DeepMind, a Google tulajdonában lévő londoni cég, az úttörő tevékenységeiről ismert az mesterséges intelligencia (AI) területén. Bár jelenleg a ChatGPT és a generatív AI uralják a beszélgetéseket, az AI valós csodái más területeken történnek, létező technológiák – mint a mély tanulás és a neurális hálózatok – felhasználásával.
Demis Hassabis, a DeepMind alapítója 2013-ban mutatta be először a mély tanulás lehetőségét, amikor egy AI ügynök 600 edzési ülés után perfektionálta az Atari Breakout játékot. Az igazi mérföldkő azonban akkor jött el, amikor az AlphaGo, a DeepMind AI ügynöke, legyőzte Lee Sedolt, a Go világbajnokát. Ez a győzelem tette népszerűvé a mély tanulást. A DeepMind határokat tovább tolta az AlphaZero fejlesztésével, mely egy olyan AI ügynök, amely képes túlszárnyalni az emberi szintű teljesítményt bármilyen játékban. Míg elődje, az AlphaGo csak a játékszabályokra támaszkodott, és több millió alkalommal játszva saját maga ellen tanult. Lehetetlennek tűnő módon kilenc óra alatt elsajátította a sakkjátékot, tizenkét óra alatt a Shogi-t, és mindössze 13 nap alatt a Gót.
Folytatva az innovációs sorozatot, a DeepMind bemutatta az AlphaFold-ot, egy áttörést jelentő technológiát, amely sikeresen megoldja a fehérje hajtogatás problémáját. Ez az eredmény hatalmas potenciállal bír az orvostudomány számára, hiszen a fehérjék összehajlott alakja különféle fiziológiai aspektusokat határoz meg, és kulcsfontosságú szerepet játszik a betegségkutatásban. A DeepMind AlphaFold-a, óriási fehérje adathalmazok tanulmányozása után, rendkívül pontosan képes megjósolni a fehérje hajtogatását molekuláris szinten, egy korábban lehetetlennek tartott teljesítményt felmutatva.
Az AlphaFold sikere összemérhető olyan jelentős eredményekkel, mint az emberi génkészlet feltérképezése vagy az antibiotikumok felfedezése. A DeepMind fejlesztései forradalmasíthatják az orvostudományt, felgyorsítva a nagy számú fehérjeszerkezet tanulmányozását korlátozó kutatási erőfeszítéseket.
A DeepMind innovációs motora továbbra is rendkívüli termékeket hoz létre. A GNoMe, ami 2022 decemberében indul, több mint 2 millió új anyagot fedezett fel, köztük közel 400 000 olyat, amelyek jövőbeli technológiák, mint például a számítógépes chipek, napelemek és korszerű akkumulátorok hajtására alkalmasak. Ez az ismeret mennyisége megfelel 800 éves kutatásnak.
2024 januárjában a DeepMind bemutatta az AlphaGeometry-t, egy olyan AI-rendszert, amely meghaladja a legtehetségesebb diákok geometriai problémamegoldó képességeit. Ezek csak néhány példa a DeepMind lenyűgöző eredményeire, melyek közé tartozik a SynthID AI-generált képek vízjelének beágyazására szolgáló megoldás, az Universal Speech Model beszédfelismerésre, az AlphaCode haladó számítógép-kód generálásra szolgáló eszköz, valamint a Gemini, egy erős Generatív AI chatbot.
Bár a ChatGPT és társai vitathatatlanul lenyűgözőek, a DeepMind mély tanulási területen végzett átfogó munkája forradalmasította az egyes szakterületeket. Habár az emberi általános intelligencia továbbra is felülmúlja az AI képességeit, a mély tanulás lenyűgöző eredményeket produkált a specializált területeken.
Amikor az Sedol-AlphaZero meccsre gondolunk, ahol az emberi játékos bemutatott egy „Isteni lépést”, amellyel túljárt az AI-n, fontos elismerni mind a humán találékonyság, mind az AI fejlődésének szerepét. Az AI potenciálja különböző iparágakat és területeket érinthet, és a DeepMind továbbra is az élen áll a határtudományos innovációk szállításában.
Gyakran Ismételt Kérdések (GYIK):
1. Mi a DeepMind?
A DeepMind egy Londonban székelő, a Google tulajdonában lévő cég, amely híres az AI terén végzett úttörő munkájáról.
2. Milyen területekre koncentrál a DeepMind?
Míg a jelenlegi beszélgetések gyakran a ChatGPT és a generatív AI körül forognak, a DeepMind úttörő felfedezései az AI terén olyan területeken történnek, mint a mély tanulás és a neurális hálózatok.
3. Milyen korai eredményeket ért el a DeepMind a mély tanulás terén?
A DeepMind alapítója, Demis Hassabis 2013-ban azt a lehetőséget mutatta be, hogy a mély tanulás segítségével egy AI ügynök mindössze 600 edzési ülés után tökéletesíti az Atari Breakout játékot.
4. Milyen jelentős mérföldkőt ért el a DeepMind az AlphaGo-val?
A DeepMind AI ügynöke, az AlphaGo legyőzte Lee Sedolt, a Go világbajnokát, amely mély tanulást helyezte a középpontba.
5. Mi az az AlphaZero és hogyan haladja meg az emberi teljesítményt játékokban?
Az AlphaZero egy olyan AI ügynök, amelyet a DeepMind fejlesztett ki, és csak a játék szabályaira támaszkodott, és azáltal, hogy milliószor játszott ellen saját magával, magasabb szintre emelte a sakk, a shogi és a Go játékban való teljesítményt. Kilenc óra alatt tökéletesítette a sakkot, tizenkét óra alatt a Shogi-t, és mindössze 13 nap alatt a Gót.
6. Mi az az AlphaFold és miért van jelentősége?
Az AlphaFold egy áttörő technológia, amelyet a DeepMind fejlesztett ki és amely pontosan képes megjósolni a fehérje hajtogatását. A fehérjék összehajlott alakja kulcsfontosságú a fiziológiai aspektusok megértéséhez és szerepet játszik a betegségkutatásban, így az AlphaFold eredménye hatalmas jelentőségű a gyógyszertudomány számára.
7. Hogyan felgyorsítja a DeepMind a fehérjeszerkezetek tanulmányozását?
A DeepMind AlphaFold-ja forradalmi változást idézhet elő a gyógyszertanulmányokban, felgyorsítva a fehérjeszerkezetekkel kapcsolatos kutatásokat, amelyeket korábban a nagy mennyiségű egyéni struktúra tanulmányozása lassított le.
8. Milyen más rendkívüli termékekkel rukkolt elő a DeepMind?
A DeepMind számos rendkívüli terméket mutatott be, köztük a GNoMe-t, ami több mint 2 millió új anyagot fedezett fel, és az AlphaGeometry-t, egy olyan AI rendszer, amely felveszi a versenyt a legtehetségesebb diákok az elemi geometriában való problémamegoldó képességével. Egyéb termékek közé tartozik a SynthID a AI-vel generált képek vízjelezéséhez, az Universal Speech Model a beszédfelismeréshez, az AlphaCode az előre fejlett számítógépkód generálásához, valamint a Gemini, egy erős Generatív AI chatbot.
9. Hogyan forradalmasította a mély tanulás a szakterületeket?
A DeepMind által elért eredményekkel azáltal, hogy lenyűgöző eredményeket produkált a specializált területeken, a mély tanulás forradalmasította a specializációkat, habár az emberi általános intelligencia továbbra is felülmúlja az AI képességeit.
10. Milyen hatása lehet az AI-nak a különböző iparágakra és területekre?
Az AI potenciálja jelentős hatással lehet a különböző iparágakra és területekre, és a DeepMind továbbra is az élen jár a határtudományos innovációk terén, amelyek megváltoztatják a lehetséges határokat.
Kulcsszavak:
– Mély tanulás: A gépi tanulás egy részh
The source of the article is from the blog zaman.co.at