Kaj je Google DeepMind?

DeepMind: Googlov pogled v prihodnost

Z opozorili o bližnjem prevzemu stroja prihajajo tako pomembne osebe, kot je Stephen Hawking, Bill Gates in Elon Musk, AI so zagotovo področje, na katerem bi morali biti neverjetno neumni zasledovati.

Vendar pa je DeepMind v lasti Googla v ospredju raziskovanja umetne inteligence. In ena stvar, ki jo zagotovo niso, je neumna.

Google kupil DeepMind ko je šlo že za dobro financiran zagon AI januarja 2014, pri čemer naj bi lebdel tudi Facebook. Poročali so, da je bil posel vreden 300–400 milijonov funtov.

Kaj je torej Google DeepMind? Na čem deluje? In ali bo njegovo delo res pripeljalo do tega, da bodo stroji prevzeli svet?

Poglobljene zadeve

DeepMind je bil ustanovljen v Londonu leta 2011. Ustanovil ga je Demis Hassabis, nekdanji britanski šahovski čudežni deček, ki je postal razvijalec iger, postal nevroznanstvenik; Novozelandec Shane Legg; in britanski podjetnik Mustafa Suleyman.

Že pred Googlovim prevzemom je bil DeepMind znan kot močan igralec na področju umetne inteligence in tisti, ki bi se verjetno odlikoval z lastnim revolucionarnim delom in privlačnostjo za vlagatelje.

Podjetje opisuje njen edini namen v zelo preprostih izrazih: "reševanje inteligence".

To je enostavno povedati, vendar v resnici ne opisuje, kaj počne DeepMind. Podjetje gradi "zmogljive algoritme za splošno uporabo" z združevanjem različnih tehnik strojnega učenja in sistemske nevroznanosti.

Podjetje trenutno zaposluje približno 140 raziskovalcev v svojem sedežu Kings Cross v severnem Londonu.

Igranje sistema

DeepMind je ustvaril sistem umetne inteligence, ki se je sam naučil igrati 49 klasičnih video iger Atari, vključno z Breakoutom, pogosto do ravni, ki se ji ne bi mogel ujemati noben človeški igralec.

Presenetljivo je, da je bilo to doseženo le z minimalnim človeškim prispevkom. Superračunalniki so bili v preteklosti programirani za prevzem šahovskih velemojstrov - in včasih tudi uspešno. Toda to je bilo vedno narejeno s hranjenjem podatkovnih zbirk, ki temeljijo na strategijah resničnih igralcev, namesto da bi računalnik sam ugotavljal pravila, bral tablo in delal strategijo.

Impresivna je tudi raznolika narava teh 49 iger, ki so med drugim vključevale strelce s stranskim pomikanjem, bojne igre ena na ena in dirkalne igre. To odraža raznolik nabor zahtev odločanja, ki se jim je moral "agent" prilagoditi.

Po objavi svojih ugotovitev v znanstveni reviji Narava, soustanovitelj Hassabis je ta preboj označil za "prvo pomembno lestvico na lestvici, ki dokazuje, da lahko splošni učni sistemi delujejo". Poudaril je tudi, da je to "prvič, da je kdo zgradil en sam splošni učni sistem, ki se lahko uči neposredno iz izkušenj".

To je bila povsem prepoznavna umetna inteligenca v majhni, a resnični obliki.

Sorodno: 11 najboljših iger, postavljenih v Veliki Britaniji

Toda DeepMind ne obvlada le računalniških iger. Oktobra 2015 so raziskovalci pri DeepMind umetnostno inteligenco nasprotovali evropskemu prvaku Go, Fanu Huiu. Starodavna družabna igra vključuje premikanje črno-belih kamnov po deski, da bi zahtevala ozemlje, in naj bi bila eksponentno bolj zapletena kot šah.

Googlov AI uspelo premagati Huija v petih tekmah. Preboj je bil rezultat ekipe DeepMind, ki je tehnologiji umetne inteligence učila približno 30 milijonov igralcev po vsem svetu. Raziskovalci so nato sistem usmerili proti sebi, da bi razvili nove poteze, ki bi jih lahko uporabili proti velemojstru Go.

Zmaga proti Hui je bila prvič, da je program kdaj premagal profesionalnega igralca. Googlova zmaga v zvezi z umetno inteligenco je bila objavljena le nekaj ur po izvršnem direktorju Facebooka Mark Zuckerberg je izjavil njegovo podjetje se je "približevalo" premagovanju najboljših igralcev človeškega Go.

Praktične uporabe

Kot Žično V februarskem članku je poudaril, da Hassabis meni, da je mehanika biološkega učenja ključnega pomena za nadaljnje raziskovanje umetne inteligence. "Učimo se skozi stvari, kot je predvajanje spomina skozi hipokampus, zato obstajajo križanja med nevroznanostjo in tem," je dejal.

Praktična uporaba tega dela bi bila, kot je dejal Hassabis, "gradnja pametnih strojev za splošno uporabo", čeprav priznava, da je bilo to še veliko desetletij oddaljeno od izpolnitve.

DeepMind bi rad svojo tehnologijo uporabil pri tako praktičnih, svetovnih vprašanjih, kot so podnebne znanosti in modeliranje bolezni. Verjetno ga bomo verjetno najprej uporabili za Googlove lastne izdelke, vključno z njegovimi orodji za iskanje in prevajanje.

Prav tako bi bilo priročno imeti v središču enega od Googlovih avtomobilov brez voznika brezhiben in prilagodljiv stroj za odločanje.

Za zdaj Hassabis in njegova ekipa nameravata povečati svoja prizadevanja za reševanje bistveno bolj zapletenih iger iz devetdesetih let.

DeepMind Health

Februarja 2016 je DeepMind objavil načrte za ustanovitev oddelka za medicinsko tehnologijo, ki bi raziskoval, kako bi umetna inteligenca lahko izboljšala zdravje. Novi projekt vključuje inženirje in raziskovalce DeepMind, ki sodelujejo z Imperial College in Royal Free London NHS Foundation.

V izjava na svoji spletni strani je skupina DeepMind povedala: »Nacionalna zdravstvena služba je za našo ekipo izredno pomembna. NZS je na svet pripeljal mnoge izmed nas in skrbel za svoje ljubljene, ko so najbolj potrebovali pomoč. Želimo si, da bi NZS uspevala.

"Namen podjetja DeepMind Health je podpirati zdravnike, tako da zagotavljamo tehnično znanje, potrebno za izdelavo in razširitev tehnologij, ki jim pomagajo zagotoviti najboljšo možno oskrbo svojim pacientom."

Eden od načinov, na katere je projekt že imel vpliv, je mobilna aplikacija, imenovana Streams. Aplikacijo je oblikovala ekipa DeepMind Health in predstavlja pravočasne informacije, ki medicinskim sestram in zdravnikom pomagajo lažje odkriti primere akutne poškodbe ledvic. Kar 20 odstotkov nujnih sprejemov v bolnišnice je zaradi tega stanja.

DeepMind je razvil aplikacijo Streams za pomoč pri prepoznavanju akutne poškodbe ledvic

Streams vključuje tudi delo profesorja Ara Darzi in dr. Dominica Kinga iz Imperial College London. Njihova aplikacija, Hark, je sistem za klinično upravljanje nalog v zgodnji fazi, ki je bil dodan Streamsu, da bi "revolucioniral upravljanje nalog v bolnišnicah".

V prihodnosti DeepMind pravi, da bo izdelal več orodij za podporo medicinskim sestram in zdravnikom ter nadaljeval nove tehnologije, ki izboljšujejo obstoječe sisteme in spodbujajo k inovacijam zdravnikov in zdravnikov tehnologi.

Na strojih, ki prevzemajo svet

Kaj pa tisti dobro objavljeni strahovi treh najsvetlejših umov na svetu, ki napovedujejo Terminatorju podoben prevzem zlonamerne umetne inteligence?

Soustanovitelj DeepMinda Mustafa Suleyman meni, da tak govor ni koristen in nekoliko bizaren. "Pripoved se je preusmerila z" Ali ni grozno, da je bil AI tako neuspešen? ", Na" Ali ni grozno da je bil AI tako uspešen? '«je dejal Suleyman, medtem ko je govoril na nedavnem dogodku strojnega učenja v Ljubljani London.

»Način razmišljanja o umetni inteligenci je, da bo to izjemno močno orodje, ki ga nadziramo in usmerjamo, katerega zmožnosti, ki jih omejujemo, tako kot vi s katerim koli drugim orodjem, ki ga imamo v svetu okoli nas, ne glede na to, ali gre za pralne stroje ali traktorji. Gradimo jih, da bi opolnomočili človeštvo in ne da bi nas uničili. "

Če vam to ne bo rešilo živcev, upoštevajte, da je DeepMind vztrajal pri številnih zaščitnih pogojih, ko je privolil v pridobitev Googla. Ena naj bi bila ustanoviti etični in varnostni odbor, ki bi nadziral njegovo delo.

Druga zahteva je bila, da nobenega dela umetne inteligence DeepMind ni mogoče uporabiti za vojaške namene ali zbiranje obveščevalnih podatkov.

Tekmeci AI

Google seveda ni edino tehnološko podjetje, ki se zanima za umetno inteligenco. Pravzaprav so skoraj vsi večji igralci interneta veliko vlagali vanj in še naprej lovijo talente iz laboratorijev AI.

Facebook, ki ga je, kot smo že razpravljali, zanimal DeepMind pred Googlom, ima svojo skupino AI, ki jo vodi profesor za globoko učenje Yann LeCun.

Lani se je medtem pokazalo, da sta Elon Musk in Mark Zuckerberg skupaj vložila 40 milijonov dolarjev v Vicarious, podjetje, ki »razvija programsko opremo za strojno učenje, ki temelji na računskih načelih človeka možgani «.

Mnogo nižje na lestvici ambicij, vendar bolj praktično, so številna tehnološka podjetja (vključno z Googlom) vlagala v področje računalniškega vida. To vključuje izdelavo algoritmov, ki računalnikom omogočajo prepoznavanje vsebine na fotografijah in slikah.

Najbolj znan primer tega je Googlova nedavno zagnana storitev Photos, ki pa ni niti nova niti ekskluzivna. Na primer, leta 2012 je vodja shrambe v oblaku Dropbox prevzel podjetje za računalniški vid Anchovi Labs, Yahoo's IQ Engines in LookFlow pa sta podobna dela za Flickr.

Toda poseben sistem za prepoznavanje fotografij podjetja DeepMind je leta 2015 zaslovel, ko so inženirji v Googlovih raziskovalnih laboratorijih izvedli poskus. V bistvu so prosili nevronsko mrežo, naj prepozna vzorce na slikah in jih nato pretirava. Če bi DeepMind na primer prepoznal videz obraza, bi bil videti še bolj podoben obrazu.

Ker je bil sistem usposobljen predvsem s hranjenjem slik živali v svojo bazo podatkov, so nastale slike izgledale kot nadrealistična umetnost z živalskimi obrazi in psihadeličnimi vzorci.

Slike so bile tako osupljive, da so bile številne razprodane na dražbi v San Franciscu, kjer je bilo nekaj umetniških del za kar 8000 ameriških dolarjev.

Zdi se pa, da se uporablja za reševanje največjih težav človeštva ali ustvarjanje nadrealistične umetnosti neizogibno, da bosta umetna inteligenca in strojno učenje igrala veliko vlogo v našem vsakdanjem življenju - ali vsaj v našem otroška življenja.