DeepMind е технология за изкуствен интелект, която използва машинно обучение за решаване на проблеми, с които компютрите не са успели да се справят традиционно, като побеждаване на хора в игра на Го и предсказване на безбройните начини, по които протеините могат да се сгънат във функционални форми. Технологията DeepMind вече се използва в реални приложения. Например, той играе роля за намаляване на потреблението на енергия в изчислителните центрове за данни и подобряване на живота на батерията на телефона.
DeepMind стартира като стартъп в Лондон през 2010 г. и беше придобит от Google през 2014 г. Сега е дъщерно дружество на Alphabet Inc. , компанията майка на Google.
През септември 2022 г. учени от DeepMind печелят състезание Награда за пробив от $3 милиона за тяхната работа в софтуера за прогнозиране на протеин AlphaFold.
Как работи DeepMind?
DeepMind е изкуствена невронна мрежа. Това означава, че те са организирани като мрежа от възли, имитиращи начина, по който невроните комуникират помежду си в мозъка. По-конкретно, DeepMind използва конволюционна невронна мрежа, организирана подобно на зрителната кора на човека, която е частта от мозъка, която обработва визуална информация. Предимството на този тип мрежа е, че чрез използване на серия от филтри и големи количества данни за обучение, системата може да избере определени характеристики от тези данни. Например, при разпознаването на изображения, някои възли стават умели в разпознаването на конкретна характеристика – да речем, око или, в аудио данни, определен набор от звуци.
Дълбоките невронни мрежи като DeepMind правят това, като пускат данни през поредица от слоеве, известни като „скрити слоеве“. Всеки слой присвоява тегла на данните, избирайки върху какво ще се фокусира мрежата, Според IBM (Отваря се в нов раздел). DeepMind има няколко скрити слоя.
Първият, конволюционният слой, открива входни характеристики с помощта на филтър, известен като “ядро”. Комбинирането на входа и ядрото усилва функциите, които алгоритъмът предполага, че са важни.
Свързани: Индуктивно срещу дедуктивно разсъждение
Следващият слой, известен като обединяващ слой, основно намалява сложността на картите на характеристиките, генерирани от конволюционния слой, което улеснява обработката на данни. И накрая, напълно свързаният слой използва изхода на слоя за обединяване, за да прави бъдещи прогнози. Ако, например, конволюционна невронна мрежа се е научила да разпознава тумори в набор от изображения за медицинско обучение, тя вече може да прави нови изображения и да определя дали има такива.
Тъй като DeepMind е алгоритъм за машинно обучение, не е необходимо да му се дават конкретни правила, написани от програмисти, за да се “учи”. Вместо това, алгоритъмът е в състояние да разресва огромни количества данни и да идентифицира повтарящи се модели, които биха отнели твърде много време за декодиране на традиционен човек или компютър.
Какво прави DeepMind?
Предимството на алгоритмите за машинно обучение на DeepMind е, че могат да се използват за всякакви операции. Алгоритмите на DeepMind могат да направят това Те се научиха да играят игри на Atari И на Победете хората в Goневероятно сложна стратегическа игра, която включва улавяне на област върху дъска с мрежа, като се използват черни и бели фигури.
Тези игри демонстрират дълбочината на способността на AI да учи. Оттогава DeepMind продължи да се справя с все повече проблеми от реалния свят. Те варират от генериране Нови предположения за чиста математикакоето може да ускори напредъка на теоретичната математика, за да Разкрийте потенциалните структури на всеки известен протеин от природата.
Работата по протеините, завършена от наградената програма за пробив AlphaFold, представлява огромна промяна в областта на протеомиката, изследването на протеините. Протеините се извиват в редица форми, но предсказването как се формират тези вътрешни структури е бавна и старателна работа. До прилагането на AlphaFold учените трябваше да замразяват и изобразяват протеини, използвайки метод, наречен рентгенова кристалография. Десетилетия работа са дали структурите на около 190 000 протеина. За около година AlphaFold направи прогнози за около 200 милиона протеинови структури.
Технологията DeepMind се използва в центровете за данни на Google, като контролира охлаждането на оборудването, като същевременно намалява потреблението на енергия, в зависимост от фирмата (Отваря се в нов раздел). Продукт DeepMind мрежа за вълни (Отваря се в нов раздел) Той управлява гласа на Google Assistant, изкуствения интелект на компанията Вграден в целия YouTube (Отваря се в нов раздел)и контролирайте разположението на рекламите и други аспекти на видео платформата.
През 2022 г. изследователи от Швейцарския федерален технологичен институт в Лозана (EPFL) съобщават, че в сътрудничество с DeepMind те са тествали изкуствения интелект на компанията за образуването на водородна плазма вътре в реактор за синтез – a Стъпка към използването на ядрен синтез като източник на енергия. Изследователите на компанията също работят върху прилагането на алгоритмите към Самоуправляващи се автомобили (Отваря се в нов раздел)И на Математически анализ (Отваря се в нов раздел) И на Медицински диагнози (Отваря се в нов раздел).
Какви рекорди счупи DeepMind?
Рекордната скорост на AlphaFold при предсказване на форми на протеини не е единственото нещо, което DeepMind е постигнал. През октомври 2022 г. компанията счупи a 50 години математически рекорд (Отваря се в нов раздел). Рекордът включва намирането на нов начин за извършване на умножение на матрици или умножаване на матрици от числа заедно. Умножаването на матрица от числа 4 x 4 с друга матрица 4 x 4 изисква 64 ръкописни аритметични операции. През 1969 г. математикът Фолкер Щрасен разработи алгоритъм, който може да направи това с 49 аритметични операции. От друга страна, софтуерът DeepMind AI, наречен DeepTensor, показа, че може да свърши работата само в 47 изчисления.
Малко след това друга група изследователи Публикувана е предпечатна хартия (Отваря се в нов раздел) Той разкри, че могат също така да използват DeepTensor, за да разделят броя на изчисленията, необходими за умножаване на две матрици 5 x 5 заедно, от 96 на 95.
DeepMind също многократно побеждава водещите световни играчи в Go, като дори стимулира пенсионирането на южнокорейския шампион Lee Se-dol през 2019 г. „С дебюта на AI в Go игрите осъзнах, че не съм на върха, дори и да стана номер едно. Чрез титанични усилия“, каза Лий на Корея Информационна агенция Yonhap (Отваря се в нов раздел) онази година. AlphaGo на DeepMind победи Lee в четири от пет мача в турнира през 2016 г., което всъщност направи Лий единственият човек, победил AlphaGo в състезанието. През 2017 г. AlphaGo За пореден път победи световния шампион в играта (Отваря се в нов раздел)KG, Китай.
Етичен ли е DeepMind?
Със страхотната си способност да управляват алгоритми на социални медии, които определят каква информация виждат хората, да диагностицират медицински състояния, които може да са въпрос на живот или смърт, и може би един ден да управляват колите на хората вместо тях, създателите на DeepMind носят огромна отговорност.
DeepMind стартира a Етика и общество (Отваря се в нов раздел) екип през 2017 г., но това не е предпазило напълно компанията от изпадане в проблеми. В момента DeepMind е изправен пред колективен иск в Англия за клинични тестове за безопасност на приложение, наречено Streams, което е предназначено да открива остри бъбречни увреждания. Според Здравеопазване (Отваря се в нов раздел)Royal Free London NHS Foundation Trust предостави данни за пациенти за тестване, но по-късно беше установено, че тръстът е нарушил Закона за защита на данните на пациентите в Обединеното кралство по този начин.
Способността на DeepMind не само да идентифицира изображения, видео и аудио, но и да създава нови, хиперреалистични версии и на трите означава, че AI може да се използва за изостряне на проблема с дезинформацията, който вече тормози Интернет. Критиците предупредиха (Отваря се в нов раздел) Изкуственият интелект на DeepMind може да се използва за създаване на „deepfakes“, които са хиперреалистични CGI видеоклипове, които изглежда показват реални събития. (DeepMind не е единственият AI, който може да направи това; сътрудничеството между MIT и две компании за AI създаде (Отваря се в нов раздел) Изнасяне на речта, която президентът Никсън би произнесъл, ако първото пилотирано кацане на Луната се обърка).
Независимо дали DeepMind е етичен или не, технологията със сигурност ще доведе до нови проблеми, с които да се справите, когато стане все по-разпространена.
Първоначално публикувано на Live Science.