Kas yra „Google DeepMind“?

„DeepMind“: „Google“ žvilgsnis į ateitį

Įspėjimais apie artėjantį mašinos perėmimą skyrė tokie reikšmingi veikėjai kaip Steponas Hawkingas, Billas Gatesas ir Elonas Muskas, dirbtinis intelektas, be abejo, yra sritis, į kurią turėtumėte elgtis nepaprastai kvailai siekti.

Tačiau „Google“ priklausanti „DeepMind“ yra priešakyje tyrinėjant AI. Vienas dalykas, kurio jie tikrai nėra, yra kvaila.

„Google“ nusipirkau „DeepMind“ kai tai buvo jau gerai finansuojamas dirbtinio intelekto paleidimas 2014 m. sausio mėn., „Facebook“ taip pat sakė, kad jis sklando. Pranešama, kad sandorio vertė buvo 300–400 mln.

Taigi, kas yra „Google DeepMind“? Ką tai veikia? Ar jo darbas iš tikrųjų paskatins mašinas užvaldyti pasaulį?

Gilesni reikalai

„DeepMind“ buvo įkurta Londone 2011 m. Ją suformavo Demis Hassabis, buvęs britų šachmatų stebuklas, žaidimų kūrėjas, neuromokslininkas; Naujasis zelandietis Shane'as Leggas; ir britų verslininkas Mustafa Suleymanas.

Dar prieš įsigyjant „Google“, „DeepMind“ buvo žinomas kaip didžiulis žaidėjas dirbtinio intelekto srityje ir veikiausiai pasižymėjęs savo paties novatorišku darbu ir patrauklus investuotojams.

Kompanija apibūdina vienintelis jo tikslas labai paprastais žodžiais: „išspręsti intelektą“.

Tai pakankamai lengva pasakyti, bet iš tikrųjų neaprašoma, ką daro „DeepMind“. Bendrovė kuria „galingus bendrosios paskirties mokymosi algoritmus“, derindama įvairias mašinų mokymosi ir sistemų neuromokslų technikas.

Šiuo metu kompanijoje dirba apie 140 mokslininkų savo „Kings Cross“ būstinėje Šiaurės Londone.

Žaidimai sistemoje

„DeepMind“ sukūrė dirbtinio intelekto sistemą, kuri išmokė žaisti 49 klasikinius „Atari“ vaizdo žaidimus, įskaitant „Breakout“, dažnai iki tokio lygio, kokio negalėtų prilygti nė vienas žmogaus žaidėjas.

Stulbina tai, kad tai buvo pasiekta tik su minimaliu žmogaus indėliu. Superkompiuteriai jau anksčiau buvo užprogramuoti priimti šachmatų meistrus - kartais ir sėkmingai. Bet tai visada buvo daroma naudojant duomenis, pagrįstus realaus gyvenimo žaidėjų strategijomis, o ne pats kompiuteris išsiaiškina taisykles, skaito lentą ir sugalvoja darbą strategija.

Taip pat įspūdingas yra įvairus tų 49 žaidimų pobūdis, įskaitant, be kita ko, šoninius slenkančius šaulius, vienas prieš vieną kovinius žaidimus ir lenktynių žaidimus. Tai atspindi įvairų sprendimų priėmimo reikalavimų rinkinį, prie kurio dirbtinio intelekto agentas turėjo prisitaikyti.

Paskelbusi išvadas mokslo žurnale Gamtaįkūrėjas Hassabisas šį proveržį pavadino „pirmuoju reikšmingu laipteliu, įrodančiu, kad bendrosios mokymosi sistemos gali veikti“. Jis taip pat atkreipė dėmesį, kad tai buvo „pirmas kartas, kai kas nors sukūrė bendrą mokymosi sistemą, galinčią mokytis tiesiogiai iš patirties“.

Tai, visiškai atpažįstamai, buvo maža, bet tikroji AI.

Susijęs: 11 geriausių žaidimų, surengtų JK

Bet „DeepMind“ įvaldė ne tik kompiuterinius žaidimus. 2015 m. Spalio mėn. „DeepMind“ tyrėjai dirbtinį intelektą palygino su valdančiu Europos „Go“ čempionu Fan Hui. Senovinis stalo žaidimas apima juodų ir baltų akmenų judėjimą lentoje norint pretenduoti į teritoriją, ir buvo sakoma, kad jis yra eksponentiškai sudėtingesnis nei šachmatai.

„Google“ intelektas per penkias rungtynes ​​sugebėjo įveikti Hui. Proveržio momentą lėmė „DeepMind“ komanda, mokanti dirbtinio intelekto technologijos apie 30 milijonų „Go“ judesių iš žaidėjų visame pasaulyje. Tada tyrėjai priešinosi sistemai, kad sukurtų naujus žingsnius, kuriuos būtų galima panaudoti prieš „Go“ didmeistrį.

Pergalė prieš Hui buvo pirmas kartas, kai programa įveikė profesionalų žaidėją. „Google“ dirbtinio intelekto pergalė buvo paskelbta praėjus kelioms valandoms po „Facebook“ vadovo - pareiškė Markas Zuckerbergas jo kompanija „priartėjo“ prie geriausių žmogaus „Go“ žaidėjų mušimo.

Praktiniai pritaikymai

Kaip Laidinis pabrėžtas vasario straipsnis, Hassabis mano, kad biologinio mokymosi mechanika yra raktas į tolesnį dirbtinio intelekto tyrimą. "Mes mokomės tokių dalykų, kaip atminties atkūrimas per hipokampą, todėl tarp neuromokslo ir šio yra kryžminimas", - sakė jis.

Praktinis šio darbo pritaikymas, kaip sakė Hassabis, būtų „kurti bendros paskirties išmaniąsias mašinas“, nors jis pripažįsta, kad to dar nebuvo galima įvykdyti daugelį dešimtmečių.

„DeepMind“ norėtų pritaikyti savo technologijas tokiems praktiniams, visą pasaulį apimantiems klausimams kaip klimato mokslas ir ligų modeliavimas. Tikėtina, kad pirmiausia matysime, kaip jis pritaikytas pačių „Google“ produktams, įskaitant paieškos ir vertimo įrankius.

Taip pat būtų patogu, jei vieno „Google“ neturinčio automobilio šerdyje būtų nepriekaištinga, pritaikoma sprendimų priėmimo mašina.

Kol kas Hassabis ir jo komanda ketina padidinti savo pastangas, kad išspręstų daug sudėtingesnius dešimtojo dešimtmečio žaidimus.

„DeepMind Health“

2016 m. Vasario mėn. „DeepMind“ paskelbė apie planus sukurti medicinos technologijų skyrių, kuriame būtų tiriama, kaip dirbtinis intelektas galėtų pagerinti sveikatą. Naujame projekte dalyvauja „DeepMind“ inžinieriai ir tyrėjai, dirbantys su Imperatoriškuoju koledžu ir Karališkuoju laisvojo Londono NHS fondu.

Į teiginys savo svetainėje „DeepMind“ komanda sakė: „Nacionalinė sveikatos tarnyba yra nepaprastai svarbi mūsų komandai. NHS padėjo daugeliui mūsų patekti į pasaulį ir prižiūrėjo savo artimuosius tada, kai jiems labiausiai reikėjo pagalbos. Mes norime, kad NHS klestėtų.

„Mes,„ DeepMind Health “, siekiame paremti gydytojus teikdami techninę patirtį, reikalingą kurti ir išplėsti technologijas, kurios padėtų jiems suteikti geriausią įmanomą pacientų priežiūrą.“

Vienas iš būdų, kaip projektas jau turėjo įtakos, yra mobilioji programa „Streams“. Programėlę sukūrė „DeepMind Health“ komanda. Joje pateikiama savalaikė informacija, padedanti slaugytojams ir gydytojams lengviau nustatyti ūmaus inkstų pažeidimo atvejus. Net 20 procentų skubios pagalbos ligoninėse atvejų yra dėl šios būklės.

„DeepMind“ sukūrė programą „Srautai“, kad padėtų nustatyti ūminį inkstų pažeidimą

„Srautai“ taip pat integruoja profesoriaus Ara Darzi ir dr. Dominico Kingo darbą iš Imperatoriškojo koledžo Londone. Jų programa „Hark“ yra ankstyvojo etapo klinikinių užduočių valdymo sistema, kuri buvo pridėta prie srautų, kad „revoliucionuotų užduočių valdymą ligoninėse“.

Ateityje „DeepMind“ teigia, kad ji sukurs daugiau įrankių slaugytojams ir gydytojams paremti bei dirbti toliau naujos technologijos, kurios patobulina esamas sistemas ir skatina gydytojų naujoves ir technologai.

Apie mašinas, užvaldančias pasaulį

Taigi, kaip yra su tomis gerai paskelbtomis trijų ryškiausių pasaulio protų baimėmis, numatančiomis „Terminator“ tipo perėmimą piktavališko AI?

„DeepMind“ įkūrėjas Mustafa Suleymanas mano, kad tokios kalbos yra nenaudingos ir šiek tiek keistos. „Pasakojimas perėjo iš„ Ar ne baisu, kad dirbtinis intelektas buvo tokia nesėkmė? “Į„ Ar ne baisu kad dirbtinis intelektas buvo toks sėkmingas? “, - sakė Suleymanas kalbėdamas neseniai vykusiame mašininio mokymosi renginyje Londonas.

„Tai, kaip mes galvojame apie dirbtinį intelektą, yra tai, kad tai bus nepaprastai galingas įrankis, kurį mes valdome ir kuriam mes vadovaujame ribojame galimybes, lygiai taip pat, kaip jūs darote naudodamiesi bet kokiu kitu įrankiu, kurį turime aplinkiniame pasaulyje, nesvarbu, ar tai skalbimo mašinos ar traktoriai. Mes juos kuriame tam, kad įgalintume žmoniją ir nesunaikintume mūsų “.

Jei tai netenkina jūsų nervų, apsvarstykite, kad „DeepMind“, sutikdamas dėl „Google“ įsigijimo, reikalavo kelių apsaugos sąlygų. Vienas jų buvo įsteigti etikos ir saugos tarybą, kuri prižiūrėtų jos darbą.

Kitas reikalavimas buvo, kad nė vienas „DeepMind“ dirbtinis intelektas negalėtų būti naudojamas kariniais ar žvalgybos tikslais.

Dirbtinio intelekto varžovai

Žinoma, „Google“ nėra vienintelė technologijų kompanija, besidominti AI. Tiesą sakant, beveik visi pagrindiniai interneto žaidėjai į tai daug investavo ir toliau puoselėja talentus iš AI laboratorijų.

„Facebook“, kuris, kaip aptarta, prieš „Google“ domėjosi „DeepMind“, turi savo AI grupę, kuriai vadovauja „gilaus mokymosi“ profesorius Yannas LeCunas.

Tuo tarpu praėjusiais metais paaiškėjo, kad Elonas Muskas ir Markas Zuckerbergas susibūrė kartu investuoti į 40 mln. „Vicarious“, įmonė, kuri „kuria mašininio mokymosi programinę įrangą, pagrįstą žmogaus skaičiavimo principais smegenys “.

Daug toliau, bet praktiškiau, daugybė technologijų kompanijų (įskaitant „Google“) investavo į kompiuterio matymo sritį. Tai apima algoritmų, leidžiančių kompiuteriams atpažinti nuotraukų ir vaizdų turinį, kūrimą.

Labiausiai žinomas to pavyzdys yra neseniai atnaujinta „Google“ nuotraukų paslauga, tačiau tai nėra nei nauja, nei išskirtinė. Pavyzdžiui, 2012 m. Debesų saugyklos lyderis „Dropbox“ įsigijo kompiuterio vizijos įmonę „Anchovi Labs“, o „Yahoo“ „IQ Engines“ ir „LookFlow“ padarė panašius dalykus „Flickr“.

Tačiau konkreti „DeepMind“ nuotraukų atpažinimo sistema išgarsėjo 2015 m., Kai „Google“ tyrimų laboratorijos inžinieriai atliko eksperimentą. Iš esmės jie paprašė nervų tinklo identifikuoti vaizdų modelius ir tada juos perdėti. Jei „DeepMind“ atpažintų, pavyzdžiui, veidą, tai atrodytų dar labiau kaip veidas.

Kadangi sistema buvo mokoma daugiausia įvedant gyvūnų vaizdus į savo duomenų bazę, gauti vaizdai atrodė kaip siurrealistinis menas su gyvūnų veidais ir psichadeliškais raštais.

Vaizdai buvo tokie įspūdingi, kad daugelis jų buvo parduoti aukcione, vykusiame San Franciske, kur dalis meno kūrinių kainavo net 8 000 USD.

Tačiau atrodo, kad jis naudojamas didžiausioms žmonijos problemoms spręsti ar siurrealistiniam menui kurti neišvengiama, kad dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis vaidins didžiulį vaidmenį mūsų kasdieniniame gyvenime - ar bent jau mūsų vaikų gyvenimus.