DeepMind Technologies (u prijevodu Tehnologije dubokog uma) je britanska podružnicaAlphabet Inc. i istraživački laboratorij za umjetnu inteligenciju osnovan 2010. DeepMind jepreuzeoGoogle[1] 2014. i postala je podružnica u potpunom vlasništvuAlphabet Inc, nakon restrukturiranja Googlea 2015. Tvrtka ima sjedište u Londonu, s istraživačkim centrima u Kanadi,[2] Francuska,[3] i Sjedinjene Države.
DeepMind je stvorioneuronsku mrežu koja uči kako igrativideoigre na način sličan ljudskom,[4] kao iNeural Turing machine,[5] ili neuronska mreža koja bi mogla pristupiti vanjskoj memoriji poput konvencionalnogTuringovog stroja, što rezultira računalom koje oponašakratkoročno pamćenje ljudskog mozga.[6][7]
DeepMind je dospio na naslovnice 2016. nakon što je njegovAlphaGo program pobijedio ljudskog profesionalnogGo igrača i svjetskog prvaka (Lee Sedol), upet mečeva, a koji je bio tema dokumentarnog filma.[8] Općenitiji program,AlphaZero, pobijedio je najmoćnije programe koji igrajugo,šah ishogi (japanski šah) nakon nekoliko dana igre protiv sebe koristećiučenje s pojačanjem.[9] U 2020. DeepMind je značajno napredovao u problemusavijanja proteina sAlphaFold.[10] U srpnju 2022. objavljeno je da je više od 200 milijuna predviđenih proteinskih struktura, koje predstavljaju gotovo svi poznati proteini, bili bi objavljeni u AlphaFold bazi podataka.[11][12]
DeepMind je 28. travnja 2022. objavio post na blogu o modelu vizualnog jezika (VLM)Flamingo, koji može točno opisati sliku nečega sa samo nekoliko slika za obuku.[13][14] U srpnju 2022. DeepMind je najavio razvoj DeepNasha,multi-agent reinforcement learning sustava bez modela koji može igrati društvenu igruStratego na razini ljudskog stručnjaka.[15]
- ↑Bray, Chad (27. siječnja 2014.). „Google preuzima britanskog programera za umjetnu inteligenciju” (en). DealBook. Pristupljeno 2019-11-04.
- ↑„O nama | DeepMind”. DeepMind.
- ↑„Povratak u Pariz | DeepMind”. DeepMind.
- ↑google-bought-it-for-400m-7952031ee5e1 „Posljednje otkriće umjetne inteligencije DeepMind napravljen prije nego što ga je Google kupio”. Blog o fiziciarXiv. 2014-01-29. Pristupljeno 12. listopada 2014.
- ↑Graves, Alex; Wayne, Greg; Danihelka, Ivo (2014). „Neuralni Turingovi strojevi”. arXiv:1410.5401 [cs.NE].
- ↑gles-secretive-deepmind-startup-unveils-a-neural-turing-machine/ Najbolje u 2014.: Googleov tajni startup DeepMind otkriva "neuralni Turingov stroj"[mrtav link] ,MIT Technology Review
- ↑Graves, Alex; Wayne, Greg; Reynolds, Malcolm; Harley, Tim; Danihelka, Ivo; Grabska-Barwińska, Agnieszka; Colmenarejo, Sergio Gómez; Grefenstette, Edward i dr.. (12. listopada 2016.). „Hibridno računalstvo korištenjem neuronske mreže s dinamičkom vanjskom memorijom” (en). Nature 538 (7626). Bibcode2016Natur.538..471G. DOI:10.1038/nature20101. ISSN 1476-4687. PMID 4 2773257 4.
- ↑Kohs, Greg (29. rujna 2017.), /title/tt6700846/AlphaGo, Ioannis Antonoglou, Lucas Baker, Nick Bostrom, pristupljeno 9 siječnja 2018
- ↑Silver, David; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Lai, Matthew; Guez, Arthur; Lanctot, Marc; Sifre, Laurent i dr.. (5 prosinac 2017). „Savladavanje šaha i šogija samostalnom igrom Algoritam za opće učenje za pojačanje”. arXiv:1712.01815 [cs.AI].
- ↑Callaway, Ewen (2020-11-30). .nature.com/articles/d41586-020-03348-4 „'Promijenit će sve': DeepMindova umjetna inteligencija napravila je ogroman korak u rješavanju proteinskih struktura”. Nature. Pristupljeno 2021-08-31.
- ↑Geddes, Linda (28. srpnja 2022.). „DeepMind otkriva strukturu 200m proteina u znanstvenom skoku naprijed”. The Guardian.
- ↑/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe „AlphaFold otkriva strukturu proteinskog svemira”. DeepMind. 28. srpnja 2022..
- ↑„Tackling multiple tasks with a pojedinačni vizualni jezični model” (en). Pristupljeno 2022-04-29.
- ↑Alayrac, Jean-Baptiste (2022). [https: //storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/tackling-multiple-tasks-with-a-single-visual-language-model/flamingo.pdf „Flamingo: vizualni jezični model za kratkotrajno učenje”]. arXiv:2204.14198.
- ↑nd-ai-istraživači-predstavljaju-deepnash-autonomnog-agenta-treniranog-sa-modelom-free-multiagent-reinforcement-learning-that-learns-to-play-the-game-of-stratego-at-expert- level/ „Istraživači Deepminda umjetne inteligencije predstavljaju 'DeepNash', autonomnog agenta obučenog s višeagentnim učenjem bez modela koji uči igrati igru strategije na stručnoj razini”. MarkTechPost. 9. srpnja 2022..
