- DeepMind verwendet Deep Learning und Reinforcement Learning, um komplexe Aufgaben zu lösen.
- Modelle wie AlphaGo und AlphaFold haben Gaming und Medizin revolutioniert.
- Veo ermöglicht die Erstellung realistischer Videos mit einfachem Text oder Bildern.
- Tools wie Gemma Scope helfen zu verstehen, wie KI denkt.
Künstliche Intelligenz Dank seiner überraschenden Fortschritte hat es weltweite Aufmerksamkeit erregt, und unter den führenden Unternehmen dieser Branche sticht Google DeepMind als eines der innovativsten hervor. Das 2010 gegründete und 2014 von Google übernommene britische Unternehmen hat verschiedene Technologien entwickelt, die in so unterschiedlichen Bereichen wie Medizin, Energieeffizienz, Gaming und sogar der Erstellung audiovisueller Inhalte ihre Spuren hinterlassen haben.
Aber was genau ist DeepMind und wie können Sie es verwenden? Um zu verstehen, wie es funktioniert, wie es im wirklichen Leben eingesetzt wird und welche Auswirkungen es auf den Alltag hat, wollen wir uns mit seiner Geschichte, seiner technologischen Struktur und seinen wichtigsten Entwicklungen befassen und sehen, wie wir heute konkrete Anwendungen dieser Ideen sehen, die vor Jahren noch wie Science-Fiction schienen.
Was ist DeepMind und woher kommt es?
DeepMind ist ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz dessen Mission es ist, Systeme zu entwickeln, die autonom lernen und Probleme ohne vorprogrammierte Regeln lösen können. Es wurde von drei britischen Forschern mit Erfahrung in Neurowissenschaften und Informatik entwickelt. Sein disruptiver Ansatz zur künstlichen Intelligenz erregte schnell Aufmerksamkeit, so sehr, dass Google (heute Alphabet) das Unternehmen 400 für fast 2014 Millionen Pfund kaufte.
Seitdem DeepMind ist auf ein Team von mehr als 700 Fachleuten angewachsen Die Niederlassungen sind auf der ganzen Welt verteilt. Dank des Zugriffs auf die technische Infrastruktur von Google konnten sie ihre Forschung auf Bereiche wie Medizin, Energieeffizienz, Neurowissenschaften, Robotik und Algorithmen für Spiele ausweiten.
So funktioniert die Technologie hinter DeepMind
Der Kern der KI von DeepMind basiert auf zwei grundlegenden Säulen: Deep Learning und Reinforcement LearningDie von ihnen entwickelten neuronalen Netzwerke sollen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns durch Schichten miteinander verbundener Knoten nachahmen, die aus Daten lernen.
Einer der wichtigsten Ansätze ist die modellfreies Q-Lernen, eine Technik, bei der das System seine Reaktionen anpasst, um die erhaltenen Belohnungen zu maximieren. Diese Form des Trainings ermöglicht es DeepMind, sich in komplexen Umgebungen ohne vordefinierte Anweisungen weiterzuentwickeln.
Sie haben ihre KI beispielsweise mit Atari-Videospielen trainiert. Anfangs wusste er nicht, wie man spielt, aber nach Millionen von Wiederholungen gelang es ihm, menschliche Spieler zu schlagen.Dies ist möglich, weil KI in der Lage ist, optimale Muster zu erkennen und Fehler im Laufe der Zeit zu korrigieren.
Bemerkenswerte Erfolge von DeepMind in verschiedenen Bereichen
Seit seiner Gründung hat DeepMind bahnbrechende Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz erzielt. Hier sind einige der wichtigsten:
AlphaGo: Das Unmögliche meistern
Das Brettspiel Go ist für seine enorme strategische Komplexität bekannt. DeepMind entwickelte AlphaGo, die erste KI, die einen professionellen menschlichen Spieler besiegte und dann Weltmeister wurde im Jahr 2016. Diese Leistung zeigte, dass KI Aufgaben bewältigen kann, die Intuition, Kreativität und langfristiges strategisches Denken erfordern.
AlphaFold: Revolution in der Medizin
Einer der bahnbrechendsten Fortschritte war AlphaFold, eine KI, die vorhersagen kann, wie sich Proteine falten, ein biologisches Problem, das jahrzehntelang ungelöst blieb. Dieses Instrument hat die Entwicklung neuer Behandlungen und Medikamente erleichtert und hilft sogar im Kampf gegen COVID-19 und Krankheiten wie Alzheimer.
AlphaZero: Das System, das mehrere Spiele dominiert
AlphaZero kann Schach, Shogi und Go auf Expertenniveau erlernen und spielen. Es sind keine Vorabdaten erforderlich: Es lernt einfach, indem es Millionen Mal mit sich selbst spielt.Innerhalb weniger Tage übertraf es die fortschrittlichsten Schach-Engines der Welt, beispielsweise Stockfish.
DeepMind im Bereich Energieeffizienz
Die KI von DeepMind hat auch unsere Ressourcennutzung verbessert. Durch den Einsatz in Google-Rechenzentren konnte der Energieverbrauch für die Kühlung um 40 % gesenkt werden. dank eines Verstärkungslernsystems, das in Echtzeit optimiert.
Fortschritte in der Robotik
DeepMind hat an Robotern gearbeitet wie Robocat, der lernen kann, verschiedene Roboterarme zu bedienen mit nur wenigen Demonstrationen. Das System wird mit selbst generierten Daten trainiert, was seine Effizienz bei neuen Herausforderungen verbessert.
Neue Grenzen: Generative KI mit DeepMind
Eine der auffälligsten Neuerungen ist Veo, ein generatives künstliches Intelligenzmodell für Videos. Es wurde während der Veranstaltung Google I/O 2024 vorgestellt und verspricht, die audiovisuelle Kreation zu verändern.
Was kann Veo?
Veo kann aus Text, Bildern oder vorherigen Videosequenzen hochwertige 1080p-Videos in mehreren Kontexten generieren.Seine intuitive Fähigkeit, komplexe Details zu erfassen, macht es zu einem idealen Werkzeug für Kreative, Filmemacher und Werbetreibende.
Es bietet Funktionen wie:
- Maskierte Ausgabe: Ermöglicht Ihnen, bestimmte Bereiche eines vorhandenen Videos zu ändern.
- Erstellen von bildbasierten Videos: Aus einem Bild und einem Text wird ein Video mit ästhetischer und erzählerischer Kohärenz generiert.
- Clip-Erweiterung: Erstellen Sie Videos mit einer Länge von mehr als 60 Sekunden und visueller Kontinuität.
Veo Anwendungsfälle aus der Praxis
Der Filmemacher Donald Glover arbeitete mit Google zusammen, um die kreativen Fähigkeiten von Veo zu testen. Sie nutzten diese KI, um komplexe Aufnahmen vor dem Filmen zu visualisieren., was Zeit und Ressourcen spart. Diese schnelle Vorschau ermöglicht es Teams, Aufnahmen und Fokus im Voraus anzupassen und so die Produktionsstandards zu erhöhen.
Es wurde auch in der Werbung, im Bildungswesen und sogar in der Medizin verwendet. Veo kann realistische Umgebungen für Schulungen simulieren oder wirkungsvolle Lehrvideos erstellen. die das Verständnis komplizierter Themen erleichtern.
Wie funktioniert Veo?
Das Modell kombiniert mehrere frühere Technologien wie Generative Query Network, Image-Video und VideoPoet. Es verwendet Encoder für Text und Bild und kombiniert sie zu einem einzigen Input, der durch ein latentes Diffusionsmodell geht.Dadurch wird ein komprimiertes Video erzeugt, das in hoher Auflösung dekodiert wird.
Zusätzlich Alle Videos tragen ein unsichtbares Wasserzeichen mit SynthID, ein proprietäres Tool, das gewährleistet, dass KI-generierte Inhalte nachvollziehbar und sicher sind.
Gemma Scope: Verstehen, wie KI denkt
Eine der Herausforderungen der KI besteht darin, genau zu wissen, was in ihr vorgeht. Um dieses Rätsel zu lösen, hat das DeepMind-Team Gemma Scope, ein Tool im Bereich der mechanistischen InterpretierbarkeitSeine Funktion besteht darin, zu zeigen, wie eine KI zu ihren Schlussfolgerungen gelangt.
Durch die Verwendung von Sparse-Autoencodern ist es möglich sehen, welche Neuronen durch bestimmte Reize aktiviert werden, als würden wir das Gehirn der KI unter einem Mikroskop beobachten. Wenn wir sie beispielsweise nach einem Chihuahua fragen, kann dies das Muster „Hunde“ auslösen.
Diese Tools helfen bei der Erkennung interne Fehler und VoreingenommenheitWenn ein Modell beispielsweise angibt, dass 9.11 größer ist als 9.8, liegt das daran, dass es diese Zahlen fälschlicherweise mit Bibelversen oder Daten wie dem 11. September verknüpft hat. Mit diesen Informationen können Ingenieure das fehlerhafte Verhalten korrigieren.
Funktionen wie das Erkennen menschlicher Gefühle wurden ebenfalls erforscht, wie zum Beispiel die Verlegenheit andereroder sogar Täuschung, obwohl Letzteres weiterhin schwer zu isolieren ist.
DeepMind hat diese Tools über GitHub und Plattformen wie Neuronpedia der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Dies ermöglicht die Zusammenarbeit mehrerer Experten, um die Funktionsweise der Modelle zu verstehen und ihre Algorithmen zurückzuentwickeln.
Dank der ständigen Weiterentwicklung von DeepMindIhre Technologien gehen über die Forschung hinaus und werden zu anwendbaren Lösungen für reale Probleme – von der Arzneimittelforschung bis hin zu Film und Bildung. Ihr ethischer Ansatz, ihr Engagement für Transparenz und die Entwicklung von Werkzeugen, die uns helfen, KI zu verstehen, zeigen, dass es noch viel zu erforschen gibt und wir erst an der Oberfläche des Potenzials dieser Art künstlicher Intelligenz kratzen.
