- DeepMind izmanto dziļo un pastiprinošo mācīšanos, lai atrisinātu sarežģītus uzdevumus.
- Tādi modeļi kā AlphaGo un AlphaFold ir revolucionizējuši spēļu industriju un medicīnu.
- Veo ļauj veidot reālistiskus video ar vienkāršu tekstu vai attēliem.
- Tādi rīki kā Gemma Scope palīdz izprast mākslīgā intelekta domāšanas veidu.
Mākslīgais intelekts ir piesaistījis pasaules uzmanību, pateicoties tā pārsteidzošajiem sasniegumiem, un starp vadošajiem uzņēmumiem Google DeepMind izceļas kā viens no inovatīvākajiem. Šis Apvienotajā Karalistē bāzētais uzņēmums, kas dibināts 2010. gadā un ko Google iegādājās 2014. gadā, ir izstrādājis dažādas tehnoloģijas, kas ir atstājušas savu zīmi tik dažādās jomās kā medicīna, energoefektivitāte, spēles un pat audiovizuālā satura veidošana.
Bet kas īsti ir DeepMind un kā to var izmantot? Lai saprastu, kā tas darbojas, kādi ir tā pielietojumi reālajā pasaulē un kā tas ietekmē ikdienas dzīvi, iedziļināsimies tā vēsturē, tehnoloģiskajā struktūrā, galvenajos attīstības virzienos un tajā, kā mēs tagad redzam taustāmus pielietojumus šīm idejām, kas pirms gadiem šķita kā zinātniskā fantastika.
Kas ir DeepMind un no kurienes tas radās?
DeepMind ir mākslīgā intelekta pētniecības laboratorija , kuras misija ir izstrādāt sistēmas, kas var mācīties autonomi un risināt problēmas bez iepriekš ieprogrammētiem noteikumiem. To dibināja trīs britu pētnieki ar pieredzi neirozinātnē un datorzinātnēs. Tās revolucionārā pieeja mākslīgajam intelektam ātri vien piesaistīja uzmanību, tik lielu, ka Google (tagad Alphabet) 2014. gadā iegādājās uzņēmumu par aptuveni 400 miljoniem mārciņu.
Kopš tā laika DeepMind ir izaudzis līdz komandai, kurā ir vairāk nekā 700 profesionāļu, kas izvietoti birojos dažādās pasaules daļās. Pateicoties piekļuvei Google tehniskajai infrastruktūrai, viņi ir spējuši paplašināt savus pētījumus tādās jomās kā medicīna, energoefektivitāte, neirozinātne, robotika un algoritmu pielietošana spēlēs.
Kā darbojas DeepMind tehnoloģija
DeepMind mākslīgā intelekta kodols balstās uz diviem pamatpīlāriem: dziļo mācīšanos un pastiprinājuma mācīšanos . To izstrādātie neironu tīkli ir paredzēti, lai atdarinātu cilvēka smadzeņu darbību, izmantojot savstarpēji savienotu mezglu slāņus, kas mācās no datiem.
Viena no galvenajām izmantotajām pieejām ir Q mācīšanās bez modeļa — metode, kurā sistēma pielāgo savas atbildes, lai maksimāli palielinātu saņemto atlīdzību. Šāda apmācības forma ļauj DeepMind attīstīties sarežģītās vidēs bez iepriekš definētām instrukcijām.
Piemēram, viņi apmācīja savu mākslīgo intelektu ar Atari videospēlēm. Sākumā tas nezināja, kā spēlēt, bet pēc miljoniem atkārtojumu tam izdevās pārspēt cilvēku spēlētājus . Tas ir iespējams, jo mākslīgais intelekts spēj noteikt optimālus modeļus un laika gaitā labot kļūdas.
DeepMind ievērojamie sasniegumi dažādās jomās
Kopš dibināšanas DeepMind ir sasniegusi revolucionārus sasniegumus mākslīgā intelekta jomā. Šeit ir daži no nozīmīgākajiem:
AlphaGo: Neiespējamā apgūšana
Galda spēle Go ir pazīstama ar savu milzīgo stratēģisko sarežģītību. DeepMind izstrādāja AlphaGo — pirmo mākslīgo intelektu (AI), kas uzvarēja profesionālu cilvēku spēlētāju, un pēc tam 2016. gadā kļuva par pasaules čempionu. Šis sasniegums parādīja, ka AI var tikt galā ar uzdevumiem, kuriem nepieciešama intuīcija, radošums un ilgtermiņa stratēģiskā domāšana.
AlphaFold: revolucionāra medicīna
Viens no revolucionārākajiem sasniegumiem ir bijis AlphaFold, mākslīgais intelekts, kas spēj paredzēt olbaltumvielu locīšanos – bioloģiska problēma, kas gadu desmitiem nebija atrisināta. Šis rīks ir veicinājis jaunu ārstēšanas metožu un zāļu izstrādi, pat dodot ieguldījumu cīņā pret COVID-19 un tādām slimībām kā Alcheimera slimība.
AlphaZero: Sistēma, kas dominē vairākās spēlēs
AlphaZero spēj apgūt un spēlēt šahu, šogi un Go eksperta līmenī. Tam nav nepieciešami iepriekšēji dati; tas mācās, vienkārši pats spēlējot miljoniem reižu . Tikai dažu dienu laikā tas pārspēja pasaulē vismodernākās šaha dzinējus, piemēram, Stockfish.
DeepMind energoefektivitātē
DeepMind mākslīgais intelekts ir arī uzlabojis resursu izmantošanas veidu. Pielietojot to Google datu centros, tas samazināja dzesēšanas enerģijas patēriņu par 40 %, pateicoties pastiprināšanas mācīšanās sistēmai, kas optimizēja darbību reāllaikā.
Robotikas sasniegumi
DeepMind ir strādājis pie tādiem robotiem kā Robocat, kas ar dažām demonstrācijām var iemācīties vadīt dažādas robotizētās rokas . Sistēma pati sevi apmāca, izmantojot pašģenerētus datus, uzlabojot savu efektivitāti, saskaroties ar jauniem izaicinājumiem.
Jaunas robežas: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ar DeepMind
Viena no pārsteidzošākajām jaunajām funkcijām ir Veo — ģeneratīvs mākslīgā intelekta modelis video veidošanai . Tas tika atklāts Google I/O 2024 konferencē un sola pārveidot audiovizuālo radīšanu.
Ko Veo var darīt?
Veo var ģenerēt augstas kvalitātes 1080p video dažādos kontekstos no teksta, attēliem vai iepriekš esošiem videomateriāliem . Tā intuitīvā spēja uztvert sarežģītas detaļas padara to par ideālu rīku satura veidotājiem, filmu veidotājiem un reklāmdevējiem.
Tas piedāvā tādas funkcijas kā:
- Maskētais izdevums: Ļauj modificēt noteiktas esoša video daļas.
- Uz attēliem balstītu video veidošanaNo attēla un teksta tiek ģenerēts video ar estētisku un naratīvu saskaņotību.
- Klipa paplašināšana: Izveidojiet videoklipus, kas ir garāki par 60 sekundēm, ar vizuālu nepārtrauktību.
Veo reālās pasaules lietošanas gadījumi
Kinorežisors Donalds Glovers sadarbojās ar Google, lai pārbaudītu Veo radošās spējas. Viņi izmantoja šo mākslīgo intelektu, lai vizualizētu sarežģītus kadrus pirms filmēšanas , ietaupot laiku un resursus. Šī ātrā priekšskatīšana ļauj komandām iepriekš pielāgot kadrus un fokusu, tādējādi paceļot latiņu filmēšanai.
To izmanto arī reklāmā, izglītībā un pat medicīnā. Veo var simulēt reālistisku vidi apmācībai vai izveidot iespaidīgus izglītojošus video, kas veicina sarežģītu tēmu izpratni.
Kā darbojas Veo?
Modelis apvieno vairākas iepriekšējās tehnoloģijas, piemēram, Ģeneratīvo vaicājumu tīklu, attēlu-video un VideoPoet. Tas izmanto teksta un attēlu kodētājus un apvieno tos vienā ievades datos, kas iet caur latentas difūzijas modeli . Tas ģenerē saspiestu video, kas tiek dekodēts augstā izšķirtspējā.
Turklāt visiem videoklipiem ir neredzama ūdenszīme, izmantojot SynthID — patentētu rīku, kas nodrošina mākslīgā intelekta ģenerēta satura izsekojamību un drošību.
Gemma Scope: Izpratne par to, kā domā mākslīgais intelekts
Viens no mākslīgā intelekta izaicinājumiem ir precīzi izprast, kas notiek tā iekšienē. Lai atrisinātu šo noslēpumu, DeepMind komanda ir izstrādājusi Gemma Scope — rīku mehāniskās interpretējamības jomā . Tā funkcija ir parādīt, kā mākslīgais intelekts nonāk pie saviem secinājumiem.
Izmantojot izkliedētus autoenkoderus, ir iespējams redzēt, kurus neironus aktivizē noteikti stimuli , it kā novērojot mākslīgā intelekta smadzenes mikroskopā. Piemēram, jautājot tam par čivavu, varētu tikt aktivizēts "suņu" modelis.
Šie rīki palīdz atklāt iekšējas kļūdas un neobjektivitāti . Piemēram, ja modelis apgalvo, ka 9.11 ir lielāks par 9.8, tas ir tāpēc, ka tas ir nepareizi saistījis šos skaitļus ar Bībeles pantiem vai datumiem, piemēram, 11. septembri. Ar šo informāciju inženieri var labot nepareizu uzvedību.
Ir pētītas arī tādas funkcijas kā cilvēku jūtu, piemēram, netieša apmulsuma vai pat maldināšanas, noteikšana, lai gan pēdējo joprojām ir sarežģīti izolēt.
DeepMind ir atvēris šos rīkus sabiedrībai, izmantojot GitHub un tādas platformas kā Neuronpedia. Tas ļauj vairāk ekspertiem sadarboties, lai izprastu modeļu darbību un veiktu to algoritmu reverso inženieriju.
Pateicoties DeepMind pastāvīgajai attīstībai , tā tehnoloģijas virzās tālāk par pētniecību, lai kļūtu par risinājumiem, kas piemērojami reālās pasaules problēmām, sākot no zāļu atklāšanas līdz filmām un izglītībai. Tā ētiskā pieeja, apņemšanās nodrošināt pārredzamību un rīku izveide, kas ļauj mums izprast mākslīgo intelektu, liecina, ka vēl ir daudz ko izpētīt un ka mēs tikai skrāpējam šāda veida mākslīgā intelekta potenciāla virsmu.
