Google DeepMind: различия между версиями

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Интерактивная навигация по истории
[непроверенная версия][непроверенная версия]
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Содержимое удалено Содержимое добавлено
ВизуальныйВики-текст
м источник на число сотрудников
Сотрудничество с университетами
Строка 33: Строка 33:


Это первый в истории случай, когда ИИ выиграл в го у профессионала<ref>{{Cite news|accessdate = 2016-02-08|first = David Larousserie et Morgane|last = Tual|id = 1950-6244|language = fr|work = Le Monde.fr|title = Première défaite d’un professionnel du go contre une intelligence artificielle|url = http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/01/27/premiere-defaite-d-un-professionnel-du-go-contre-une-intelligence-artificielle_4854886_4408996.html}}</ref>, до AlphaGo все известные ИИ играли в го только на любительском уровне. Го считается игрой, в которую компьютеру выиграть достаточно тяжело (в сравнении с аналогичными играми, например, c шахматами) в виду большого количества вариантов ходов, из-за этого традиционный для ИИ метод перебора ходов практически неприменим<ref name=":1" /><ref>{{Cite web|accessdate = 2016-02-08|title = AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning|url = http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html|publisher = Research Blog}}</ref>.
Это первый в истории случай, когда ИИ выиграл в го у профессионала<ref>{{Cite news|accessdate = 2016-02-08|first = David Larousserie et Morgane|last = Tual|id = 1950-6244|language = fr|work = Le Monde.fr|title = Première défaite d’un professionnel du go contre une intelligence artificielle|url = http://www.lemonde.fr/pixels/article/2016/01/27/premiere-defaite-d-un-professionnel-du-go-contre-une-intelligence-artificielle_4854886_4408996.html}}</ref>, до AlphaGo все известные ИИ играли в го только на любительском уровне. Го считается игрой, в которую компьютеру выиграть достаточно тяжело (в сравнении с аналогичными играми, например, c шахматами) в виду большого количества вариантов ходов, из-за этого традиционный для ИИ метод перебора ходов практически неприменим<ref name=":1" /><ref>{{Cite web|accessdate = 2016-02-08|title = AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning|url = http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html|publisher = Research Blog}}</ref>.

= Сотрудничество с университетами =
В 2014 году DeepMind начинает сотрудничество с [[Оксфордский университет|Оксфордским университетом]]<ref>{{Cite web|accessdate = 2016-02-10|lang = en-US|title = Teaming up with Oxford University on Artificial Intelligence|url = http://googlepolicyeurope.blogspot.be/2014/10/teaming-up-with-oxford-university-on.html|publisher = Google Europe Blog}}</ref><ref>{{Cite web|accessdate = 2016-02-10|title = University of Oxford teams up with Google DeepMind on artificial intelligence|url = https://www.cs.ox.ac.uk/news/847-full.html|publisher = Department of Computer Science}}</ref>. DeepMind нанимает две передовые команды из Оксфорда, работающих в области искусственного интеллекта. Это команда ведущих экспертов мира по применению [[Глубинное обучение|глубинного обучения]] в области [[Обработка естественного языка|понимания естественного языка машинами]]: профессоры Нандо Де Фрейтас и Фил Бланс, доктора Эдвард Грефенстетт и Карл Мориц. И команда одних из ведущих экспертов мира в области [[Машинное зрение|машинного зрения]]: доктора Карэн Симоньян, Макса Яденберга и профессора Эндрю Зиссермана. В рамках сотрудничества факультет компьютерных наук и факультет инженерных наук получат существенное финансирование от Google. Также DeepMind планирует программу студенческих стажировок, чтение лекций и проведение семинаров для студентов.

В DeepMind работают ученые и из других университетов. Дэвид Сильвер, один из соавторов статьи о [[AlphaGo]]<ref>{{Статья|автор = David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre|год = 2016-01-28|doi = 10.1038/nature16961|issn = 0028-0836|выпуск = 7587|язык = en|страницы = 484–489|издание = Nature|заглавие = Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search|ссылка = http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html|том = 529}}</ref>, читает лекции в [[Университетский колледж Лондона|Университетском Колледже Лондона]]<ref>{{Cite web|accessdate = 2016-02-10|title = David Silver|url = http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Home.html|publisher = www0.cs.ucl.ac.uk}}</ref>.


= Ссылки =
= Ссылки =

Версия от 16:51, 10 февраля 2016

Google DeepMind
Тип Дочернее общество
Основание 2010
Прежние названия DeepMind Technologies
Основатели Демис Хассабим, Шейн Легг, Мустафа Сулейман
Расположение 5 New Street Square, London EC4A 3TW, UK
Отрасль Искусственный интеллект
Продукция AlphaGo, AlphaFold, AlphaGo Zero[d] и Gemini[d]
Число сотрудников > 150 на ноябрь 2015[1]
Материнская компания Google
Сайт deepmind.com
Логотип Викисклада Медиафайлы на Викискладе

Google DeepMind — британская компания, занимающаяся искусственным интеллектом. Основана в 2010 году в Лондоне под названием DeepMind Technologies. В 2014 году была приобретена Google.

История

В 2010 году Демис Хассабис, Шейн Легг, Мустафа Сулейман основали стартап DeepMind Technologies[2]. До того Хассабис и Легг уже были знакомы по Университетскому Колледжу Лондона, где работали в подразделении вычислительной нейробиологии Gatsby (Gatsby Computational Neuroscience Unit, www.gatsby.ucl.ac.uk)[3].

В компанию вложились большие венчурные фонды Horizons Ventures, Founders Fund[4], а также энтрепренеры Скотт Банистер[5] и Илон Маск[6]. Ян Таллинн был одним из ранних инвесторов и советников компании[7].

В 2014 DeepMind получил награду «Компания года» от Компьютерной лаборатории Кембриджского университета[8].

26 января 2014 года Google объявил о приобретении DeepMind Technologies[9]. По разным сообщениям сумма сделки составила от 400 до 650 миллионов долларов[10][11][12][13]. Сообщается, что сделка состоялась после того, как Facebook прекратил переговоры о покупке DeepMind Technologies в 2013 году[14]. Одним из условий сделки DeepMind с Google было создание последней коллегии по этическим проблемам искусственного интеллекта[15].

После покупки Google компания получила название Google DeepMind.

Направление исследований

Цель компании — «решить проблему интеллекта»[16]. Для этого они используют «лучшие технологии, начиная от машинного обучения и заканчивая системной психофизиологией, чтобы создать в итоге обучающиеся алгоритмы общего назначения»[16]. Также они работают над формализацией интеллекта[17] для того, чтобы не только реализовать его в машинах, но и чтобы понять, как работает мозг человека. По словам Демиса Хассабиса[18]:

... попытка извлечь сущность интеллекта в виде алгоритмической конструкции может оказаться наилучшим способом понять самые глубокие тайны нашего ума.

В настоящий момент компания занимается исследованиями в области компьютерных систем, которые умеют играть в различные игры — от стратегических игр вроде го до компьютерных аркад. По словам Шейна Легга, искусственный интеллект сможет достичь уровня человека, «когда машина научится играть в широкий класс игр, используя только входной и выходной потоки восприятия, и переносить понимание из игры в игру...»[19]. Сообщается, что Google купил компанию именно после публикации исследования об ИИ, успешно играющего в семь различных игр для Atari (Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider, Enduro, Q*bert)[20].

Нейронная машина Тьюринга

В 2014 году DeepMind опубликовал архитектуру гибридной нейронной сети, состоящую из рекуррентной нейросети и внешней памяти[21][22]. Нейросеть использует внешнюю память для записи и последующего чтения информации так же, как это делает машина Тьюринга, по этой причине архитектуре дали название «Нейронная машина Тьюринга» (Neural Turing Machine). По замыслу исследователей Нейронная машина Тьюринга имитирует кратковременную память человека и позволяет понять принципы её работы. В экспериментах нейросеть успешно обучалась простым алгоритмам: копирование, сортировка, ассоциативная память.

Глубинное обучение с подкреплением в видеоиграх

DeepMind представил систему ИИ, которая способна обучиться играть в классические игры 70-80-ых гг. для Atari 2600[23][24][25][26]. В исследовании ИИ обучался игре в 49 видеоигр, в результате был достигнут уровень сравнимый с уровнем человека, а в 22 играх система смогла превзойти человека. В отличие от других ИИ, таких как Deep Blue или IBM Watson, решающих только одну предопределённую задачу, ИИ DeepMind не запрограммирован жестко под конкретную игру. В начале обучения система ничего не знает о правилах игры и учится играть самостоятельно, используя на входе только пиксельное изображение игры и информацию об очках, получаемых в ходе игры.

В основе ИИ лежит подход, который DeepMind называет глубинным обучением с подкреплением, или deep Q-network (DQN). Это вариация обучения с подкреплением без модели с применением Q-обучения, в котором функция полезности моделируется с помощью глубинной нейронной сети. В качестве архитектуры нейросети выбрана свёрточная нейронная сеть, в настоящее время эта архитектура эффективно применяется для распознавания изображений.

В планах DeepMind научить ИИ играть в более сложные 3D игры 90-ых, такие как Doom и гоночные симуляторы[1].

Игра в го

Основная статья: AlphaGo

В октябре 2015 программа для игры в го AlphaGo, разработанная DeepMind, победила чемпиона Европы по го Фань Хуэя (2-ой дан) со счётом 5—0[27]. О новости было объявлено только 27 января 2016 года одновременно с публикацией статьи в журнале Nature[27].

Это первый в истории случай, когда ИИ выиграл в го у профессионала[28], до AlphaGo все известные ИИ играли в го только на любительском уровне. Го считается игрой, в которую компьютеру выиграть достаточно тяжело (в сравнении с аналогичными играми, например, c шахматами) в виду большого количества вариантов ходов, из-за этого традиционный для ИИ метод перебора ходов практически неприменим[27][29].

Сотрудничество с университетами

В 2014 году DeepMind начинает сотрудничество с Оксфордским университетом[30][31]. DeepMind нанимает две передовые команды из Оксфорда, работающих в области искусственного интеллекта. Это команда ведущих экспертов мира по применению глубинного обучения в области понимания естественного языка машинами: профессоры Нандо Де Фрейтас и Фил Бланс, доктора Эдвард Грефенстетт и Карл Мориц. И команда одних из ведущих экспертов мира в области машинного зрения: доктора Карэн Симоньян, Макса Яденберга и профессора Эндрю Зиссермана. В рамках сотрудничества факультет компьютерных наук и факультет инженерных наук получат существенное финансирование от Google. Также DeepMind планирует программу студенческих стажировок, чтение лекций и проведение семинаров для студентов.

В DeepMind работают ученые и из других университетов. Дэвид Сильвер, один из соавторов статьи о AlphaGo[32], читает лекции в Университетском Колледже Лондона[33].

Ссылки

  1. ↑ 1 2 Royal Television Society. Public Lecture with Google DeepMind's Demis Hassabis (19 ноября 2015). Дата обращения: 8 февраля 2016.
  2. ↑ Amy Thomson. Google Buys U.K. Artificial Intelligence Company DeepMind. Bloomberg.com. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  3. ↑ Gibbs, Samuel (2014-01-28). "Demis Hassabis: 15 facts about the DeepMind Technologies founder". The Guardian (англ.). 0261-3077. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  4. ↑ Davies, Sally (2014-01-27). "DeepMind buy heralds rise of the machines". Financial Times. 0307-1766. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  5. ↑ "DeepMind Technologies Investors".
  6. ↑ Elon Musk: Artificial Intelligence 'Potentially More Dangerous Than Nukes'. International Business Times UK. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  7. ↑ Exclusive: Google to Buy Artificial Intelligence Startup DeepMind for $400M. Re/code. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  8. ↑ Computer Laboratory: Hall of Fame Awards. www.cl.cam.ac.uk. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  9. ↑ "Google to buy artificial intelligence company DeepMind". Reuters. 2014-01-27. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  10. ↑ Computers, gaming // The Economist. — ISSN 0013-0613.
  11. ↑ Catherine Shu. Google Acquires Artificial Intelligence Startup DeepMind For More Than $500M. TechCrunch. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  12. ↑ "Google to buy artificial intelligence company DeepMind". Reuters. 2014-01-27. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  13. ↑ Gibbs, Samuel (2014-01-27). "Google buys UK artificial intelligence startup Deepmind for £400m". The Guardian (англ.). 0261-3077. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  14. ↑ Google Beat Facebook for DeepMind, Creates Ethics Board. The Information. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  15. ↑ Inside Google's Mysterious Ethics Board. Forbes. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  16. ↑ 1 2 Google DeepMind. deepmind.com. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  17. ↑ Legg, Shane; Veness, Joel (29 September 2011). "An Approximation of the Universal Intelligence Measure".
  18. ↑ Hassabis, Demis (23 February 2012). "Model the brain's algorithms".
  19. ↑ Q&A with Shane Legg on risks from AI - Less Wrong. lesswrong.com. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  20. ↑ The Physics arXiv Blog. The Last AI Breakthrough DeepMind Made Before Google Bought It For $400m: The end is nigh. Humans have lost another key battle in the war against computer domination. Medium (29 января 2014). Дата обращения: 8 февраля 2016.
  21. ↑ Alex Graves, Greg Wayne, Ivo Danihelka. Neural Turing Machines // arXiv:1410.5401 [cs]. — 2014-10-20.
  22. ↑ Best of 2014: Google's Secretive DeepMind Startup Unveils a "Neural Turing Machine". MIT Technology Review. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  23. ↑ Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness. Human-level control through deep reinforcement learning (англ.) // Nature. — 2015-02-26. — Vol. 518, iss. 7540. — P. 529–533. — ISSN 0028-0836. — doi:10.1038/nature14236.
  24. ↑ Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning // arXiv:1312.5602 [cs]. — 2013-12-19.
  25. ↑ From Pixels to Actions: Human-level control through Deep Reinforcement Learning (амер. англ.). Research Blog. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  26. ↑ DeepMind's AI is an Atari gaming pro now (Wired UK). Wired UK. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  27. ↑ 1 2 3 Google achieves AI 'breakthrough' by beating Go champion - BBC News (брит. англ.). BBC News. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  28. ↑ Tual, David Larousserie et Morgane. "Première défaite d'un professionnel du go contre une intelligence artificielle". Le Monde.fr (фр.). 1950-6244. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  29. ↑ AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning. Research Blog. Дата обращения: 8 февраля 2016.
  30. ↑ Teaming up with Oxford University on Artificial Intelligence (амер. англ.). Google Europe Blog. Дата обращения: 10 февраля 2016.
  31. ↑ University of Oxford teams up with Google DeepMind on artificial intelligence. Department of Computer Science. Дата обращения: 10 февраля 2016.
  32. ↑ David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search (англ.) // Nature. — 2016-01-28. — Vol. 529, iss. 7587. — P. 484–489. — ISSN 0028-0836. — doi:10.1038/nature16961.
  33. ↑ David Silver. www0.cs.ucl.ac.uk. Дата обращения: 10 февраля 2016.
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Google_DeepMind&oldid=76357486