DeepMind, компания из Лондона, принадлежащая сейчас Google, является лидером в сфере передовых открытий в области искусственного интеллекта (ИИ). В то время как ChatGPT и генеративный ИИ активно обсуждаются в настоящее время, настоящие чудеса ИИ происходят в других областях, используя уже существующие технологии, такие как глубокое обучение и нейронные сети.
Демис Хассабис, основатель DeepMind, впервые продемонстрировал потенциал глубокого обучения в 2013 году, когда ИИ-агент освоил игру Atari Breakout всего за 600 тренировочных сессий. Однако настоящий вехомомент настал, когда AlphaGo, ИИ-агент DeepMind, победил Ли Седоля, чемпиона мира по Го. Эта победа привлекла внимание к глубокому обучению. DeepMind пошла еще дальше, разработав AlphaZero, ИИ-агент, способный превзойти человеческую производительность в любой игре. В отличие от своего предшественника AlphaGo, AlphaZero полностью полагался на правила игры и учился, играя против себя миллионы раз. Удивительно, но он освоил шахматы за девять часов, шоуги за 12 часов и Го за всего лишь 13 дней.
Продолжая свою серию инноваций, DeepMind представила AlphaFold – прорывную технологию, которая успешно справляется с сложной задачей предсказания складывания белков. Это достижение имеет огромный потенциал для медицинской науки, так как сложная форма белков определяет различные физиологические аспекты и играет критическую роль в исследовании заболеваний. AlphaFold от DeepMind, после обучения на масштабных наборах данных о белках, достиг способности точно предсказывать складывание белков на молекулярном уровне, что ранее считалось невозможным достижением.
Успех AlphaFold сравним по значимости с великими достижениями, такими как картографирование генома человека или открытие антибиотиков. Прорывные достижения DeepMind имеют потенциал к революции в медицинской науке, ускоряя исследовательские работы, которые раньше замедлялись огромным количеством структур белков, требующих изучения.
Инновационный двигатель DeepMind продолжает создавать замечательные продукты. GNoMe, запущенный в декабре, нашел более 2 миллионов новых материалов, включая почти 400 000 материалов с потенциалом для развития будущих технологий, таких как компьютерные чипы, солнечные панели и продвинутые аккумуляторы. Этот объем знаний эквивалентен 800 годам исследований.
В январе 2024 года DeepMind представила AlphaGeometry – ИИ-систему, способную превзойти сложные навыки решения проблем учеников геометрии. Это всего лишь несколько примеров из удивительных достижений DeepMind, которые также включают в себя SynthID для водяных знаков на изображениях, Universal Speech Model для распознавания речи, AlphaCode для генерации продвинутых компьютерных кодов и Gemini – мощного чат-бота на базе генеративного ИИ.
Хотя ChatGPT и его аналоги несомненно впечатляют, это исследования DeepMind в области глубокого обучения, которые революционизируют узкие ниши. Несмотря на то, что общий интеллект человека все еще превосходит возможности ИИ, глубокое обучение приводит к удивительным результатам в специализированных областях.
Рефлексия над матчем Седоля-AlphaZero, где человек сделал «Божественный ход», превзошедший ИИ, важно признать роль как человеческого изобретательства, так и прогресса в области ИИ. Огромный потенциал ИИ для влияния на различные отрасли и сферы является огромным, и DeepMind продолжает лидировать в достижении прорывных инноваций, которые превосходят границы того, что возможно.
Часто задаваемые вопросы (FAQ):
1. Что такое DeepMind?
DeepMind — это компания из Лондона, принадлежащая Google, которая славится своей пионерской работой в области искусственного интеллекта (ИИ).
2. На каких основных областях концентрируется DeepMind?
В то время как текущие обсуждения часто вращаются вокруг темы ChatGPT и генеративного ИИ, в DeepMind передовые открытия в ИИ происходят в областях, таких как глубокое обучение и нейронные сети.
3. Какими были первые достижения DeepMind в области глубокого обучения?
Основатель DeepMind, Демис Хассабис, продемонстрировал потенциал глубокого обучения в 2013 году, когда ИИ-агент освоил игру Atari Breakout всего за 600 тренировочных сессий.
4. Какую веху достигла DeepMind с помощью AlphaGo?
ИГ-агент DeepMind, AlphaGo, победил Ли Седоля, чемпиона мира по Го, что привлекло внимание к глубокому обучению.
5. Что такое AlphaZero и как оно превзошло человеческую игру в игры?
AlphaZero — это ИИ-агент, разработанный DeepMind, который полностью полагался на правила игры и учился, играя против самого себя миллионы раз. Он освоил шахматы за девять часов, шоуги за 12 часов и Го всего за 13 дней.
6. Что такое AlphaFold и почему это важно?
AlphaFold это прорывная технология, разработанная DeepMind, которая точно предсказывает складывание белков. Сложная форма белков является ключевой для понимания физиологических аспектов и играет критическую роль в исследовании заболеваний, что делает достижение AlphaFold чрезвычайно важным для медицинской науки.
7. Как DeepMind ускорил исследования структуры белков?
AlphaFold от DeepMind имеет потенциал революционизировать медицинскую науку, ускоряя исследования, которые были затруднены огромным количеством структур белков, требующих изучения.
8. Какие другие замечательные продукты представил DeepMind?
DeepMind представил различные замечательные продукты, включая GNoMe, который нашел более 2 миллионов новых материалов, и AlphaGeometry — ИИ-систему, превосходящую навыки решения сложных задач в геометрии. Другие продукты включают SynthID, Universal Speech Model, AlphaCode и Gemini.
9. Как глубокое обучение революционизировало специализированные области?
Глубокое обучение, как продемонстрировали достижения DeepMind, приводит к удивительным результатам в специализированных областях, хотя человеческий общий интеллект все еще превосходит возможности ИИ.
10. Каков потенциал влияния ИИ на различные отрасли и сферы?
Потенциал влияния ИИ на различные отрасли и сферы огромен, и DeepMind продолжает лидировать в достижении прорывных инноваций, превосходя границы того, что возможно.
Ключевые термины:
— Глубокое обучение: Подраздел машинного обучения, который включает обучение искусственных нейр
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl