Mi a Google DeepMind?
DeepMind: A Google pillantása a jövőre
Figyelmeztetésekkel a közelgő gépátvételre olyan jelentős alakoktól, mint István Hawking, Bill Gates és Elon Musk, az AI biztosan olyan terület, amelyhez tétlenül ostobának kell lenned folytatni.
A Google tulajdonában lévő DeepMind azonban az élmezőny kutatásában élen jár. És egy dolog, amivel egészen biztosan nem, az ostobaság.
Google megvette a DeepMind-et amikor 2014 januárjában már jól finanszírozott AI indítás volt, a Facebook is azt mondta, hogy lebeg. Beszámoltak arról, hogy az üzlet 300-400 millió fontot tett ki.
Mi tehát a Google DeepMind? Min dolgozik? És vajon munkája valóban oda vezet-e, hogy a gépek átveszik a világot?
Mélyebben számít
A DeepMind-et 2011-ben hozták létre Londonban. Demis Hassabis, az egykori brit sakk csodagyerekből alakult a játékfejlesztő idegtudós; Shane Legg új-zélandi; és Mustafa Suleyman brit vállalkozó.
Már a Google felvásárlása előtt a DeepMind félelmetes játékosként ismert volt az AI területén, és valószínűleg a saját úttörő munkája révén remekelt és vonzó volt a befektetők számára.
A cég körülír egyetlen célja nagyon egyszerű szavakkal: az „intelligencia megoldása”.
Ezt elég könnyű megmondani, de nem igazán írja le, mit csinál a DeepMind. A vállalat „hatékony általános célú tanulási algoritmusokat” épít a gépi tanulás és a rendszer-idegtudomány különböző technikáinak kombinálásával.
A vállalat jelenleg mintegy 140 kutatót alkalmaz az észak-londoni Kings Cross központjában.
Játék a rendszeren
A DeepMind létrehozott egy olyan AI rendszert, amely megtanította magát arra, hogyan kell 49 klasszikus Atari videojátékot játszani, köztük a Breakout-ot, gyakran olyan szintre, amelyhez egyetlen emberi játékos sem képes.
A megdöbbentő az, hogy ezt csak minimális emberi ráfordítással sikerült elérni. A szuperszámítógépeket korábban úgy programozták, hogy felvegyék a sakk nagymestereit - és néha sikeresen. De ezt mindig az adatok összegyűjtésével valósították meg, a valós élet szereplőinek stratégiái alapján, ahelyett, hogy maga a számítógép kitalálná a szabályokat, elolvasná a táblát és előállna egy munkával stratégia.
Lenyűgöző az a 49 játék változatos jellege is, amely többek között oldalt görgethető lövöldözőket, egy-egy harci játékot és versenyjátékot tartalmazott. Ez sokféle döntéshozatali követelményt tükröz, amelyekhez az AI „ügynökének” alkalmazkodnia kellett.
Miután megállapításait közzétette a tudományos folyóiratban Természettársalapítója, Hassabis ezt az áttörést „az első jelentős lépcsőfoknak nevezte a létrán annak bizonyítására, hogy az általános tanulási rendszerek működhetnek”. Arra is felhívta a figyelmet, hogy „ez volt az első alkalom, hogy bárki felépített egyetlen általános tanulási rendszert, amely közvetlenül tapasztalatból tanulhat”.
Ez egészen felismerhetően AI volt, kicsi, de igaz formában.
Összefüggő: 11 legjobb játék az Egyesült Királyságban
De nemcsak a számítógépes játékokat sajátította el a DeepMind. 2015 októberében a DeepMind kutatói szembeállították az AI-t Európa kormányzó Go bajnokával, Fan Hui-val. Az ősi társasjáték magában foglalja a fekete-fehér kövek mozgatását a deszkán a terület igénybevétele érdekében, és állítólag hatványozottan összetettebb, mint a Sakk.
A Google mesterséges intelligenciája öt meccsen sikerült legyőznie Huit. Az áttörés annak a következménye volt, hogy a DeepMind csapata mintegy 30 millió Go mozdulatot tanított az AI technológiára a játékosoktól szerte a világon. A kutatók ezután szembeállították a rendszert önmagával, hogy új lépéseket dolgozzon ki, amelyeket fel lehetne használni a Go nagymesterével szemben.
A Hui elleni győzelem volt az első alkalom, amikor egy program valaha megvert egy profi játékost. A Google AI-győzelmét néhány órával a Facebook vezérigazgatója után jelentették be - jelentette ki Mark Zuckerberg társasága „közel került” a legjobb emberi Go játékosok legyőzéséhez.
Praktikus alkalmazások
Mint a Vezetékes A februári cikk kiemelte, Hassabis úgy véli, hogy a biológiai tanulás mechanikája tartja a kulcsot az AI kutatásának előmozdításához. "Olyan dolgokon keresztül tanulunk, mint a memória visszajátszása a hippokampuszon keresztül, ezért vannak kereszteződések az idegtudomány és ez között" - mondta.
E munka gyakorlati alkalmazása, ahogy Hassabis fogalmazott, „általános célú intelligens gépek gyártása” lenne, bár elismeri, hogy ennek még sok évtizede volt a teljesítése.
A DeepMind technológiáját olyan gyakorlati, világra kiterjedő kérdésekre szeretné alkalmazni, mint az éghajlat-tudomány és a betegségek modellezése. Feltehetően valószínűleg először a Google saját termékeire alkalmazzuk, beleértve a keresési és fordítási eszközeit is.
Hasznos lenne egy hibátlan, alkalmazkodó döntéshozó gép is a Google egyik vezető nélküli autójának középpontjában.
Hassabis és csapata egyelőre növelni kívánja erőfeszítéseit az 1990-es évek rendkívül összetett játékainak leküzdésére.
DeepMind Health
2016 februárjában a DeepMind bejelentette, hogy létrehoz egy orvostechnikai részleget annak kutatása érdekében, hogy az AI hogyan javíthatja az egészséget. Az új projektben a DeepMind mérnökei és kutatói vesznek részt, akik az Imperial College-val és a Royal Free London NHS Foundation-szel dolgoznak.
Ban ben állásfoglalás honlapján a DeepMind csapata elmondta: „A Nemzeti Egészségügyi Szolgálat rendkívül fontos csapatunk számára. Az NHS sokunkat segített világra hozni, és akkor gondoskodott szeretteinkről, amikor leginkább segítségre volt szükségük. Szeretnénk látni, hogy az NHS virágzik.
"A DeepMind Health munkatársainak célja, hogy támogassák a klinikusokat azáltal, hogy olyan technikai szakértelmet nyújtunk, amely szükséges a technológiák kiépítéséhez és méretezéséhez, amelyek segítenek a lehető legjobb ellátásban részesíteni a pácienseiket."
Az egyik mód, amellyel a projekt már hatással volt, a Streams nevű mobilalkalmazás. Az alkalmazást a DeepMind Health csapata tervezte, és időszerű információkat nyújt, amelyek segítenek az ápolóknak és az orvosoknak az akut vesekárosodás eseteinek könnyebb felismerésében. A sürgősségi kórházi felvételek 20 százaléka az állapotnak köszönhető.
A DeepMind kifejlesztette a Streams alkalmazást, hogy segítsen azonosítani az akut vesekárosodást
A folyamok integrálják Ara Darzi professzor és Dr. Dominic King munkáját a londoni Imperial College-ból. Alkalmazásuk, a Hark, egy korai stádiumú klinikai feladatkezelő rendszer, amelyet a Streamekkel egészítettek ki, hogy „forradalmasítsák a kórházak feladatkezelését”.
A jövőben a DeepMind azt állítja, hogy több eszközt fog előállítani az ápolók és orvosok támogatására, és ezen dolgozni fog - új technológiák, amelyek javítják a meglévő rendszereket és ösztönzik az orvosok és az orvosok innovációját technológusok.
A világot átvevő gépekről
Tehát mi a helyzet a világ három legfényesebb elméjének azon jól közzétett félelmeivel, amelyek egy Terminator-szerű hatalomátvételt jósolnak rosszindulatú AI-val?
A DeepMind társalapítója, Mustafa Suleyman úgy véli, hogy az ilyen beszélgetés haszontalan és kissé furcsa. "Az elbeszélés a" Nem szörnyű, hogy az AI ilyen kudarcot vallott? "-Ről a" Nem szörnyű. " hogy az AI ilyen sikeres volt? "- mondta Suleyman, miközben egy nemrégiben megrendezett gépi tanulási eseményen beszélt London.
„Az AI-ről úgy gondolkodunk, hogy ez egy rendkívül hatékony eszköz lesz, amelyet mi irányítunk és irányítunk, kinek a képességeinket korlátozzuk, ugyanúgy, mint Ön minden más eszközzel, amelyet a körülöttünk lévő világban használunk, legyen szó mosógépről vagy traktorok. Azért építjük őket, hogy erősítsék az emberiséget és ne tönkretegyenek minket. ”
Ha ez nem oldja meg az idegeit, vegye figyelembe, hogy a DeepMind számos védelmi feltételhez ragaszkodott, amikor beleegyezett a Google felvásárlásába. Az egyik etikai és biztonsági testület felállítása volt a munka felügyeletére.
Másik követelmény az volt, hogy a DeepMind egyetlen mesterséges műve sem használható katonai vagy hírszerzési célokra.
AI vetélytársak
Természetesen nem a Google az egyetlen technológiai vállalat, akit érdekel az AI. Valójában az összes nagy internetes szereplő nagy összegeket fektetett abba, és továbbra is az AI laborok tehetségét csalja.
A Facebooknak, amelyről a megbeszélések szerint a Google előtt érdeklődött a DeepMind, a saját AI csoportja élén Yann LeCun „mély tanulási” professzor áll.
A tavalyi évben kiderült, hogy Elon Musk és Mark Zuckerberg összeálltak, hogy 40 millió dollárt fektessenek be A Vicarious vállalat, amely „gépi tanulási szoftvereket fejleszt, amelyek az ember számítási elvein alapulnak agy".
Sokkal lejjebb az ambíciók skáláján, de sokkal praktikusabban, számos technológiai vállalat (beleértve a Google-t is) befektetett a számítógépes látás területére. Ez magában foglalja olyan algoritmusok előállítását, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára a fotók és képek tartalmának felismerését.
Ennek legismertebb példája a Google nemrégiben újraindított Photos szolgáltatása, de ez nem új és nem kizárólagos. Például 2012-ben a felhő-tárolás vezetője, Dropbox felvásárolta az Anchovi Labs számítógépes látásjavító céget, míg a Yahoo IQ motorjai és a LookFlow hasonló dolgokat tettek a Flickr számára.
De a DeepMind sajátos fényképfelismerési rendszere 2015-ben vált ismertté, amikor a Google kutató laboratóriumának mérnökei kísérletet hajtottak végre. Lényegében arra kérték az ideghálózatot, hogy azonosítsa a képek mintáit, majd eltúlozza azokat. Ha a DeepMind felismeri például azt, ami arcnak tűnik, az még inkább arcra hasonlítana.
Mivel a rendszert többnyire állatok képeinek adatbázisba adagolásával képezték ki, a kapott képek szürrealista művészetnek tűntek, amely állatarcokat és pszichadelikus mintákat tartalmaz.
A képek annyira feltűnőek voltak, hogy sokukat eladták egy aukción, amelyet San Franciscóban tartottak, ahol a műalkotások egy része akár 8000 dollárt is elért.
Úgy tűnik azonban, hogy akár az emberiség legnagyobb problémáinak megoldására, akár szürrealista művészet létrehozására szolgál elkerülhetetlen, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás hatalmas szerepet kapjon a mindennapjainkban - vagy legalábbis a mi életünkben gyerekek életét.
