Hassabis认为投入AI的资源最终将对人类有所回报。“我认为我们在生成式AI模型上的投入将最终为药物开发等领域带来极大益处，远远超过其成本。”他相信在能源和气候等领域，AI也能发挥潜力，例如通过更高效的电网、新材料和技术。它可以极具生产力与效益，最终为可持续发展做出贡献。
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