- DeepMind koristi duboko učenje i učenje s potkrepljenjem za rješavanje složenih zadataka.
- Modeli poput AlphaGo i AlphaFold revolucionirali su igre i medicinu.
- Veo omogućuje stvaranje realističnih videa s jednostavnim tekstom ili slikama.
- Alati poput Gemma Scope pomažu u razumijevanju načina razmišljanja umjetne inteligencije.
Umjetna inteligencija privukla je svjetsku pozornost zahvaljujući svojim zapanjujućim dostignućima, a među tvrtkama koje prednjače, Google DeepMind ističe se kao jedna od najinovativnijih. Osnovana 2010. godine i preuzeta od strane Googlea 2014. godine, ova tvrtka sa sjedištem u Velikoj Britaniji razvila je razne tehnologije koje su ostavile trag u različitim područjima od medicine, energetske učinkovitosti, igara, pa čak i stvaranja audiovizualnog sadržaja.
Ali što je točno DeepMind i kako se može koristiti? Kako bismo razumjeli kako funkcionira, njegove primjene u stvarnom svijetu i utjecaj na svakodnevni život, zaronimo u njegovu povijest, tehnološku strukturu, glavne razvoje i kako sada vidimo opipljive primjene ovih ideja koje su se prije mnogo godina činile kao znanstvena fantastika.
Što je DeepMind i odakle potječe?
DeepMind je istraživački laboratorij za umjetnu inteligenciju čija je misija razvoj sustava koji mogu autonomno učiti i rješavati probleme bez potrebe za unaprijed programiranim pravilima. Osnovala su ga tri britanska istraživača s iskustvom u neuroznanosti i računarstvu. Njegov disruptivni pristup umjetnoj inteligenciji brzo je privukao pozornost, toliko da je Google (sada Alphabet) 2014. godine kupio tvrtku za otprilike 400 milijuna funti.
Od tada je DeepMind narastao u tim od preko 700 stručnjaka raspoređenih po uredima u raznim dijelovima svijeta. S pristupom Googleovoj tehničkoj infrastrukturi, mogli su proširiti svoja istraživanja na područja poput medicine, energetske učinkovitosti, neuroznanosti, robotike i algoritama primijenjenih u igrama.
Kako funkcionira tehnologija koja stoji iza DeepMind-a
DeepMindova jezgra umjetne inteligencije temelji se na dva temeljna stupa: dubokom učenju i učenju s potkrepljenjem . Neuronske mreže koje razvijaju dizajnirane su da oponašaju rad ljudskog mozga putem slojeva međusobno povezanih čvorova koji uče iz podataka.
Jedan od ključnih korištenih pristupa je Q-učenje bez modela , tehnika u kojoj sustav prilagođava svoje odgovore kako bi maksimizirao primljene nagrade. Ovaj oblik obuke omogućuje DeepMindu da se razvija u složenim okruženjima bez unaprijed definiranih uputa.
Na primjer, trenirali su svoju umjetnu inteligenciju pomoću Atari videoigara. U početku nije znala igrati, ali nakon milijuna ponavljanja uspjela je nadmašiti ljudske igrače . To je moguće jer je umjetna inteligencija sposobna prepoznati optimalne obrasce i ispraviti pogreške tijekom vremena.
DeepMindova značajna postignuća u različitim područjima
Od svog osnutka, DeepMind je postigao revolucionarne razvoje u području umjetne inteligencije. Evo nekih od najznačajnijih:
AlphaGo: Savladavanje nemogućeg
Društvena igra Go poznata je po svojoj ogromnoj strateškoj složenosti. DeepMind je razvio AlphaGo, prvu umjetnu inteligenciju koja je pobijedila profesionalnog ljudskog igrača, a zatim i svjetskog prvaka 2016. godine. Ovaj podvig pokazao je da umjetna inteligencija može riješiti zadatke koji zahtijevaju intuiciju, kreativnost i dugoročno strateško razmišljanje.
AlphaFold: revolucioniranje medicine
Jedan od najrevolucionarnijih napredaka bio je AlphaFold, umjetna inteligencija sposobna predvidjeti kako se proteini savijaju , biološki problem koji je desetljećima ostao neriješen. Ovaj alat olakšao je stvaranje novih tretmana i lijekova, čak doprinoseći borbi protiv COVID-19 i bolesti poput Alzheimerove bolesti.
AlphaZero: Sustav koji dominira u više igara
AlphaZero je sposoban učiti i igrati šah, shogi i go na stručnoj razini. Ne zahtijeva prethodne podatke; uči jednostavno igrajući sam sebe milijunima puta . U samo nekoliko dana nadmašio je najnaprednije šahovske programe na svijetu, poput Stockfisha.
DeepMind u energetskoj učinkovitosti
DeepMindova umjetna inteligencija također je poboljšala način na koji koristimo resurse. Primijenjena u Googleovim podatkovnim centrima, smanjila je potrošnju energije za hlađenje za 40% zahvaljujući sustavu učenja s pojačanjem koji se optimizirao u stvarnom vremenu.
Napredak u robotici
DeepMind je radio na robotima poput Robocata, koji mogu naučiti upravljati različitim robotskim rukama uz samo nekoliko demonstracija. Sustav se sam obučava koristeći samogenerirane podatke, poboljšavajući svoju učinkovitost dok se suočava s novim izazovima.
Nove granice: Generativna umjetna inteligencija s DeepMind-om
Jedna od najupečatljivijih novih značajki je Veo, generativni model umjetne inteligencije za video . Predstavljen je na Google I/O 2024 i obećava transformaciju audiovizualnog stvaralaštva.
Što Veo može učiniti?
Veo može generirati visokokvalitetne 1080p videozapise u više konteksta iz teksta, slika ili već postojećih video snimaka . Njegova intuitivna sposobnost snimanja složenih detalja čini ga idealnim alatom za kreatore, filmaše i oglašivače.
Nudi funkcije kao što su:
- Maskirano izdanje: Omogućuje vam izmjenu određenih područja postojećeg videozapisa.
- Izrada videa temeljenih na slikamaIz slike i teksta generira se video s estetskom i narativnom koherentnošću.
- Proširenje isječka: Izradite videozapise dulje od 60 sekundi s vizualnim kontinuitetom.
Veo slučajevi upotrebe u stvarnom svijetu
Filmski redatelj Donald Glover surađivao je s Googleom kako bi testirao Veove kreativne sposobnosti. Koristili su ovu umjetnu inteligenciju za vizualizaciju složenih kadrova prije snimanja , štedeći vrijeme i resurse. Ovaj brzi pregled omogućuje timovima da unaprijed prilagode kadrove i fokusiraju, podižući ljestvicu za produkciju.
Također se koristi u oglašavanju, obrazovanju, pa čak i medicini. Veo može simulirati realistična okruženja za obuku ili stvoriti učinkovite edukativne videozapise koji olakšavaju razumijevanje složenih tema.
Kako Veo djeluje?
Model kombinira nekoliko prethodnih tehnologija kao što su Generative Query Network, Image-Video i VideoPoet. Koristi enkodere za tekst i slike te ih kombinira u jedan ulaz koji prolazi kroz model latentne difuzije . To generira komprimirani video koji se dekodira u visokoj rezoluciji.
Osim toga, svi videozapisi nose nevidljivi vodeni žig pomoću SynthID-a , vlasničkog alata koji osigurava sljedivost i sigurnost sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom.
Gemma Scope: Razumijevanje načina razmišljanja umjetne inteligencije
Jedan od izazova umjetne inteligencije jest razumjeti što se točno događa unutar nje. Kako bi riješili ovu misteriju, DeepMind tim je razvio Gemma Scope, alat u području mehanističke interpretabilnosti . Njegova je funkcija pokazati kako umjetna inteligencija dolazi do svojih zaključaka.
Korištenjem raspršenih autoenkodera moguće je vidjeti koji se neuroni aktiviraju određenim podražajima , kao da se mozak umjetne inteligencije promatra pod mikroskopom. Na primjer, postavljanje pitanja o čivavi moglo bi aktivirati uzorak "psa".
Ovi alati pomažu u otkrivanju unutarnjih pogrešaka i pristranosti . Na primjer, ako model kaže da je 9.11 veći od 9.8, to je zato što je te brojeve netočno povezao s biblijskim stihovima ili datumima poput 11. rujna. Pomoću ovih informacija inženjeri mogu ispraviti netočno ponašanje.
Istražene su i funkcije poput otkrivanja ljudskih osjećaja, poput posredne sramote ili čak obmane, iako je potonje i dalje složeno za izolirati.
DeepMind je ove alate otvorio javnosti putem GitHuba i platformi poput Neuronpedije. To omogućuje većem broju stručnjaka suradnju kako bi razumjeli kako modeli funkcioniraju i izvršili obrnuti inženjering njihovih algoritama.
Zahvaljujući stalnoj evoluciji DeepMind-a , njegove tehnologije nadilaze istraživanja i postaju rješenja primjenjiva na probleme iz stvarnog svijeta, od otkrivanja lijekova do filma i obrazovanja. Njegov etički pristup, predanost transparentnosti i stvaranje alata koji nam omogućuju razumijevanje umjetne inteligencije pokazuju da još uvijek ima puno toga za istražiti i da tek zagrebemo površinu potencijala ove vrste umjetne inteligencije.
