Produse de top DeepMind AI care revoluționează lumea

Când DeepMind s-a lansat în 2010, a existat puțin interes în domeniul inteligență artificială (AI) în comparație cu nivelurile de interes care există astăzi. Pentru a accelera domeniul tehnologic în curs de dezvoltare, echipa a adoptat o abordare interdisciplinară.

Au integrat idei noi cu progrese în inginerie, masina de învățare, infrastructură de simulare și calcul, neuroștiință, matematică și noi metode de organizare a eforturilor științifice.

Tehnologii DeepMind este o filială britanică de inteligență artificială a Alphabet Inc. Laboratorul de cercetare din Londra a fost dobândite de Google în 2014. Această firmă are centre de cercetare în Franța, Canada și Statele Unite. În anul următor, a devenit în totalitate deținută de Alphabet.

Firma și-a unit forțele cu Google pentru a-și accelera activitatea și a continuat să își stabilească agenda de cercetare. Mai multe dintre programele DeepMind au învățat să diagnosticheze bolile oculare la fel de eficient ca medicii de top din lume și să economisească 30% din energia utilizată pentru a se asigura că centrele de date rămân reci. Programele prezic formele 3D complexe ale proteinelor care ar putea transforma modul în care medicamentele sunt inventate în viitor.

Compania a obținut un succes timpuriu în jocurile pe computer, cercetătorii folosindu-l în mod normal pentru a testa AI. Unul dintre programe a învățat să joace 49 de jocuri Atari diferite de la zero, doar de la a vedea pixeli și scoruri pe ecran. Programul AlphaGo a fost, de asemenea, primul care a învins un jucător profesionist Go, o faptă care este descrisă cu un deceniu înaintea timpului său.

De-a lungul anilor, DeepMind a creat un rețele neuronale care învață cum să joace jocuri video ca oamenii și o mașină Turing neuronală sau o rețea neuronală care poate accesa o memorie externă la fel ca mașina Turing convențională. Dezvoltarea a rezultat într-un computer care imită memoria pe termen scurt a creierului uman.

În 2016, DeepMind a apărut în titluri după ce programul său AlphaGo a reușit să-l învingă pe un jucător profesionist Go Lee Lee Sedol, campion mondial, într-un meci de 5 jocuri, care a devenit subiectul unui film documentar.

Un alt program general, AlphaZero, a învins cele mai puternice programe jucând șah, Go și Shogi (șah japonez), după câteva zile de joc împotriva sa folosind unele învățări de întărire. În 2020, DeepMind a făcut progrese considerabile în problema plierii proteinelor.

Prezentare generală DeepMind

Demis Hassabis, Shane Legg și Mustafa Suleyman sunt fondatorii acestei companii înfloritoare. Legg și Hassabis s-au întâlnit pentru prima dată la Unitatea de Neuroștiințe Computaționale Gatsby de la University College London.

Inițial, compania a început să lucreze la tehnologia inteligenței artificiale, învățându-i să joace câteva jocuri vechi din deceniile anterioare.

Unele dintre jocuri au inclus Space Invaders, Pong și Breakout. Dezvoltatorii au introdus inteligența artificială într-un joc la un moment dat, fără a avea cunoștințe anterioare despre regulile sale. După ce tehnologia a petrecut ceva timp învățând cum funcționează jocul, AI va deveni apoi expert în el:

„Se spune că procesele cognitive prin care trece AI sunt foarte asemănătoare cu cele pe care le-ar folosi un om care nu văzuse niciodată jocul pentru a-l înțelege și a încerca să-l stăpânească”.

Fondatorii și-au propus să creeze o inteligență artificială de uz general care să poată fi utilizată eficient și eficient pentru aproape orice. Horizons Ventures și Founders Fund sunt unele dintre principalele întreprinderi care au investit în companie. De asemenea, antreprenorilor de seamă le place Peter Thiel, Scott Banister și Elon Musk a investit în companie în primele zile.

Pe 26 ianuarie 2014, Google a achiziționat DeepMind pentru 500 de milioane de dolari în același an, când a primit premiul Cambridge Computer Laboratory „Compania anului”. Vânzarea către Google a venit după ce Facebook și-a încheiat negocierile cu compania în 2013. Ulterior, compania a fost redenumită Google DeepMind și a menținut numele timp de doi ani.

Royal Free NHS Trust și DeepMind au semnat primul lor acord de partajare a informațiilor (ISA) în septembrie 2015 pentru a crea Streams, o aplicație clinică de gestionare a sarcinilor. După achiziționarea de către Google, firma a înființat un consiliu de etică AI pentru cercetare, dar rămâne un mister, ambele companii refuzând să spună cine se află în consiliu.

Compania s-a alăturat Facebook, Amazon, Microsoft, Google și IBM pentru a lansa „Parteneriat pentru IA” dedicat interfeței societate-AI. DeepMind a deschis o nouă unitate cunoscută sub numele de DeepMind Ethics and Society, concentrându-se în principal pe întrebările etice și societale ridicate de tehnologia AI. Filosoful proeminent, Nick Bostrom, este un consilier al „Societății”.

Produse și tehnologii DeepMind

Compania se străduiește să integreze cele mai bune tehnici din neuroștiința sistemelor și învățarea automată pentru a crea un algoritm puternic de învățare cu scop general. În 2016, Google Research a publicat o lucrare despre Siguranța AI și cum să evitați comportamentul nedorit în timpul procesului de inteligență artificială.

În 2017, DeepMind a lansat GridWorld, care este un banc de testare open-source pentru a evalua dacă un algoritm învață să dezactiveze comutatorul kill sau prezintă unele comportamente nedorite. La un moment dat în iulie 2018, cercetătorii companiei au instruit unul dintre sistemele sale pentru a juca jocul pe computer Quake III Arena.

Până anul trecut, firma a publicat peste o mie de lucrări, 13 dintre aceste lucrări fiind acceptate de Science sau Nature. Iată câteva dintre produse de top DeepMind.

Învățare profundă de consolidare

Spre deosebire de celelalte AI care au fost dezvoltate în scopuri predefinite și funcționează într-un spațiu limitat, DeepMind spune că sistemul său nu este pre-programat. Tehnologia învață din experiență utilizând doar pixeli bruti ca date de intrare.

În cea mai mare parte, folosește învățarea profundă care rulează pe o rețea neuronală convoluțională folosind un tip nou de învățare Q. Q-learning este un tip de învățare prin întărire fără model. Tehnologia testează sistemul pe jocuri video, inclusiv devreme jocuri arcade precum Breakout și Space Invaders.

Apoi, fără a schimba codul, sistemul AI începe să înțeleagă cum să joci jocul și după ce a jucat câteva sesiuni, acesta joacă mai eficient decât orice om. În 2013, DeepMind a postat cercetări aprofundate cu privire la un sistem AI care poate depăși abilitățile umane în diferite jocuri, ducând la achiziționarea acestuia de către Google.

Anul trecut, compania a dezlănțuit Agent57 și Agent de inteligență artificială care depășesc performanțele la nivel uman în toate cele 57 de jocuri ale suitei Atari2600.

AlphaGo și succesorii

În 2014, firma a publicat cercetări privind sistemele informatice cu capacitatea de a juca jocul Go. Mai târziu, în octombrie 2015, AlphaGo, un program Go computerizat, dezvoltat de companie, l-a învins pe campionul European Go Fan Hui, de la cinci la zero. A fost prima dată când un program AI a învins un jucător profesionist Go.

În martie 2016, AlphaGo l-a învins pe Lee Sedol, unul dintre cei mai bine clasați jucători din întreaga lume, cu un scor de 4-1. În cadrul Summit-ului Future of Go 2017, AI a câștigat un meci de 3 jocuri cu numărul 1 mondial la acea vreme, Ke Jie. Sistemul a folosit un protocol de învățare supravegheat, studiind multe jocuri jucate de oameni unul împotriva celuilalt.

Versiunea îmbunătățită AlphaGo Zero a învins-o pe cea anterioară Sistemul AlphaGo 100 de jocuri la 0 în 2017. Strategiile versiunii mai noi au fost autodidact și l-a învins pe predecesorul său în trei zile cu o putere de procesare mai mică decât AlphaGo. Mai târziu în cursul anului, o versiune modificată a AlphaGo Zero, AlphaZero a câștigat abilități supraomenești la shogi și șah.

Toate aceste versiuni ale sistemelor de inteligență artificială ale DeepMind au învățat să se joace doar prin auto-joc. Tehnologia AlphaGo a fost concepută pentru a utiliza abordarea profundă a învățării prin consolidare, permițându-i să se îmbunătățească în timp prin auto-învățare.

Sistemul a folosit două rețele neuronale profunde, permițându-i să evalueze probabilitățile de mișcare și o rețea de valori pentru a evalua pozițiile. Această rețea de politici a fost instruită prin învățare supravegheată și apoi a fost rafinată prin învățarea de consolidare a gradientului de politică. În acest context, rețeaua valorică a învățat să determine câștigătorii jocurilor jucate de rețeaua de politici împotriva sa.

Mai târziu, rețeaua a folosit un lookahead Căutarea arborelui Monte Carlo (MCTS) care a folosit o rețea de politici pentru a determina mișcările candidate cu probabilitate ridicată, deoarece rețeaua de valori a evaluat simultan pozițiile arborelui. Sistemul folosea învățarea prin întărire, în care sistemul a jucat milioane de aceste jocuri împotriva lui, cu scopul de a crește rata de câștig.

În special, căutarea sa simplificată în arbore se bazează în principal pe rețeaua sa neuronală pentru a evalua pozițiile și mișcările eșantionului fără a utiliza lansările Monte Carlo. Cu aceste îmbunătățiri, sistemul AlphaZero avea nevoie de mai puțină putere de calcul decât AlphaGo, funcționând pe patru procesoare AI specializate, cunoscute sub numele de TPU-uri Google în locul celor 48 folosite de AlphaGo.

AlphaFold

Cândva în 2016, DeepMind și-a transformat cercetarea și dezvoltarea inteligenței artificiale către una dintre cele mai grele provocări existente în știință, plierea proteinelor. Abia doi ani mai târziu, AlphaFold de la DeepMind a fost premiat cel de-al 13-lea trofeu de evaluare critică a tehnicilor de predicție a structurii proteinelor (CASP) după ce a determinat cu succes cea mai precisă structură pentru 25 din 43 de proteine.

Hassabis a comentat într-un interviu cu The Guardian:

„Acesta este un proiect far, prima noastră investiție majoră în termeni de oameni și resurse într-o problemă științifică fundamentală, foarte importantă, din lumea reală.”

Anul trecut, în timpul celui de-al 14-lea CASP, proiecțiile AlphaFold au obținut un scor de precizie comparabil cu tehnicile de laborator. Un membru al grupului de judecători științifici, dr. Andriy Kryshtafovych, a spus că realizarea a fost „cu adevărat remarcabilă și a adăugat că problema prezicerii modului în care proteinele au fost rezolvate pe larg.

Alte produse DeepMind notabile

Compania a introdus un sistem text-to-speech, WaveNet, în 2016. La început, a fost prea intensiv din punct de vedere computațional pentru a fi utilizat în produse de larg consum, dar a devenit gata de utilizare în aplicații precum Google Assistant la sfârșitul anului 2017. În anul următor, Google a dezvăluit Cloud Text-to-Speech, o reclamă produs text-to-speech, bazat pe WaveNet.

Mai târziu, în 2018, DeepMind a dezvoltat un model extrem de eficient, cunoscut sub numele de WaveRNN, co-dezvoltat folosind Google AI, care a fost lansat utilizatorilor Google Duo în 2019.

Google spune că algoritmii DeepMind au crescut semnificativ eficiența răcirii majorității centrelor sale de date. De asemenea, tehnologia ajută Google Play,recomandările personalizate de aplicații ale lui și a colaborat cu echipa Android pentru a crea o pereche de funcții puse la dispoziție dispozitivelor Android Pie.

Noile caracteristici includ luminozitate adaptivă și baterie adaptivă, care utilizează învățarea automată pentru a economisi energie și pentru a face dispozitivele care rulează sistemul de operare să fie mai ușor de utilizat. A fost pentru prima dată când DeepMind a integrat aceste tehnici la o scară redusă cu aplicațiile normale de învățare automată care au nevoie de multă putere de calcul.

Telescopul Hubble al companiei le-a permis oamenilor să privească mai adânc în spațiu, instrumentele disponibile deja extindând cunoștințele umane și, la rândul lor, având un impact global pozitiv. Misiunea pe termen lung a DeepMind este de a rezolva inteligența, creând sisteme generalizate și eficiente de rezolvare a problemelor, numite inteligență generală artificială (AGI).

În întregime ghidată de etică și siguranță, invenția poate fi considerată societate pentru a obține soluții viabile la unele dintre cele mai provocatoare și fundamentale probleme științifice din lume.

Deocamdată, compania își dezvoltă continuu tehnologia și își propune să își extindă capacitatea de utilizare în aproape toate fațetele critice ale umanității, inclusiv sănătatea, jocurile și conservarea mediului.

Sursă: https://e-cryptonews.com/deepmind-ai-products/