DeepMind | |
Logo DeepMind. | |
Creare | 2010 |
---|---|
Fondatori | Demis Hassabis , Shane Legg și Mustafa Suleyman |
Forma legala | Companie subsidiara |
Sediul central | 5 New Street Square, Londra Regatul Unit |
Acționari | Google și Alphabet Inc. |
Activitate | Inteligență artificială |
Produse | AlphaGo , AlphaFold ( în ) și AlphaGo Zero |
Societate-mamă | |
Efectiv | 700 (estimare 2017) |
Site-ul web | deepmind.com |
DeepMind este o companie britanică specializată în inteligență artificială . Denumit inițial DeepMind Technologies Limited și fondat în 2010 de Demis Hassabis , Mustafa Suleyman (ro) și Shane Legg (ro) , a fost achiziționat pe 26 ianuarie 2014 de Google pentru mai mult de 628 milioane USD.
Scopul DeepMind este de a „rezolva inteligența”. Pentru a atinge acest obiectiv, compania încearcă să combine „cele mai bune tehnici de învățare automată și neuroștiința sistemelor pentru a construi algoritmi puternici de învățare generalistă”. Compania dorește nu numai să echipeze mașinile cu inteligență artificială performantă, ci și să înțeleagă cum funcționează creierul uman. Demis Hassabis explică:
„Încercarea de a distila inteligența într-o construcție algoritmică se poate dovedi a fi cea mai bună modalitate de a înțelege modul în care funcționează mintea noastră. "
- Demis Hassabis , Nature , 23 februarie 2012.
Compania se concentrează pe dezvoltarea sistemelor informatice capabile să joace jocuri precum jocuri go sau arcade. Potrivit lui Shane Legg, o mașină de inteligență comparabilă cu inteligența umană poate fi realizată „atunci când o mașină poate învăța să joace o gamă foarte largă de jocuri din fluxuri de intrare și ieșire perceptive și să folosească înțelegerea dobândită între jocuri [...]. „ Prezentarea unei inteligențe artificiale capabile să învețe să joace șapte jocuri diferite pe Atari 2600 (Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider , Enduro și Q * bert) ar fi motivat achiziția lor de către Google.
O nouă publicație din revista Nature din februarie 2015 arată progresele realizate de DeepMind . Software-ul este acum mai bun decât un expert uman în jocuri video pentru 22 de titluri clasice Atari din 49 testate, dar încă nu atinge performanța umană în alte 20 de jocuri și nu depășește un jucător uman pentru celelalte titluri. Principala limitare a software-ului este că este încă incapabil să planifice strategii lungi în timp (mai mult de 15 secunde).
Una dintre provocările pe care DeepMind încearcă să le depășească este de a obține o memorie pe termen scurt similară cu cea care funcționează în creierul uman. Sistemul dezvoltat este un tip de rețea neuronală care a fost adaptat pentru a funcționa cu memorie externă. Rezultatul este un computer care învață stocând amintiri și refolosindu-le pentru a efectua sarcini logice pe care altfel nu le-ar putea face. Deoarece această formă de calcul diferă semnificativ de o rețea neuronală clasică, DeepMind i-a dat un nou nume: o mașină Turing neuronală. Mașina neuronală Turing învață ca o rețea neuronală clasică folosind intrările pe care le primește din lumea exterioară, dar învață și să stocheze aceste informații și să le recupereze.
DeepMind combină tehnica de învățare automată " Învățarea profundă " cu o tehnică numită învățare prin întărire , care este inspirată de munca psihologilor, cum ar fi BF Skinner, în special privind condiționarea operantă . Tehnica se numește „ Învățare profundă prin întărire ” . Software-ul învață efectuând acțiuni și observând efecte și consecințe, la fel ca oamenii sau animalele. Dar până la publicarea DeepMind , nimeni nu reușise să construiască un sistem capabil să efectueze acțiuni la fel de complexe ca și jocul unui joc video. O parte a procesului de învățare constă în analizarea repetată a experiențelor din trecut pentru a încerca să extragă informații mai precise pentru a acționa mai eficient în viitor. Acest mecanism este foarte asemănător cu cel care are loc în creierul uman. Când dormim, hipocampul redă amintirea zilei în cortexul nostru .
Jocul de Go este considerat a fi una dintre cele mai dificile pentru o inteligență artificială pentru a înțelege , din cauza multitudinii de poziții și posibile destinații de plasare pe Goban . Programul AlphaGo dezvoltat de DeepMind combină algoritmul Monte-Carlo și rețelele neuronale, o metodă care bate alte programe go 99,8% din timp.
În octombrie 2015, algoritmul AlphaGo de Deepmind bate campion european pentru a merge , Fan Hui , cu cinci victorii la zero prima victorie a unui calculator împotriva unui jucător profesionist. Pentru a înțelege mai bine importanța acestui exploit de computer, consultați articolul Joc de computer de go .
În martie 2016, AlphaGo a câștigat împotriva unuia dintre cei mai buni jucători din lume Lee Sedol (scor 4-1) și l-a învins pe campionul mondial Ke Jie în mai 2017.
În două studii publicate la începutul lunii iunie 2017, cercetătorii Deepmind își detaliază eforturile de a dezvolta agenți cu capacitate de raționament relațional și predictiv; două facultăți fondatoare ale inteligenței umane.
Ambele sisteme se bazează pe metodele de învățare automată existente. Primul este capabil să învețe să recunoască relațiile spațiale dintre obiecte, iar al doilea reușește să producă predicții ale mișcării obiectelor care se mișcă într-un mediu bidimensional. Este un „motor de fizică intuitiv”.
Rezultatele lor sunt semnificativ mai bune decât orice s-a obținut anterior, chiar depășind performanța umană în unele cazuri.
În timp ce lucrarea a fost apreciată de unii cercetători ca un pas în direcția corectă. Unii, inclusiv Sam Gershman , profesor de psihologie la Harvard , sunt mai critici și avertizează împotriva supraestimării importanței muncii produse de DeepMind. Argumentul lor este că obținerea de performanțe supraomenești pentru fiecare dintre sarcinile separate nu va duce la obținerea unei inteligențe generale supraomenești.
În februarie 2016, Google DeepMind a semnat un parteneriat cu National Health Service (NHS), care gestionează dosarele medicale a 1,6 milioane de pacienți din trei spitale din Londra, pentru a dezvolta o aplicație, numită Streams , care să ajute medicii să monitorizeze pacienții cu probleme renale . Streams ar trebui să analizeze datele în timp real pentru a ajuta personalul spitalului să detecteze cazurile de boli renale acute cât mai repede posibil , o afecțiune care progresează extrem de rapid și poate fi fatală dacă nu este îngrijită suficient. Cu toate acestea, a apărut o controversă când s-a dovedit că nu doar fișierele pacienților cu rinichi au fost transmise companiei, ci cele ale tuturor pacienților, iar aceste fișiere conțin date extrem de sensibile care datează din ". La cinci ani: rezultate de examinări, indicații de supradozaj , avorturi , HIV , dar și rapoarte zilnice de la spital despre activitatea pacientului, locația acestuia sau chiar vizitatorii săi; toate acestea fără ca pacienții să fie informați.
În 2016, DeepMind a investit în cercetări privind predicția structurii proteinelor . Din 2018, programul său AlphaFold a câștigat competiția internațională (CASP) care reunește specialiști în domeniu. Rezultatele obținute depășesc 90/100, ceea ce le face comparabile cu observațiile făcute în laborator.