Alphabet Inc. hat die in Großbritannien ansässige Allzweck-KI (AGI) Google DeepMind KI übernommen, die sich auf die reale Welt auswirken wird. DeepMind ist ein System der künstlichen Intelligenz, mit dem eine Vielzahl von Problemen behoben werden kann. Bislang haben KI-Systeme das komplexe Spiel "Go" gelöst und die 3D-Faltung von Proteinen erklärt. Google DeepMind AI hat auch die Effizienz beim Energiesparen und bei der Erkennung bestimmter Krankheiten verbessert. Es wird erwartet, dass mehr Produkte unter diesem KI-System hergestellt werden. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie es funktioniert und welche Anwendungen es bietet.
In diesem Artikel
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Teil 1. Vorstellung von Google DeepMind: Definition und Geschichte
Das Hauptziel der Einführung von DeepMind war es, "Intelligenz zu lösen" und "die Wissenschaft voranzubringen". Im Gegensatz zu anderen KI-Systemen, die für bestimmte Aufgaben programmiert werden, lernt DeepMind aus seiner eigenen Erfahrung. Diese Innovationen brachten DeepMind die Aufmerksamkeit von Google ein. Seit seiner Übernahme hat DeepMind einige bemerkenswerte Erfolge erzielt.
Die Google DeepMind KI wird seit einiger Zeit für Forschungs- und Entwicklungszwecke eingesetzt. Da die KI jedoch immer robuster wird, werden die Produkte dieses Labors immer deutlicher. Vor kurzem hat DeepMind eine Abteilung namens DeepMind Ethics and Society eröffnet, die sich mit ethischen Fragen im Zusammenhang mit KI befassen soll. Andere Beiträge von Google DeepMind in der jüngeren Vergangenheit umfassen:
- Deep Mind Sparrow: Ein Chatbot, der entwickelt wurde, um Fragen korrekt zu beantworten und das Risiko von unangemessenen und unsicheren Antworten zu reduzieren.
- Deep Mind Gato: Ein tiefes neuronales Netzwerk für komplexe Aufgaben. Es zeigt Multimodalität in Dialogen, beim Steuern eines Roboterarms, beim Spielen von Videospielen, beim Stapeln von Blöcken und mehr.
- AlphaGo: Das erste Computerprogramm, das einen professionellen menschlichen Go-Spieler besiegt hat
- AlphaStar: Ein von der KI gemastertes StarCraft II, ein Echtzeitstrategie-Spiel (RTS)
- AlphaFold: Ein System, das die 3D-Struktur von Proteinen anhand ihrer Aminosäuresequenz vorhersagt
- AlphaCode: Ein KI-System, das Computerprogramme auf dem gleichen Niveau wie konkurrierende Programmierer schreiben kann
- AlphaZero: Ein System, das Schach, Go und Shogi auf einem übermenschlichen Niveau spielt
- WaveNet: Eine fortschrittliche Text-zu-Sprache-Technologie, die aus rohen Audiosignalen natürlich klingende Sprache erzeugt
Die Arbeit von DeepMind hat das Potenzial, viele Aspekte der Gesellschaft zu revolutionieren. AlphaFold kann für die Entwicklung neuer Medikamente und Therapien verwendet werden. Auf der anderen Seite hat AlphaZero das Potenzial, die Leistung von Logistiksystemen zu verbessern. Mit den wachsenden Forschungsergebnissen von DeepMind wird sich das Unternehmen in weitere Bereiche vorwagen. Dies macht das KI-Labor zu einem Kraftwerk, das die Industrie revolutionieren und die Grenzen der künstlichen Intelligenz neu definieren wird.
Hintergrund und Geschichte von DeepMind AI
Google DeepMind ist ein KI-Forschungslabor mit Sitz in Großbritannien. Das Unternehmen wurde ursprünglich im Jahr 2010 von drei Wissenschaftlern als DeepMind Technologies gegründet. Später wurde es von Google im Jahr 2014 für 400 Millionen £ übernommen. Durch die Übernahme erhielt das Unternehmen Zugang zu führenden KI-Experten, während Alpahet Inc. zum Eigentümer dieses revolutionären Produkts wurde. Das Unternehmen ist inzwischen auf über 700 Mitarbeiter angewachsen und hat mehrere Niederlassungen weltweit.
DeepMind besteht aus einem Team von renommierten KI-Experten aus verschiedenen Bereichen. Sie konzentrieren sich auf Computerwissenschaften, Neurowissenschaften, Mathematik und Physik. Darüber hinaus hat der Zugang zu Googles riesigem Netzwerk von Rechenzentren es DeepMinded ermöglicht, weitere Bereiche in Angriff zu nehmen. Einer der Wege ist die Zusammenarbeit mit Google Health und Google Cloud bei der Bereitstellung von KI-generierten Lösungen.
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Teil 2. Wie DeepMind AI funktioniert: Struktur und Technologie
Die KI von DeepMind verwendet eine Deep Learning-Sprache auf der Grundlage eines konvolutiven neuronalen Netzwerks. Das Netzwerk umfasst eine modellfreie Verstärkungstechnik, die als Q-Learning bekannt ist. So kann DeepMind die Ergebnisse noch genauer vorhersagen. Dieser Ansatz hat die DeepMind-Technologie herausgefordert, Spiele selbständig zu lernen.
Die Technologie emuliert die Organisation des menschlichen visuellen Kortex. Sie ermöglicht es DeepMind, riesige Datenmengen zu analysieren und unpraktische Muster zu erkennen. Die künstlichen neuronalen Netze bestehen aus einem Netzwerk miteinander verbundener Knoten. Diese Modi arbeiten wie das menschliche Gehirn, um Probleme zu lösen. Sie können komplexe Muster lernen, indem sie die Gewichte der Verbindungen anpassen. Bei der Aufgabe, die Bibliothek der Atari-Spiele zu schlagen, nutzte die Google DeepMind KI diesen Ansatz, um die Spiele zu verstehen. Nach einer Weile konnte die KI das Spiel besser und effizienter spielen als der Mensch.
Verstehen der Lernstruktur der Modelle von DeepMind
Die KI-Systeme von DeepMind konzentrieren sich auf verstärkendes Lernen, um komplexe Probleme zu lösen. In AlphaGo lernt die KI die Muster des Spiels, um die nächstbesten Spielzüge vorherzusagen. Die neuronalen Netzwerke lernen aus Daten und machen Vorhersagen. In AlphaFold verwendet die KI ein neuronales Netzwerk, um die Muster der Proteinfaltung zu lernen. Dann sagt es die 3D-Struktur von Proteinen auf der Grundlage ihrer Aminosäuresequenz voraus.
DeepMind lernt auch ständig aus seinen eigenen Erfahrungen. Es beobachtet, wie es sich in bestimmten Umgebungen verhält. Während des Trainings wird die KI für Aktionen belohnt, die zu den gewünschten Ergebnissen führen. Sie wird dann für unerwünschte Ergebnisse bestraft. AlphaGo wurde zum Beispiel mit einem Datensatz von Millionen von Go-Spielen trainiert. Es hat gelernt, Millionen von Malen Go gegen sich selbst zu spielen, wobei es für einen Sieg belohnt und für eine Niederlage bestraft wurde. So konnte die KI die Züge lernen, die am wahrscheinlichsten zum Sieg führen.
In ähnlicher Weise wurde AlphaFold auf einem Datensatz von Millionen von Proteinstrukturen trainiert. Es sagt die 3D-Struktur von Proteinen voraus, indem es Millionen von Malen gegen sich selbst spielt. Es wurde für genaue Vorhersagen belohnt und für ungenaue bestraft. Mit der Zeit wurde AlphaFold immer genauer bei der Vorhersage der 3D-Struktur von Proteinen.
Teil 3. Was DeepMind AI leisten kann: Wichtige Beiträge und Erfolge
DeepMind hat bedeutende Beiträge für die Gesellschaft geleistet. Dazu gehören Systeme mit übermenschlicher Leistung in komplexen Brettspielen. Es gibt auch Roboter, die gehen und laufen können und 3D-Strukturvorhersagen. Seit seiner Gründung im Jahr 2020 hat das Unternehmen mehrere KI-Technologien entwickelt, die bei der Erkennung von Augenkrankheiten und der Optimierung der Leistung bestimmter Geräte helfen. Vereinfacht ausgedrückt, versucht die DeepMind KI von Google, die Fähigkeiten von KI-Algorithmen zu nutzen, um Probleme zu lösen, die für die Menschheit von vollem Nutzen sind. Lassen Sie uns einen Blick auf einige der größten Erfolge dieser KI-Systeme werfen.
1. Spiele spielen
AlphaGo hat eine übermenschliche Leistung im Spiel Go erzielt. Im Jahr 2016 gelang AlphaGo eine bemerkenswerte Leistung, indem es Lee Sedol, einen professionellen Go-Spieler, besiegte. Dies war ein wichtiger Meilenstein, der zeigte, dass die KI komplexe Spiele meistern kann, die zuvor ausschließlich menschlichen Domänen vorbehalten waren. Der Sieg der KI über den südkoreanischen Champion war ein entscheidender Moment, denn DeepMind war die einzige Maschine, die einen Menschen in diesem Wettbewerb besiegt hat.
2. Gesundheitswesen
AlphaFold sagt die 3D-Struktur von Proteinen anhand ihrer Aminosäuresequenz voraus. Forscher nutzen dieses KI-System nun, um Proteine zu untersuchen und neue Medikamente zu entwickeln. Vor allem wurde AlphaFold zur Entwicklung von Medikamenten gegen COVID-19 und die Alzheimer-Krankheit eingesetzt. Der Durchbruch in der Proteomik hat das Potenzial, die wissenschaftliche Forschung zu revolutionieren und lebensrettende Medikamente zu entwickeln.
3. Robotik
Robocat ist ein selbstverbessernder Roboter-Agent, der verschiedene Roboterarme bedient. Er löst auch Aufgaben aus nur wenigen Demonstrationen. Die Robotik nutzt selbst erstellte Daten, um ihre Effektivität zu verbessern. Es wird erwartet, dass der Ansatz dazu beitragen wird, ähnliche Bauprozesse zu verbessern. Mit den ständigen Fortschritten in der DeepMind-Technologie werden die Fähigkeiten von DeepMind immer weiter vergrößert. Dies öffnet Türen für die Technologie und formt die Grenzen zwischen Mensch und Maschine neu.
4. Energieeffizienz
DeepMind hat ein KI-System entwickelt, um die Energieeffizienz in den Rechenzentren von Google zu verbessern. Mithilfe von Reinforcement Learning optimierte die KI den Energieverbrauch und senkte die Kühlkosten um 40%. DeepMind wurde auch eingesetzt, um die Genauigkeit der Vorhersage von Verkehrsbehinderungen in Google Maps zu verbessern. Die Technologie war entscheidend für die adaptive Helligkeit und die Funktionen für den Akku von Android.
Fazit
DeepMind ist eine führende KI-Forschungseinrichtung. Sie hat fortschrittliche KI-Systeme zur Lösung komplexer Probleme in der Gesellschaft entwickelt. Es wird erwartet, dass die Arbeit, die unter dem Dach von DeepMind AI geleistet wird, weitere Aspekte der Gesellschaft beeinflussen wird. Da sich die KI weiterentwickelt und wächst, wird erwartet, dass ihre Anwendungen immer vielfältiger werden. Wenn Sie sich für Videobearbeitung interessieren, empfehlen wir Ihnen, Wondershare Filmora auszuprobieren. Die vielseitige Videobearbeitungssoftware bietet eine Vielzahl von KI-Funktionen, darunter einen Bildgenerator und einen Editor.
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