Was ist Google DeepMind?

DeepMind: Googles Blick in die Zukunft

Mit Warnungen vor der bevorstehenden Maschinenübernahme von so bedeutenden Persönlichkeiten wie Stephen Hawking, Bill Gates und Elon Musk, AI ist sicherlich ein Bereich, für den man unglaublich dumm sein müsste verfolgen.

DeepMind von Google ist jedoch führend in der Erforschung von KI. Und eine Sache, die sie mit Sicherheit nicht sind, ist dumm.

Google kaufte DeepMind Als es im Januar 2014 ein bereits gut finanziertes KI-Startup war, soll auch Facebook schweben. Es wurde berichtet, dass der Deal einen Wert von 300 bis 400 Millionen Pfund hatte.

Was ist Google DeepMind? Woran arbeitet es? Und wird seine Arbeit wirklich dazu führen, dass Maschinen die Welt erobern?

Tiefere Angelegenheiten

DeepMind wurde 2011 in London gegründet. Es wurde von Demis Hassabis gegründet, einem ehemaligen britischen Wunderkind, das zum Spieleentwickler und Neurowissenschaftler wurde. Neuseeländer Shane Legg; und der britische Unternehmer Mustafa Suleyman.

Schon vor der Übernahme von Google war DeepMind als herausragender Player im KI-Bereich bekannt, der sich wahrscheinlich durch seine eigene bahnbrechende Arbeit auszeichnet und Investoren anspricht.

Die Firma beschreibt sein einziger Zweck in sehr einfachen Worten: "Intelligenz lösen".

Das ist leicht zu sagen, beschreibt aber nicht wirklich, was DeepMind tut. Das Unternehmen entwickelt „leistungsstarke Allzweck-Lernalgorithmen“, indem es verschiedene Techniken aus dem maschinellen Lernen und den Systemneurowissenschaften kombiniert.

Das Unternehmen beschäftigt derzeit rund 140 Forscher am Hauptsitz von Kings Cross in Nord-London.

Das System spielen

DeepMind hat ein KI-System entwickelt, das sich selbst beigebracht hat, wie man 49 klassische Atari-Videospiele spielt, einschließlich Breakout, oft auf einem Niveau, das kein menschlicher Spieler erreichen kann.

Erstaunlich ist, dass dies mit nur minimalem menschlichem Aufwand erreicht wurde. Supercomputer wurden so programmiert, dass sie in der Vergangenheit gegen Schachgroßmeister antreten - und manchmal auch erfolgreich. Dies wurde jedoch immer dadurch erreicht, dass Unmengen von Daten eingegeben wurden, die auf Strategien von Spielern aus dem wirklichen Leben basierten. anstatt dass der Computer selbst die Regeln herausfindet, die Tafel liest und sich eine Arbeit einfallen lässt Strategie.

Beeindruckend ist auch die Vielfalt dieser 49 Spiele, zu denen unter anderem Side-Scrolling-Shooter, Einzelkampfspiele und Rennspiele gehörten. Dies spiegelt eine Vielzahl von Entscheidungsanforderungen wider, an die sich der KI-Agent anpassen musste.

Nachdem er seine Ergebnisse im Wissenschaftsjournal veröffentlicht hat NaturMitbegründer Hassabis nannte diesen Durchbruch „die erste bedeutende Stufe auf der Leiter, um zu beweisen, dass allgemeine Lernsysteme funktionieren können“. Er wies auch darauf hin, dass dies „das erste Mal war, dass jemand ein einziges allgemeines Lernsystem aufgebaut hat, das direkt aus Erfahrungen lernen kann“.

Dies war, ganz erkennbar, KI in einer kleinen, aber wahren Form.

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DeepMind beherrscht jedoch nicht nur Computerspiele. Im Oktober 2015 stellten die Forscher von DeepMind die KI gegen den amtierenden Go-Champion Europas, Fan Hui. Das alte Brettspiel beinhaltet das Bewegen von schwarzen und weißen Steinen auf einem Brett, um Territorium zu beanspruchen, und es wurde gesagt, dass es exponentiell komplexer ist als Schach.

Googles KI schaffte es, Hui in fünf Spielen zu schlagen. Der Durchbruch war das Ergebnis des DeepMind-Teams, das der KI-Technologie rund 30 Millionen Go-Moves von Spielern auf der ganzen Welt beibrachte. Die Forscher stellten das System dann gegen sich selbst, um neue Moves zu entwickeln, die gegen einen Go-Großmeister eingesetzt werden könnten.

Der Sieg gegen Hui war das erste Mal, dass ein Programm einen Profispieler besiegte. Der KI-Sieg von Google wurde nur wenige Stunden nach dem CEO von Facebook bekannt gegeben Mark Zuckerberg erklärte Seine Firma war kurz davor, die besten menschlichen Go-Spieler zu schlagen.

Praktische Anwendungen

Als ein Verdrahtet Hassabis glaubt, dass die Mechanismen des biologischen Lernens den Schlüssel zur Förderung der KI-Forschung darstellen. "Wir lernen durch Dinge wie die Wiedergabe des Gedächtnisses durch den Hippocampus, also gibt es Überschneidungen zwischen den Neurowissenschaften und diesen", sagte er.

Die praktische Anwendung dieser Arbeit, wie Hassabis es ausdrückte, wäre der „Bau von intelligenten Allzweckmaschinen“, obwohl er einräumt, dass dies noch viele Jahrzehnte von seiner Erfüllung entfernt war.

DeepMind möchte seine Technologie auf praktische, weltumspannende Themen wie Klimawissenschaft und Krankheitsmodellierung anwenden. Vermutlich wird es wahrscheinlich zuerst auf die eigenen Produkte von Google angewendet, einschließlich der Such- und Übersetzungstools.

Es wäre auch praktisch, eine fehlerfreie, anpassungsfähige Entscheidungsmaschine im Herzen eines fahrerlosen Autos von Google zu haben.

Im Moment beabsichtigen Hassabis und sein Team, ihre Anstrengungen zur Bewältigung der weitaus komplexeren Spiele der neunziger Jahre zu verstärken.

DeepMind Gesundheit

Im Februar 2016 kündigte DeepMind Pläne zur Einrichtung einer Abteilung für Medizintechnik an, um zu untersuchen, wie KI die Gesundheit verbessern kann. An dem neuen Projekt sind DeepMind-Ingenieure und -Forscher beteiligt, die mit dem Imperial College und der Royal Free London NHS Foundation zusammenarbeiten.

Im ein Statement Auf seiner Website sagte das DeepMind-Team: „Der nationale Gesundheitsdienst ist für unser Team von enormer Bedeutung. Der NHS hat dazu beigetragen, viele von uns auf die Welt zu bringen, und hat sich um unsere Lieben gekümmert, wenn sie am dringendsten Hilfe benötigen. Wir wollen, dass der NHS gedeiht.

"Wir bei DeepMind Health möchten Ärzte unterstützen, indem wir das technische Know-how bereitstellen, das zum Aufbau und zur Skalierung von Technologien erforderlich ist, mit denen sie ihren Patienten die bestmögliche Versorgung bieten können."

Eine Möglichkeit, wie sich das Projekt bereits ausgewirkt hat, ist eine mobile App namens Streams. Die App wurde vom DeepMind Health-Team entwickelt und bietet aktuelle Informationen, mit denen Krankenschwestern und Ärzte Fälle von akuten Nierenverletzungen leichter erkennen können. Bis zu 20 Prozent der Notaufnahmen in Krankenhäusern sind auf die Erkrankung zurückzuführen.

DeepMind hat die Streams-App entwickelt, um akute Nierenverletzungen zu identifizieren

Streams integriert auch Arbeiten von Professor Ara Darzi und Dr. Dominic King vom Imperial College London. Ihre App, Hark, ist ein klinisches Aufgabenmanagementsystem im Frühstadium, das Streams hinzugefügt wurde, um das Aufgabenmanagement in Krankenhäusern zu revolutionieren.

DeepMind sagt, dass es in Zukunft mehr Tools zur Unterstützung von Krankenschwestern und Ärzten geben und daran arbeiten wird neue Technologien, die bestehende Systeme verbessern und Innovationen von Klinikern fördern und Technologen.

Auf Maschinen, die die Welt erobern

Was ist also mit den bekannt gewordenen Ängsten von drei der klügsten Köpfe der Welt, die eine Terminator-ähnliche Übernahme durch böswillige KI vorhersagen?

Mustafa Suleyman, Mitbegründer von DeepMind, hält ein solches Gespräch für nicht hilfreich und etwas bizarr. "Die Erzählung hat sich von" Ist es nicht schrecklich, dass die KI so gescheitert ist? "Zu" Ist es nicht schrecklich? "Verschoben dass KI so ein Erfolg war? '“, sagte Suleyman, als er kürzlich bei einer Veranstaltung zum maschinellen Lernen in sprach London.

"Die Art und Weise, wie wir über KI denken, ist, dass es ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug sein wird, das wir kontrollieren und das wir leiten, dessen Funktionen, die wir einschränken, genau wie Sie es mit jedem anderen Werkzeug tun, das wir in der Welt um uns herum haben, unabhängig davon, ob es sich um Waschmaschinen handelt oder Traktoren. Wir bauen sie, um die Menschheit zu stärken und uns nicht zu zerstören. "

Wenn dies Ihre Nerven nicht beruhigt, sollten Sie bedenken, dass DeepMind auf einer Reihe von Schutzbedingungen bestand, wenn Sie der Übernahme durch Google zustimmten. Eine bestand darin, ein Ethik- und Sicherheitsgremium einzurichten, das seine Arbeit überwacht.

Eine weitere Anforderung war, dass keine der KI-Arbeiten von DeepMind für militärische oder nachrichtendienstliche Zwecke verwendet werden darf.

KI-Rivalen

Google ist natürlich nicht das einzige Technologieunternehmen, das sich für KI interessiert. Tatsächlich haben so ziemlich alle großen Internet-Spieler viel in sie investiert und pochieren weiterhin Talente aus KI-Labors.

Facebook, das, wie bereits erwähnt, vor Google an DeepMind interessiert war, hat eine eigene KI-Gruppe unter der Leitung von Yann LeCun, Professor für „Deep Learning“.

Im vergangenen Jahr wurde bekannt, dass Elon Musk und Mark Zuckerberg sich zusammengetan hatten, um 40 Millionen Dollar in sie zu investieren Vicarious, ein Unternehmen, das „Software für maschinelles Lernen entwickelt, die auf den Rechenprinzipien des Menschen basiert Gehirn".

Viel weiter unten, aber sofort praktikabler, haben eine Reihe von Technologieunternehmen (einschließlich Google) in den Bereich Computer Vision investiert. Dazu müssen Algorithmen erstellt werden, mit denen Computer den Inhalt von Fotos und Bildern erkennen können.

Das bekannteste Beispiel hierfür ist der kürzlich neu gestartete Fotodienst von Google, der jedoch weder neu noch exklusiv ist. Beispielsweise hat der Cloud-Speicher-Marktführer Dropbox 2012 das Computer-Vision-Unternehmen Anchovi Labs übernommen, während die IQ Engines und LookFlow von Yahoo ähnliche Maßnahmen für Flickr ergriffen haben.

Das spezielle Fotoerkennungssystem von DeepMind erlangte jedoch 2015 Bekanntheit, als Ingenieure in den Forschungslabors von Google ein Experiment durchführten. Im Wesentlichen baten sie das neuronale Netzwerk, Muster in Bildern zu identifizieren und sie dann zu übertreiben. Wenn DeepMind beispielsweise erkennt, was wie ein Gesicht aussieht, sieht es noch mehr wie ein Gesicht aus.

Da das System hauptsächlich durch das Einspeisen von Tierbildern in seine Datenbank trainiert wurde, sahen die resultierenden Bilder wie surrealistische Kunst mit Tiergesichtern und psychadelischen Mustern aus.

Die Bilder waren so beeindruckend, dass viele von ihnen bei einer Auktion in San Francisco verkauft wurden, bei der einige der Kunstwerke bis zu 8.000 US-Dollar kosteten.

Es wird jedoch verwendet, um die größten Probleme der Menschheit zu lösen oder surrealistische Kunst zu schaffen Es ist unvermeidlich, dass KI und maschinelles Lernen eine große Rolle in unserem täglichen Leben spielen werden - oder zumindest in unserem Kinderleben.