DeepMind, Londonā bāzētais uzņēmums, kas pieder Google, ir priekšpirmsākā pasaules uzņēmums sava veida inovatīvās atklāsmēs mākslīgā intelekta (MI) jomā. Lai gan pašreizējās diskusijas galvenokārt vēršas ap ChatGPT un radītās MI, īstās brīnumus rada citos apgabalos, izmantojot esošās tehnoloģijas, piemēram, dziļo mācīšanos un neironu tīklus.
DeepMind dibinātājs Demis Hasabis pirmo reizi parādīja dziļās mācīšanās potenciālu 2013. gadā, kad MI aģents pēc tikai 600 mācīšanās seansiem pārvarēja Atari Breakout spēli. Tomēr patiesā pārbaudījuma vērtība nāca, kad AlphaGo, DeepMind MI aģents, pārspēja Lī Sedolu, pasaules go čempionu. Šis panākums padarīja dziļo mācīšanos par uzmanības centrā. DeepMind darīja vēl vairāk, izstrādājot AlphaZero, MI aģentu, kas spēj pārspēt cilvēka līmeņa sniegumu jebkurā spēlē. Atšķirībā no AlphaGo, AlphaZero ticamiem tikai spēles noteikumiem un apgūst ar miljoniem reižu spēlējot pret sevi pašu. Aptuveni pārsteidzoši, tas apguva šahu deviņās stundās, Shogi divpadsmit stundās un Go tikai 13 dienās.
Turpinot tos pārsteigumus, kas saistīti ar inovāciju, DeepMind ieviesa AlphaFold, caurspīdīgu tehnoloģiju, kas veiksmīgi risina sarežģītu problēmu, proti, proteīnu sakļu prognozēšanu. Šis sasniegums piedāvā lielu potenciālu medicīnai, jo proteīnu saknes forma nosaka dažādas fizioloģiskās īpašības un spēlē kritisku lomu slimību pētniecībā. Pēc masveida proteīnu datu kopu apmācīšanas DeepMind AlphaFold panāca spēju precīzi prognozēt proteīnu sakņu salocīšanos molekulārā līmenī, rīcību, kas agrāk tika uzskatīta par neiespējamu.
AlphaFold panākumi ir salīdzināmi ar tik svarīgiem sasniegumiem kā cilvēka genomā kartēšana vai antibiotiku atklāšana. DeepMind progresi ir spējīgi revolūcionalizēt medicīnas zinātni, paātrinot pētniecības darbu, kas agrāk bija kavēts ar lielo proteīnu struktūru skaitu, ko pētīt.
DeepMind inovāciju motori turpina radīt pārsteidzošus produktus. Decembrī tika izlaists GNoMe, kas atklāja vairāk nekā 2 miljonus jaunu materiālu, tai skaitā gandrīz 400 000 ar potenciālu nākotnes tehnoloģijām, piemēram, datora mikroshēmas, saules paneļi un uzlabotas baterijas. Šī zināšanu apjoma ekvivalents ir 800 gadu pētījumi.
2024. gada janvārī DeepMind prezentēja AlphaGeometry, MI sistēmu, kas pārspēj visgudrāko izliekumu problēmu risināšanas prasmes ģeometrijā. Šie ir tikai daži piemēri DeepMind apbrīnojamajiem sasniegumiem, starp tiem ir SynthID attēlu ūdenszīmēšanai, Universal Speech Mode runas atpazīšanai, AlphaCode datora koda izveidē un Gemini, spēcīgs radītās MI čata bota.
Kaut arī ChatGPT un tā līdzīgie ir neapšaubāmi iespaidīgi, tomēr tieši DeepMind dziļās mācīšanās darbs ir revolucionizējis ierobežotas jomas. Lai gan cilvēka vispārējā inteliģence joprojām pārspēj MI spējas, dziļā mācīšanās ir sniegusi pārsteidzošus rezultātus specializētās jomās.
Pieskaroties Sedol-AlphaZero spēlei, kur cilvēka spēlētājs veica “dieva gājienu”, kas pārsmidzināja MI, ir svarīgi atzīt gan cilvēka izdomas, gan MI attīstības nozīmi. MI potenciāls ietekmēt dažādas nozares un jomas ir liels, un DeepMind turpina vadīt procesu, nodrošinot jauninājumus, kas pārvar iespējamās robežas.
Bieži uzdotie jautājumi (BUJ):
1. Kas ir DeepMind?
DeepMind ir Londonā bāzēts uzņēmums, kas pieder Google un kas ir pazīstams ar savu pionieru darbu mākslīgā intelekta (MI) jomā.
2. Kas ir galvenie DeepMind fokusa apgabali?
Lai gan pašreizējās diskusijas galvenokārt vēršas ap ChatGPT un radītās MI, DeepMind izcili atklājumi MI jomā notiek dziļajā mācīšanā un neironu tīklos.
3. Kādas bija DeepMind agrākās panākumus dziļajā mācīšanā?
DeepMind dibinātājs Demis Hasabis 2013. gadā parādīja dziļās mācīšanās potenciālu, kad MI aģents pārvarēja Atari Breakout spēli pēc tikai 600 mācīšanās seansiem.
4. Kādu lielu pārbaudījumu DeepMind sasniega ar AlphaGo?
DeepMind MI aģents, AlphaGo, pārspēja pasaules go čempionu Lī Sedolu, un tas lika dziļās mācīšanās spīkedziņu.
5. Kas ir AlphaZero un kā tas pārspēja cilvēka līmeņa sniegumu spēlēs?
AlphaZero ir DeepMind izveidots MI aģents, kas paļauties tikai uz spēles noteikumiem un iemācījās, spēlējot pret sevi pašu miljoniem reižu. Tas pārspēja šahu deviņās stundās, Shogi divpadsmit stundās un go tikai 13 dienās.
6. Kas ir AlphaFold un kāpēc tas ir nozīmīgs?
AlphaFold ir caurspīdīga tehnoloģija, ko izstrādājis DeepMind, kas precīzi prognozē proteīnu sakņu salocīšanos. Proteīnu sakņu forma ir būtiska, lai saprastu fizioloģiskās īpašības un spēlētu kritisku lomu slimību pētniecībā, tāpēc AlphaFold sasniegums ir ļoti svarīgs medicīnai.
7. Kā DeepMind paātrina proteīnu struktūru pētniecības pūles?
DeepMind AlphaFold ir potenciāls revolūcionalizēt medicīnas zinātni, paātrinot pētījumu darbu, kas bija kavēts ar lielo proteīnu struktūru skaitu, ko jāpēta.
8. Kādi citi ievērības vērti produkti ir ieviesti DeepMind?
DeepMind ir ieviesis vairākus ievērojamus produktus, tai skaitā GNoMe, kas atklāja vairāk nekā 2 miljonus jaunu materiālu un AlphaGeometry, MI sistēmu, kas pārspēj ģeometrijas problēmu risināšanas prasmes. Citas izstrādājumu iekļauj SynthID, Universal Speech Model, AlphaCode un Gemini.
9. Kā dziļā mācīšanās ir revolucionizējusi specializētās jomas?
Dziļā mācīšanās, kas ir demonstrēta ar DeepMind sasniegumiem, ir radījusi pārsteidzošus rezultātus specializētās jomās, lai gan cilvēka vispārējā inteliģence joprojām pārspēj MI spējas.
10. Kāds ir AI potenciāls dažādās nozarēs un jomās?
AI potenciāls ietekmēt dažādas nozares un jomas ir liels, un DeepMind turpina vadīt jauninājumu piegādi, kas pārvar iespējamās robežas.
Galvenie termini:
– Dziļā mācīšanās: saīsināts mašīnmācīšanās apakškopums, kas ietver mākslīgo neironu tīklu apmācību, lai mācītos un pieņemtu lēmumus
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com