Vrhunski izdelki AI DeepMind, ki revolucionirajo svet

Ko je bil DeepMind predstavljen leta 2010, je bilo malo zanimanja za to področje Umetna inteligenca (AI) v primerjavi s stopnjami zanimanja, ki obstajajo danes. Za pospešitev nastajajočega tehnološkega področja je ekipa sprejela interdisciplinarni pristop.

Združili so nove ideje z napredkom v tehniki, strojno učenje, simulacija in računalniška infrastruktura, nevroznanost, matematika in nove metode organizacije znanstvenih prizadevanj.

Tehnologije DeepMind je britanska podružnica Alphabet Inc. na področju umetne inteligence. Raziskovalni laboratorij s sedežem v Londonu je bil pridobljenih Google leta 2014. To podjetje ima raziskovalne centre v Franciji, Kanadi in Združenih državah. V naslednjem letu je v celoti prešel v last Alphabeta.

Podjetje je združilo moči z Googlom, da bi pospešilo svoje delo, in nadaljevalo z določanjem raziskovalnega programa. Številni programi DeepMind so se naučili diagnosticirati očesne bolezni tako učinkovito kot vrhunski zdravniki na svetu in prihraniti 30% energije, ki se porabi za ohranjanje podatkovnih centrov. Programi napovedujejo zapletene 3D oblike beljakovin, ki bi lahko spremenile način izumljanja zdravil v prihodnosti.

Podjetje je doseglo zgodnji uspeh v računalniških igrah z raziskovalci, ki ga običajno uporabljajo za testiranje umetne inteligence. Eden od programov se je naučil igrati 49 različnih iger Atari iz nič, samo iz tega, da je na zaslonu videl slikovne pike in rezultate. Program AlphaGo je bil tudi prvi, ki je premagal profesionalnega igralca Go, kar je opisano kot desetletje pred svojim časom.

Z leti je DeepMind ustvaril a nevronska mreža ki se uči igranja videoiger kot ljudje, in nevronskega Turingovega stroja ali nevronske mreže, ki lahko dostopa do zunanjega pomnilnika tako kot običajni Turingov stroj. Rezultat razvoja je bil računalnik, ki posnema kratkoročni spomin človeških možganov.

Leta 2016 je DeepMind prišel na naslovnice, potem ko je njegovemu programu AlphaGo na tekmi s petimi igrami, ki je postala predmet dokumentarnega filma, uspelo premagati človeškega profesionalnega igralca Goja Leeja Sedola, svetovnega prvaka.

Še en splošni program, AlphaZero, je po nekajdnevnem igranju proti sebi z nekaj okrepitvenega učenja premagal najmočnejše programe, ki igrajo šah, Go in Shogi (japonski šah). Leta 2020 je DeepMind znatno napredoval pri problemu zlaganja beljakovin.

Pregled DeepMind

Demis Hassabis, Shane Legg in Mustafa Suleyman so ustanovitelji te uspešne družbe. Legg in Hassabis sta se prvič srečala na računski nevroznanstveni enoti Gatsby v University College London.

Sprva je podjetje začelo delati na tehnologiji umetne inteligence, ki ga je učilo igrati nekaj starih iger iz desetletij prej.

Nekatere igre so vključevale Space Invaders, Pong in Breakout. Razvijalci so predstavili umetno inteligenco za posamezne igre, ne da bi predhodno poznali njena pravila. Potem ko se je tehnologija nekaj časa naučila, kako igra igra, je AI nato postal njen strokovnjak:

"Kognitivni procesi, skozi katere gre umetna inteligenca, naj bi bili zelo podobni tistim, ki bi jih človek, ki še nikoli ni videl igre, razumel in poskušal obvladati."

Ustanovitelji so želeli ustvariti splošno umetno inteligenco, ki jo je mogoče učinkovito in učinkovito uporabljati za skoraj vse. Horizons Ventures in Founders Fund so nekateri izmed glavnih podvigov, ki so vlagali v podjetje. Tudi ugledni podjetniki, kot so Peter Thiel, Scott Banister in Elon Musk vložil v podjetje v prvih dneh.

26. januarja 2014 je Google istega leta pridobil DeepMind za 500 milijonov dolarjev, ko je prejel nagrado Cambridge Computer Laboratory "Company of the Year". Prodaja Googlu je prišla po tem, ko je Facebook leta 2013 končal pogajanja s podjetjem. Potem je bilo podjetje preimenovano v Google DeepMind in je ime ohranilo dve leti.

Royal Free NHS Trust in DeepMind sta septembra 2015 podpisala svojo prvo pogodbo o izmenjavi informacij (ISA), s katero sta ustvarila Streams, aplikacijo za upravljanje kliničnih nalog. Po pridobitvi s strani Googla je podjetje ustanovilo etični odbor za umetno inteligenco za raziskave, vendar ostaja skrivnost, saj obe podjetji nočeta povedati, kdo sedi v upravnem odboru.

Podjetje se pridružilo Facebooku, Amazonu, Microsoftu, Googlu in IBM uvesti „Partnerstvo na področju umetne inteligence“, namenjeno vmesniku družba-umetna inteligenca. DeepMind je odprl novo enoto, imenovano DeepMind Ethics and Society, ki se osredotoča predvsem na etična in družbena vprašanja, ki jih odpira tehnologija umetne inteligence. Ugledni filozof Nick Bostrom je svetovalec 'Družbe'.

Izdelki in tehnologije DeepMind

Podjetje si prizadeva integrirati najboljše tehnike iz sistemske nevroznanosti in strojnega učenja, da ustvari zmogljiv učni algoritem za splošne namene. leta 2016, Google Research objavil članek o varnosti AI in kako se izogniti neželenemu vedenju med procesom umetne inteligence.

Leta 2017 je DeepMind izdal GridWorld, ki je odprtokodna preizkusna plošča za oceno, ali se algoritem nauči onemogočiti stikalo za ubijanje ali kaže nekatera neželena vedenja. Nekje julija 2018 so raziskovalci v podjetju usposobili enega od svojih sistemov za igranje računalniške igre Quake III Arena.

Od lanskega leta je podjetje objavilo več kot tisoč člankov, 13 od teh člankov pa je sprejelo Science ali Nature. Tukaj je nekaj top izdelki DeepMind.

Učenje poglobljenega okrepitve

V nasprotju z drugimi umetnimi inteligencami, ki so bile razvite za vnaprej določene namene in delujejo v omejenem prostoru, DeepMind pravi, da njegov sistem ni vnaprej programiran. Tehnologija se uči iz izkušenj, saj za vnos podatkov uporablja samo surove slikovne pike.

Večinoma uporablja globoko učenje, ki teče na konvolucijski nevronski mreži z uporabo nove vrste Q-učenja. Q-learning je vrsta okrepljenega učenja brez modela. Tehnologija preizkuša sistem na video igrah, vključno z zgodnjimi arkadne igre kot sta Breakout in Space Invaders.

Nato sistem AI, ne da bi spremenil kodo, začne razumeti, kako igrati igro, in po nekaj sejah igra bolj učinkovito kot kateri koli človek. Leta 2013 je DeepMind objavil poglobljene raziskave o sistemu umetne inteligence, ki lahko preseže človeške sposobnosti v različnih igrah, kar je privedlo do njegove pridobitve pri Googlu.

Lani je podjetje sprožilo Agent57 in Agent za umetno inteligenco, ki presegata človeško zmogljivost v vseh 57 igrah paketa Atari2600.

AlphaGo in nasledniki

Leta 2014 je podjetje objavilo raziskave o računalniških sistemih z možnostjo igranja igre Go. Kasneje oktobra 2015 je AlphaGo, računalniški program Go, ki ga je razvilo podjetje, premagal evropskega prvaka Go Fan Fan Hui s pet proti nič. Takrat je program umetne inteligence prvič premagal profesionalnega igralca Go.

Marca 2016 je AlphaGo z rezultatom 4: 1 premagal Leeja Sedola, enega najvišje uvrščenih igralcev po vsem svetu. Med vrhom Future of Go leta 2017 je AI zmagal v tekmi s tremi igrami s takrat prvo številko sveta Ke Jie. Sistem je uporabljal nadzorovani učni protokol in preučeval številne igre, ki so jih ljudje igrali med seboj.

Izboljšana različica AlphaGo Zero je premagala prejšnjo AlphaGo sistem 100 iger proti 0 v letu 2017. Strategije novejše različice so se naučili sami in je premagala svojega predhodnika v treh dneh z manj procesorske moči kot AlphaGo. Kasneje v letu je spremenjena različica AlphaGo Zero, AlphaZero, pridobila nadčloveške sposobnosti pri shogiju in šahu.

Vse te različice sistemov umetne inteligence DeepMind so se igranja učile samo s samoigro. Tehnologija AlphaGo je bila zasnovana tako, da uporablja pristop globokega okrepljenega učenja, ki ji omogoča, da se sčasoma izboljša s samoučenjem.

Sistem je uporabil dve globoki nevronski mreži, ki sta mu omogočili, da oceni verjetnost premika in vrednostno mrežo za oceno položajev. Ta mreža politik je bila usposobljena z nadzorovanim učenjem, nato pa je bila izboljšana z učenjem krepitve s prelivanjem politik. V tem okviru se je vrednostno omrežje naučilo določiti zmagovalce iger, ki jih je mreža politik igrala proti sebi.

Kasneje je omrežje uporabilo pogled naprej Iskanje dreves v Monte Carlu (MCTS), ki je uporabil mrežo politik za določanje visokoverjetnih premikov kandidatov, saj je vrednostna mreža hkrati ocenila položaje dreves. Sistem je uporabljal učenje z okrepitvijo, kjer je sistem igral na milijone teh iger proti sebi, da bi povečal svojo stopnjo zmage.

Predvsem se njegovo poenostavljeno iskanje po drevesih zanaša predvsem na njegovo nevronsko mrežo za ocenjevanje položajev in vzorčnih premikov brez uporabe uvedb Monte Carlo. S temi izboljšavami je sistem AlphaZero potreboval manj računalniške moči kot AlphaGo, saj je deloval na štirih specializiranih procesorjih AI, znanih kot Googlovi TPU-ji namesto 48, ki jih uporablja AlphaGo.

AlphaFold

Nekje leta 2016 je DeepMind svoje raziskave in razvoj umetne inteligence usmeril v enega najtežjih izzivov v znanosti, zvijanje beljakovin. Komaj dve leti pozneje DeepMindov AlphaFold je bilo nagrajeno trofejo 13th Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP), potem ko je uspešno določil najbolj natančno strukturo za 25 od 43 proteinov.

Hassabis je v intervjuju za The Guardian komentiral:

"To je projekt svetilnika, naša prva večja naložba v smislu ljudi in virov v temeljni, zelo pomemben znanstveni problem iz resničnega sveta."

Lani, med 14. CASP, so projekcije AlphaFold-a dobile oceno natančnosti, primerljivo z laboratorijskimi tehnikami. En član sveta znanstvenih sodnikov, dr. Andriy Kryshtafovych, je dejal, da je bil dosežek "res izjemen" in dodal, da je bil problem napovedovanja, kako se beljakovine zgubijo, v veliki meri rešen.

Drugi pomembni izdelki DeepMind

Podjetje je predstavilo a sistem za pretvorbo besedila v govor, WaveNet, leta 2016. Sprva je bil preveč računalniško zahteven za uporabo v potrošniških izdelkih, vendar je postal pripravljen za uporabo v aplikacijah, kot je Google Assistant, konec leta 2017. V naslednjem letu je Google predstavil Cloud Text-to-Speech, reklamo izdelek za pretvorbo besedila v govor, ki temelji na WaveNet.

Kasneje leta 2018 je DeepMind razvil zelo učinkovit model, znan kot WaveRNN, sorazvit z uporabo Google AI, ki je bil uporabnikom Google Duo predstavljen leta 2019.

Google pravi, da so algoritmi DeepMind močno povečali učinkovitost hlajenja večine podatkovnih centrov. Poleg tega tehnologija pomaga Google Playprilagojena priporočila za aplikacije in sodeloval z ekipo za Android, da bi ustvaril par funkcij, ki so na voljo napravam Android Pie.

Med novostmi spadata prilagodljiva svetlost in prilagodljiva baterija, ki s strojnim učenjem varčujeta z energijo in napravam, ki poganjajo operacijski sistem, postanejo uporabniku prijaznejše. Takrat je DeepMind te tehnike v majhnem obsegu integriral z običajnimi aplikacijami strojnega učenja, ki potrebujejo veliko računalniške moči.

Teleskop Hubble podjetja je ljudem omogočil pogled globlje v vesolje, saj so razpoložljiva orodja že širila človeško znanje in posledično pozitivno vplivala na svet. Dolgoročno poslanstvo DeepMinda je reševanje inteligence, ustvarjanje splošnih in učinkovitih sistemov za reševanje problemov, poimenovanih umetna splošna inteligenca (AGI).

Izum, ki ga v celoti vodijo etika in varnost, lahko v društvu najde iznajdljive rešitve nekaterih najbolj zahtevnih in temeljnih znanstvenih vprašanj na svetu.

Za zdaj podjetje še naprej razvija svojo tehnologijo in si prizadeva razširiti svojo uporabnost v skoraj vseh kritičnih vidikih človeštva, vključno z zdravjem, igranjem iger in ohranjanjem okolja.

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