Alphabet Inc. приобрела британскую общепринятую искусственную интеллектуальную систему Google DeepMind AI, которая готова оказать реальное влияние. DeepMind - это система искусственного интеллекта, используемая для решения широкого круга проблем. До сих пор системы искусственного интеллекта решили сложную игру Go и объяснили в 3D складывание белков. Google DeepMind AI также улучшил энергосберегающую эффективность и выявил определенные заболевания. Поскольку ожидается производство большего количества продуктов на основе этой системы искусственного интеллекта, давайте посмотрим, как она работает и ее приложения.
В этой статье
Платформа для создания видеороликов на всех устройствах для всех создателей с функциями ИИ!
Часть 1. Представление Google DeepMind: Определение и история
Основной целью создания DeepMind было "решение проблемы интеллекта" и "продвижение науки". В отличие от других систем искусственного интеллекта, которые программируются для выполнения конкретных задач, DeepMind учится на собственном опыте. Эти инновации привлекли внимание Google. С момента его приобретения DeepMind добился некоторых значительных успехов.
В течение некоторого времени Google DeepMind AI использовался в исследовательских целях и для разработки. Однако по мере укрепления искусственного интеллекта продукты этой лаборатории становятся все более очевидными. Недавно DeepMind открыл подразделение под названием DeepMind Ethics and Society, целью которого является решение этических вопросов, связанных с искусственным интеллектом. Другие вклады Google DeepMind в недавнем прошлом включают:
- Deep Mind Sparrow: Чат-бот, разработанный для правильного ответа на вопросы и снижения риска неподходящих и небезопасных ответов.
- Deep Mind Gato: Глубокая нейронная сеть для решения сложных задач. Он проявляет мультимодальность в диалогах, управляет роботизированной рукой, играет в видеоигры, складывает блоки и многое другое.
- AlphaGo: Первая компьютерная программа, победившая профессионального человеческого игрока в Go
- AlphaStar: Искусственный интеллект, овладевший StarCraft II, которая является игрой в реальном времени стратегии (RTS)
- AlphaFold: Система, предсказывающая трехмерную структуру белков по их последовательности аминокислот
- AlphaCode: Искусственный интеллект, который может писать компьютерные программы на уровне конкурентных программистов
- AlphaZero: Система, играющая в шахматы, Go на сверхчеловеческом уровне
- WaveNet: Продвинутая технология текст в речь, которая создает естественно звучащую речь из сырого аудиосигнала
Работа DeepMind имеет потенциал революционизировать многие аспекты общества. AlphaFold может быть использован для разработки новых лекарств и терапий. С другой стороны, AlphaZero имеет потенциал улучшить производительность логистических систем. С ростом объема исследований в рамках DeepMind компания начнет заниматься более широкими областями. Это делает лабораторию искусственного интеллекта мощным инструментом, который революционизирует отрасли, переопределяя границы искусственного интеллекта.
Фон и история DeepMind AI
Google DeepMind - это исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, расположенная в Великобритании. Компания была основана в 2010 году тремя учеными как DeepMind Technologies. Позже ее приобрела Google в 2014 году за 400 миллионов фунтов стерлингов. Приобретение дало компании доступ к ведущим экспертам по искусственному интеллекту, в то время как Alpahet Inc. стал владельцем этого революционного продукта. Компания сейчас насчитывает более 700 сотрудников с несколькими офисами по всему миру.
DeepMind состоит из команды известных экспертов по искусственному интеллекту в различных областях. Они специализируются на компьютерных науках, нейронауках, математике и физике. Кроме того, доступ к обширной сети центров обработки данных Google позволил DeepMind вызвать вызов в более широких областях. Одним из способов является сотрудничество с Google Health и Google Cloud в развертывании ИИ-генерированных решений.
Попробуйте AI Filmora бесплатно! Нажмите здесь!
Часть 2. Как работает искусственный интеллект DeepMind: Структура и технология
ИИ DeepMind использует язык глубокого обучения на сверточной нейронной сети. Сеть включает в себя модель без учителя, известную как Q-обучение. Это позволяет DeepMind становиться более точным в прогнозировании результатов. Такой подход позволил DeepMind самостоятельно обучаться играм.
Технология эмулирует организацию зрительной коры человека. Это позволяет DeepMind анализировать огромные объемы данных и выявлять неоправданные закономерности. Искусственные нейронные сети состоят из сети взаимосвязанных узлов. Эти модели работают подобно человеческому мозгу для решения проблем. Они могут изучать сложные закономерности, корректируя веса соединений. Когда DeepMind был задачей победить в библиотеке игр Atari, искусственный интеллект Google DeepMind использовал этот подход, чтобы понять игры. Со временем ИИ смог играть в игру лучше и эффективнее, чем люди.
Понимание структуры обучения моделей DeepMind
Системы искусственного интеллекта DeepMind сосредоточены на обучении с подкреплением для решения сложных задач. В AlphaGo ИИ изучает закономерности игры, чтобы предсказывать следующие лучшие ходы. Нейронные сети учатся на данных и делают прогнозы. В AlphaFold ИИ использует нейронную сеть, чтобы изучить закономерности складывания белков. Затем он предсказывает 3D-структуру белков на основе их последовательности аминокислот.
DeepMind также постоянно учится на собственном опыте. Он наблюдает, как он ведет себя в определенных средах. Во время обучения ИИ вознаграждается за действия, приводящие к желаемым результатам. Затем он наказывается за нежелательные результаты. Например, AlphaGo обучался на наборе данных из миллионов игр в Go. Он учился играть в Go против самого себя миллионы раз, где ему давалось вознаграждение за победу и наказание за поражение. Это помогло ИИ изучить ходы, которые наиболее вероятно приведут к победе.
Аналогично AlphaFold обучался на наборе данных из миллионов структур белков. Он предсказывает 3D-структуру белков, играя против самого себя миллионы раз. За точные прогнозы ему давалось вознаграждение, а за неточные наказание. С течением времени AlphaFold стал более точным в предсказании 3D-структуры белков.
Часть 3. Что может делать искусственный интеллект DeepMind: Основные вклады и успехи
DeepMind внес значительный вклад в общество в целом. Это включает системы с сверхчеловеческими возможностями в сложных настольных играх. Также есть робототехника, которая может ходить и бегать, и предсказатели 3D-структур. С момента основания в 2020 году компания разработала несколько технологий искусственного интеллекта, которые помогают в выявлении заболеваний глаз и оптимизации работы определенных устройств. Простыми словами, искусственный интеллект DeepMind от Google стремится использовать возможности алгоритмов искусственного интеллекта для решения проблем, приносящих полные пользы человечеству. Давайте рассмотрим некоторые из основных успехов этих систем искусственного интеллекта.
1. Игры
AlphaGo достиг сверхчеловеческих результатов в игре Go. В 2016 году AlphaGo добился замечательного успеха, победив профессионала в Go - Ли Седоля. Это был значительный веховой момент, показавший, что искусственный интеллект может овладевать сложными играми, которые ранее были исключительно в человеческой области. Победа ИИ над южнокорейским чемпионом была определяющим моментом, так как DeepMind стал единственной машиной, победившей человека в соревновании.
2. Здравоохранение
AlphaFold предсказывает 3D-структуру белков по их последовательности аминокислот. Исследователи теперь используют эту систему искусственного интеллекта для изучения белков и разработки новых лекарств. Особенно стоит отметить, что AlphaFold был использован для разработки лекарств от COVID-19 и болезни Альцгеймера. Прорыв в протеомике имеет потенциал революционизировать научные исследования и разработку спасительных лекарств.
3. Робототехника
Robocat - это самосовершенствующийся робот-агент, который управляет различными робототехническими руками. Он также решает задачи по нескольким демонстрациям. Робототехника использует самогенерируемые данные для повышения своей эффективности. Ожидается, что подход поможет улучшить аналогичные процессы строительства. С постоянным развитием технологии DeepMind его возможности расширяются, открывая двери для технологий и переопределяя границы между человеком и машиной.
4. Энергоэффективность
DeepMind разработала систему искусственного интеллекта для повышения энергоэффективности в центрах обработки данных Google. С помощью обучения с подкреплением ИИ оптимизировал потребление энергии, снизив счета за охлаждение на 40%. DeepMind также использовалась для улучшения точности прогнозов замедления движения на картах Google. Эта технология оказалась важной для функций адаптивной яркости и батареи Android.
Вывод
DeepMind является ведущей исследовательской организацией в области искусственного интеллекта. Она разработала передовые системы ИИ для решения сложных проблем в обществе. Работа, которая ведется под эгидой DeepMind AI, ожидается оказать влияние на более широкий круг общественных аспектов. По мере развития и роста системы искусственного интеллекта ожидается, что ее приложения станут более разнообразными. Если вас интересует видеомонтаж, мы рекомендуем попробовать Wondershare Filmora. Это универсальное программное обеспечение для видеомонтажа предлагает различные функции искусственного интеллекта, включая генератор и редактор изображений.
Попробуйте Filmora бесплатно! Нажмите здесь!
