Google DeepMind =============== Google DeepMind е британско-американска изследователска лаборатория за изкуствен интелект, дъщерно дружество на Alphabet; основана е във Великобритания през 2010 г., купена е от Google през 2014 г. и през април 2023 г. се слива с Google Brain. Седалището ѝ е в Лондон. Лабораторията е известна с програмата AlphaGo, която първа побеждава професионален играч на го, и с AlphaFold, за който основателят ѝ Демис Хасабис и Джон Джъмпър получават Нобеловата награда за химия за 2024 г. Тя разработва и семействата големи езикови модели Gemini и Gemma. История ------- Компанията е основана през ноември 2010 г. от Демис Хасабис, Шейн Лег и Мустафа Сюлейман; Хасабис и Лег се запознават в звеното по изчислителна невронаука „Гатсби“ към Университетския колеж в Лондон. Целта на основателите е да създадат ИИ с общо предназначение, полезен за почти всичко. На 26 януари 2014 г. Google потвърждава, че купува DeepMind на цена, която според съобщенията е между 400 и 650 милиона долара. През април 2023 г., като част от усилията на Google да ускори работата си по ИИ в отговор на пускането на ChatGPT, DeepMind се слива с Google Brain в Google DeepMind. Според Сундар Пичай новото звено обединява две водещи изследователски групи, чиито постижения включват AlphaGo, трансформърите, word2vec, WaveNet и AlphaFold. AlphaGo ------- Играта го дълго се смята за най-трудната от класическите игри за изкуствения интелект заради огромното пространство на възможните ходове и трудността да се оценят позициите. В статия в Nature от 27 януари 2016 г. изследователите на DeepMind съобщават, че AlphaGo печели 99,8% от партиите срещу други програми за го и побеждава европейския шампион с 5 на 0 — за пръв път компютърна програма побеждава професионален играч на го на пълна дъска, нещо, което се е смятало за постижимо поне след десетилетие. През 2016 г. AlphaGo побеждава световния шампион Лий Седол в мач от пет партии; по-общата програма AlphaZero след няколко дни игра срещу себе си надминава най-силните програми за го, шах и шоги. AlphaFold и Нобеловата награда ------------------------------ От 70-те години на XX в. изследователите се опитват да предскажат пространствената структура на белтъците по последователността на аминокиселините им, но задачата е изключително трудна. През 2020 г. Хасабис и Джъмпър представят модела AlphaFold2, с чиято помощ е предсказана структурата на практически всички 200 милиона белтъка, известни на изследователите. На 9 октомври 2024 г. Кралската шведска академия на науките присъжда Нобеловата награда за химия наполовина на Дейвид Бейкър „за компютърен дизайн на белтъци“ и наполовина на Демис Хасабис и Джон Джъмпър от Google DeepMind „за предсказване на белтъчни структури“. През май 2024 г. лабораторията публикува в Nature AlphaFold 3, който предсказва взаимодействията между биомолекули. Gemini ------ На 6 декември 2023 г. Google и Google DeepMind представят Gemini — модел, създаден от самото начало като мултимодален, тоест способен да разбира и съчетава текст, код, звук, изображения и видео. Първата версия, Gemini 1.0, е в три размера: Ultra за най-сложните задачи, Pro за широк кръг задачи и Nano за устройства. Спорът за здравните данни ------------------------- През 2015 г. DeepMind и болничният тръст Royal Free към NHS подписват споразумение за обмен на данни, за да разработят приложението Streams за клинични задачи. Тръстът управлява три лондонски болници с около 1,6 милиона пациенти годишно, а споразумението дава на DeepMind Health достъп до данни за приемане, изписване, спешна помощ, патология, радиология и интензивно лечение, включително дали пациенти са диагностицирани с ХИВ, страдат от депресия или са правили аборт. През юли 2017 г. британският Информационен комисар постановява, че Royal Free не е спазил Закона за защита на данните, когато е предал личните данни на 1,6 милиона пациенти на DeepMind. DeepMind отговаря, че „трябва да се справя по-добре“, и обявява мерки за прозрачност, надзор и участие на пациентите. Вижте също ----------- Автономна наука: изкуственият интелект в научните открития: https://wikib.online/article/avtonomna-nauka Anthropic: https://wikib.online/article/anthropic Физическите граници на изкуствения интелект: https://wikib.online/article/fizicheskite-granitsi-na-izkustveniya-intelekt Самоусъвършенстващ се изкуствен интелект: https://wikib.online/article/samousavarshenstvasht-se-izkustven-intelekt Голям езиков модел: https://wikib.online/article/golyam-ezikov-model Центровете за данни и енергията за изкуствения интелект: https://wikib.online/article/tsentrove-za-danni-i-energiyata-za-izkustveniya-intelekt Отворени и локални модели на изкуствения интелект: https://wikib.online/article/otvoreni-i-lokalni-modeli-na-izkustveniya-intelekt Подравняване на изкуствения интелект: https://wikib.online/article/podravnyavane-na-izkustveniya-intelekt Технологична сингулярност: https://wikib.online/article/tehnologichna-singulyarnost Общ изкуствен интелект (AGI): https://wikib.online/article/obsht-izkustven-intelekt-agi Доказателства към твърденията ----------------------------- 1. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 2. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 3. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search (Silver et al.) https://www.nature.com/articles/nature16961 4. Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024 https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/ 5. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 6. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 7. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 8. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 9. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 10. Google DeepMind: Bringing together two world-class AI teams (Sundar Pichai) https://blog.google/technology/ai/april-ai-update/ 11. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search (Silver et al.) https://www.nature.com/articles/nature16961 12. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 13. Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024 https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/ 14. Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024 https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/ 15. Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 (Abramson et al.) https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w 16. Introducing Gemini: our largest and most capable AI model https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/ 17. Introducing Gemini: our largest and most capable AI model https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/ 18. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 19. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 20. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind 21. Google DeepMind https://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind Каноничен URL: https://wikib.online/article/google-deepmind Ревизия: 1 Статус: published Език: bg Лиценз: CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)