Minte adâncă

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită la 8 februarie 2021; verificările necesită 4 modificări .
Deep Mind Technologies Limited
Tip de filială
Baza 2010
Nume anterioare Tehnologii DeepMind, Google DeepMind
Fondatori Shane Legg [d] ,Demis Hassabisși Mustafa Suleiman [d]
Locație 5 New Street Square, Londra EC4A 3TW, Marea Britanie
Industrie inteligenţă artificială
Produse AlphaGo , AlphaFold și AlphaGo Zero
Numar de angajati 1.000 (din decembrie 2019) [1]
Firma mamă Alphabet Inc.
Site-ul web deepmind.com _ 
 Fișiere media la Wikimedia Commons

DeepMind Technologies Limited , sau DeepMind , este o companie britanică de inteligență artificială . Fondată în 2010 la Londra sub numele DeepMind Technologies. Achiziționat de Google în 2014 .

Compania a câștigat notorietate pentru dezvoltarea sistemului informatic AlphaGo , care a învins un jucător profesionist Go [2] . DeepMind a creat o rețea neuronală capabilă să învețe cum să joace jocuri video la nivel uman [3] . În 2020, compania a dezvoltat programul AlphaFold2, care permite rezolvarea uneia dintre problemele fundamentale ale științei biologice în construirea modelelor tridimensionale de proteine ​​[4] .

Istorie

În 2010, Demis Hassabis , Shane Legg , Mustafa Suleiman au fondat startup - ul DeepMind Technologies [5] . Înainte de aceasta, Hassabis și Legg se cunoșteau deja de la University College London , unde lucrau în Unitatea de Neuroscience Computațională Gatsby ( www.gatsby.ucl.ac.uk ) [6] .

Fondurile mari de capital de risc Horizons Ventures , Founders Fund [7] , precum și antreprenorii Scott Banister [8] și Elon Musk [9] au investit în companie . Jan Tallinn a fost unul dintre primii investitori și consilieri ai companiei [10] .

În 2014, DeepMind a primit premiul „Compania anului” de la Laboratorul de calculatoare al Universității din Cambridge [11] .

Pe 26 ianuarie 2014, Google a anunțat achiziția DeepMind Technologies [12] . Potrivit diverselor rapoarte, valoarea tranzacției a variat între 400 și 650 de milioane de dolari [13] [14] [15] [16] . Acordul a avut loc după ce Facebook a încheiat negocierile pentru cumpărarea DeepMind Technologies în 2013 [17] . Una dintre condițiile înțelegerii DeepMind cu Google a fost crearea ultimului panou privind problemele etice ale inteligenței artificiale [18] .

După achiziția de către Google, compania a devenit cunoscută ca Google DeepMind.

La începutul lui septembrie 2016, compania a fost preluată de compania-mamă a Google Alphabet , iar mențiunea Google a dispărut de pe numele său, acum fiind cunoscută sub numele de DeepMind Technologies Limited sau DeepMind. Site-ul companiei a fost, de asemenea, reproiectat.

Linie de cercetare

Scopul companiei este de a „rezolva problema inteligenței” [19] . Pentru a face acest lucru, ei folosesc „cele mai bune tehnologii, de la învățarea automată la psihofiziologia sistemelor , pentru a crea în cele din urmă algoritmi de învățare cu scop general” [19] . De asemenea, lucrează la formalizarea inteligenței [20] pentru a o implementa nu numai în mașini, ci și pentru a înțelege cum funcționează creierul uman. Potrivit lui Demis Hassabis [21] :

... încercarea de a extrage esența inteligenței ca construcție algoritmică poate fi cea mai bună modalitate de a înțelege cele mai profunde mistere ale minții noastre.

DeepMind vede soluția la problema inteligenței în crearea unor agenți inteligenți universali cu auto-învățare care ar putea învăța în mod autonom din datele brute de intrare și ar fi potriviti pentru rezolvarea oricăror sarcini, spre deosebire de „ AI limitată ”, precum Deep Blue sau IBM Watson , rezolvând o singură sarcină predefinită. Învățarea prin consolidare [22] a fost aleasă ca abordare principală pentru construirea de agenți inteligenți .

Compania cercetează în prezent sisteme informatice care pot juca o varietate de jocuri, de la jocuri de strategie precum Go până la jocuri arcade pe computer . Shane Legge susține că inteligența artificială va putea atinge nivelul uman „când o mașină învață să joace o clasă largă de jocuri folosind doar semnalele de intrare și ieșire ale fluxului perceptiv și să transfere înțelegerea de la joc la joc...” [23] ] . Demis Hassabis explică accentul pus pe jocuri, mai degrabă decât pe robotica tradițională , spunând că „ roboții sunt scumpi, lenți și adesea se rup... cercetătorul este distras prin repararea pieselor mecanice ale robotului...” [22] . Este raportat că Google a cumpărat compania după publicarea unui studiu despre AI jucând cu succes șapte jocuri Atari diferite (Pong, Breakout, Space Invaders, Seaquest, Beamrider, Enduro, Q*bert) [3] .

La începutul lui 2018, cercetătorii de la DeepMind au antrenat unul dintre sistemele lor pentru a juca jocul pentru PC Quake III Arena . După ceva timp petrecut la antrenament, în ceea ce privește nivelul de joc, acest sistem a ajuns mai întâi din urmă, iar apoi a depășit oamenii care sunt jucători puternici [24] [25] .

Mașină de Turing Neural

În 2014, DeepMind a publicat o arhitectură de rețea neuronală hibridă constând dintr-o rețea neuronală recurentă și memorie externă [26] [27] . Rețeaua neuronală folosește memoria externă pentru a scrie și apoi a citi informații în același mod în care o face o mașină Turing , din acest motiv arhitectura a primit denumirea de „Mașină Neural Turing” (Mașina Neural Turing). Așa cum a fost concepută de cercetători, mașina neuronală a lui Turing imită memoria pe termen scurt a unei persoane și face posibilă înțelegerea principiilor funcționării acesteia. În experimente, rețeaua neuronală a fost antrenată cu succes în algoritmi simpli: copiere, sortare, memorie asociativă.

Învățare prin consolidare profundă în jocurile video

DeepMind a dezvăluit un sistem AI care poate învăța să joace jocuri clasice din anii 70 și 80. pentru consola de jocuri Atari 2600 [28] [29] [30] [31] [32] . În studiu, AI a fost antrenat să joace 49 de jocuri video. Ca urmare, a fost atins un nivel de joc comparabil cu cel al unui om, iar în 22 de jocuri sistemul a reușit să-l depășească pe un om. DeepMind AI nu este codificat pentru un anumit joc. La începutul antrenamentului, sistemul nu știe nimic despre regulile jocului și învață să joace pe cont propriu, folosind doar imaginea de pixeli a jocului ca intrare și informații despre punctele primite în timpul jocului.

AI se bazează pe ceea ce DeepMind numește deep reinforcement learning, sau deep Q-network (DQN) [28] [30] . Aceasta este o variație fără model a învățării prin întărire folosind Q-learning , în care funcția de utilitate este modelată folosind o rețea neuronală profundă . O rețea neuronală convoluțională a fost aleasă ca arhitectură a rețelei neuronale ; în prezent, această arhitectură este utilizată în mod eficient pentru recunoașterea imaginilor .

DeepMind intenționează să învețe AI, construită pe aceleași principii, cum să joace jocuri 3D mai complexe din anii 90, cum ar fi Doom și simulatoarele de curse [22] . În februarie 2016, au fost prezentate primele rezultate ale antrenamentului AI în jocuri 3D [33] [34] . AI a reușit să învețe cum să conducă o mașină în simulatorul de curse 3D TORCS [35] , să găsească ieșirea și premiile în labirintul 3D Doom-like Labyrinth [36] , să efectueze sarcini simple ( locomoție , echilibrare, manipulare obiecte ) în simulatorul de fizică MuJoCo ( www.mujoco. org ) [37] . Ca și înainte, doar o imagine de pixeli a „lumii” a fost alimentată la intrarea AI. Arhitectura rețelei neuronale a fost extinsă cu adăugarea LSTM , un tip de rețea neuronală recurentă .

Alpha Star

La festivalul anual Blizzcon 2016, Blizzard , care este inițiatorul acestui eveniment, și-a anunțat parteneriatul cu DeepMind. Acest eveniment a fost apoi publicat într-un articol pe blogurile oficiale ale ambelor companii [38] [39] . Scopul acestei colaborări este de a introduce și antrena AI în Starcraft II . Potrivit dezvoltatorilor jocului, Starcraft II este un mediu ideal pentru învățarea inteligenței artificiale, deoarece regulile complexe ale jocului reflectă suficient complexitatea și versatilitatea lumii reale. În plus, comunitatea însăși a considerat acest joc cea mai mare problemă pentru AI, care a reușit să învingă o persoană în jocul de go, șah și poker [40] .

StarCraft II este mediul perfect pentru a duce cercetarea AI la nivelul următor. Regulile complexe ale jocului reflectă în mod adecvat versatilitatea și aleatorietatea lumii reale. Mai întâi înveți cum să extragi resurse, apoi să construiești clădiri simple, să explorezi harta și să cauți inamicul. Merită să producem mai multe unități sau ar fi mai bine să întărim linia defensivă? Vei ataca devreme sau te vei concentra pe dezvoltare?

În prezent, se lucrează la „Starcraft 2 API”, care permite AI să interacționeze pe deplin cu interfața jocului, oricine poate lua parte la dezvoltare, pentru care au fost publicate sarcini tehnice [41] , care sunt planificate a fi implementat în primul trimestru al anului 2017. AI însuși va învăța urmărind reluări ale altor jucători care au luat parte la jocurile clasate.

Într-un turneu din 19 decembrie 2018 între AlphaStar și doi jucători profesioniști din top 100 TLO și MaNa, AlphaStar a câștigat cu 10-0. În același timp, MaNa a reușit să câștige un joc extra-legal [42] [43] [44]

Pe 24 ianuarie 2019, a fost introdus programul AlphaStar, specializat în jocul StarCraft II din genul de strategie în timp real . AlphaStar a predat mai întâi programul din înregistrările jocurilor oamenilor, apoi l-a inclus în „AlphaStar League”, unde AI-ul a jucat nu numai împotriva ei înșiși, ci și agenții „de exploatare”, care erau versiuni ale AI care vizau în mod special Punctele slabe ale AlphaStar și reprezentau fiecare dintre cele trei rase [40] . Antrenamentul a asigurat că AlphaStar va fi un adversar formidabil pentru toate cele trei curse și pentru fiecare strategie de joc. La momentul prezentării, AlphaStar avea cunoștințe echivalente cu 200 de ani de timp de joc. [45] . În același timp, dezvoltatorii au încercat să limiteze capacitățile AI, de exemplu, prin limitarea numărului de acțiuni pe minut, echivalând cu numărul mediu de acțiuni ale unui jucător bun (ceea ce nu împiedică programul să arate rezultate imposibile). pentru oameni), din cauza cărora programul a fost forțat să învețe cum să câștige cu o strategie pe termen lung [40] . Viteza de reacție este de aproximativ 3 cadre de la apariția inamicului în zona de vizibilitate până la răspuns. S-a redus dimensiunea câmpului vizual al IA la câmpul vizual al jucătorului.

Până la sfârșitul lunii octombrie 2019, AI a devenit marele maestru al jocului, depășind 99,8% dintre jucătorii umani înregistrați în Starcraft II. AlphaStar a avut nevoie de 44 de zile de antrenament pentru a atinge această realizare. [40] .

Jucând Go

În octombrie 2015 , software-ul pentru jocuri go de la DeepMind AlphaGo [46] l-a învins pe campionul european Go Fan Hui (2nd dan ) cu 5-0 [2] . Știrea a fost anunțată abia pe 27 ianuarie 2016, concomitent cu publicarea unui articol în revista Nature [2] .

Este pentru prima dată în istorie când un AI a învins un profesionist la Go [47] ; înainte de AlphaGo, toate AI-urile cunoscute jucau Go doar la nivel de amatori. Go este considerat un joc destul de greu de câștigat pentru un computer (comparativ cu jocurile similare, de exemplu, șah) din cauza numărului mare de opțiuni pentru mișcări, din această cauză, metoda tradițională AI de enumerare a mutărilor este practic inaplicabilă [ 2] [48] . În martie 2016, programul a câștigat un meci împotriva unuia dintre cei mai puternici goists din lume, Lee Sedol , cu scorul de 4-1.

Alte destinații

Publicațiile DeepMind acoperă următoarele subiecte [49] : înțelegerea limbajului natural de către mașini [50] , generarea de imagini bazată pe șabloane folosind rețele neuronale [51] , recunoașterea vorbirii , algoritmi de antrenament al rețelelor neuronale.

Deep Mind Health

DeepMind Health este o divizie a DeepMind care lucrează în domeniul inteligenței artificiale în medicină [52] [53] [54] . Deschiderea sa a fost anunțată pe 24 februarie 2016 pe site-ul companiei. Divizia este condusă de Mustafa Suleiman .

În activitatea sa, DeepMind Health va colabora cu Serviciul Național de Sănătate din Regatul Unit . DeepMind Health intenționează să ofere medicilor expertiza tehnică pentru a dezvolta și îmbunătăți tehnologiile de îngrijire a pacienților. O atenție deosebită va fi acordată securității datelor pacienților și confidențialității. Performanța unității va fi analizată de un consiliu de experți independenți, inclusiv Richard Horton ., editor al respectatului jurnal medical The Lancet .

DeepMind Health lucrează în prezent la crearea de instrumente electronice care simplifică munca medicului. A fost introdusă o aplicație pentru smartphone pentru a diagnostica mai precis leziunile renale acute . DeepMind a cumpărat și o aplicație medicală, un task manager pentru medici. Echipa de medici de la Imperial College London care l-a creat se alătură DeepMind Health. Suma tranzacției nu a fost dezvăluită.

În decembrie 2020, echipa DeepMind a anunțat că a rezolvat problema științifică fundamentală a predicției structurii proteinelor. Programul, dezvoltat de companie și bazat pe rețele neuronale, a reușit să prezică structura proteinei cu o acuratețe de 90% (ceea ce este mai bun decât metodele moderne de scanare). Acest lucru face posibilă construirea de modele de proteine ​​3D bazate pe secvența genomică de codificare, care este de mare importanță pentru dezvoltarea de noi medicamente și înțelegerea proceselor biochimice în general. [55]

Cooperarea cu universitățile

În 2014, DeepMind începe o colaborare cu Universitatea din Oxford [56] [57] . DeepMind angajează două echipe de IA de vârf din Oxford. Aceasta este o echipă de experți de top din lume în aplicarea învățării profunde la înțelegerea limbajului natural de către mașini : profesorii Nando De Freitas și Phil Blancom, dr. Edward Grevenstett și Karl Moritz. Și o echipă formată din unii dintre cei mai importanți experți din lume în viziunea artificială : Dr. Karen Simonyan și Max Jadenberg, profesorul Andrew Zisserman. Ca parte a colaborării, Facultatea de Informatică și Facultatea de Inginerie vor primi finanțare semnificativă de la Google. DeepMind planifică, de asemenea, un program de stagiu pentru studenți, prelegeri și seminarii pentru studenți.

Oamenii de știință din alte universități lucrează și cu DeepMind. David Silver, coautor al lucrării AlphaGo [58] și al multor publicații DeepMind despre învățarea prin consolidare , ține prelegeri la University College London [59] . Unele publicații DeepMind sunt în colaborare cu oameni de știință din următoarele organizații [49] : Universitatea din Toronto , Universitatea din Montreal , Universitatea Națională Australiană , Universitatea din Amsterdam , UC Berkeley , INRIA .

Note

  1. ↑ Andrew Eland, directorul DeepMind, pleacă pentru a lansa startup-ul . Preluat la 6 februarie 2020. Arhivat din original la 30 decembrie 2019.
  2. ↑ 1 2 3 4 Google realizează o „recunoaștere” AI învingând campionul Go - BBC  News . Stirile BBC. Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original la 30 ianuarie 2016.
  3. ↑ 1 2 Blogul Fizicii arXiv. Ultima descoperire AI DeepMind făcută înainte ca Google să-l cumpere pentru 400 de milioane de dolari: sfârșitul este aproape. Oamenii au pierdut o altă bătălie cheie în războiul împotriva dominației computerelor . Mediu (29 ianuarie 2014). Preluat la 8 februarie 2016. Arhivat din original la 1 mai 2019.
  4. ↑ Algoritmul DeepMind a prezis structura proteinei din secvența de aminoacizi. Copie de arhivă din 5 decembrie 2020 pe Wayback Machine
  5. ↑ Amy Thomson. Google cumpără compania britanică de inteligență artificială DeepMind . Bloomberg.com. Consultat la 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 7 martie 2016.
  6. ↑ Gibbs, Samuel . Demis Hassabis: 15 fapte despre fondatorul DeepMind Technologies  (engleză) , The Guardian  (28 ianuarie 2014). Arhivat din original pe 16 august 2015. Preluat la 8 februarie 2016.
  7. ↑ Davies, Sally . DeepMind buy heralds rise of the machines , Financial Times  (27 ianuarie 2014). Arhivat din original pe 12 martie 2016. Preluat la 8 februarie 2016.
  8. ↑ „DeepMind Technologies Investors” . Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 17 martie 2015.
  9. ↑ Elon Musk: Inteligența artificială „Potențial mai periculoasă decât nuclearele” . International Business Times Marea Britanie. Consultat la 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 3 februarie 2016.
  10. ↑ Exclusiv: Google va cumpăra startup-ul de inteligență artificială DeepMind pentru 400 de milioane de dolari . Re/codare. Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 27 ianuarie 2016.
  11. ↑ Computer Laboratory: Hall of Fame Awards . www.cl.cam.ac.uk. Consultat la 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 3 februarie 2016.
  12. ↑ Google va cumpăra compania de inteligență artificială DeepMind , Reuters  (27 ianuarie 2014). Arhivat din original pe 11 martie 2016. Preluat la 8 februarie 2016.
  13. ↑ Calculatoare, jocuri  // The Economist. — ISSN 0013-0613 . Arhivat din original pe 14 ianuarie 2018.
  14. ↑ Catherine Shu. Google achiziționează DeepMind, startup-ul de inteligență artificială, pentru mai mult de 500 de milioane de dolari . criză tehnologică. Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original la 28 ianuarie 2014.
  15. ↑ Google va cumpăra compania de inteligență artificială DeepMind , Reuters  (27 ianuarie 2014). Arhivat din original pe 27 ianuarie 2014. Preluat la 8 februarie 2016.
  16. ↑ Gibbs, Samuel . Google cumpără startup-ul britanic de inteligență artificială Deepmind pentru 400 de milioane de lire sterline  , The Guardian (  27 ianuarie 2014). Arhivat din original pe 3 februarie 2014. Preluat la 8 februarie 2016.
  17. ↑ Google bate Facebook pentru DeepMind, creează un comitet de etică . Informatia. Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original la 31 ianuarie 2014.
  18. ↑ În interiorul Mysterious Board Ethics Google . Forbes. Consultat la 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 4 martie 2016.
  19. ↑ 1 2 Google DeepMind . deepmind.com Preluat la 8 februarie 2016. Arhivat din original la 13 octombrie 2014.
  20. ↑ Legg, Shane; Veness, Joel (29 septembrie 2011). „O aproximare a măsurii de inteligență universală” . Preluat la 8 februarie 2016. Arhivat din original la 11 iunie 2016.
  21. ↑ Hassabis, Demis (23 februarie 2012). „Modelează algoritmii creierului” . Consultat la 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 4 martie 2016.
  22. ↑ 1 2 3 Royal Television Society. Prelegere publică cu Demis Hassabis de la Google DeepMind (19 noiembrie 2015). Consultat la 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 2 februarie 2016.
  23. ↑ Întrebări și răspunsuri cu Shane Legg despre riscurile din AI - Less Wrong . lesswrong.com. Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 24 octombrie 2014.
  24. ↑ „Noul truc al DeepMind AI este să joace „Quake III Arena” ca un om” Arhivat 5 iulie 2018 la Wayback Machine Engadget, 7 martie 2018
  25. ↑ Inteligența artificială a învățat să joace „uman” Quake III Arena . Consultat la 15 iulie 2018. Arhivat din original la 15 iulie 2018.
  26. ↑ Alex Graves, Greg Wayne, Ivo Danihelka. Neural Turing Machines  // arXiv:1410.5401[cs]. — 20.10.2014. Arhivat din original pe 13 ianuarie 2016.
  27. ↑ Cel mai bun din 2014: Startup-ul secret DeepMind de la Google dezvăluie o „Mașină de Turing Neural” . MIT Technology Review. Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 2 aprilie 2017.
  28. ↑ 12 DQN | Google DeepMind (link indisponibil) . deepmind.com Consultat la 10 februarie 2016. Arhivat din original pe 9 februarie 2016. 
  29. ↑ Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness. Control la nivel uman prin învățare de întărire profundă   // Natura . — 26-02-2015. — Vol. 518 , iss. 7540 . — P. 529–533 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/nature14236 . Arhivat din original pe 25 septembrie 2017.
  30. ↑ 1 2 Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou. Jucând Atari cu Deep Reinforcement Learning  // arXiv:1312.5602 [cs]. — 19.12.2013. Arhivat din original pe 13 februarie 2016.
  31. ↑ De la pixeli la acțiuni: control la nivel uman prin Deep Reinforcement  Learning . blog de cercetare. Consultat la 8 februarie 2016. Arhivat din original pe 5 februarie 2016.
  32. ↑ AI lui DeepMind este acum un profesionist de jocuri Atari (Wired UK) . cu fir Marea Britanie. Preluat la 8 februarie 2016. Arhivat din original la 21 mai 2016.
  33. ↑ Volodymyr Mnih, Adrià Puigdomènech Badia, Mehdi Mirza, Alex Graves, Timothy P. Lillicrap. Metode asincrone pentru învățare prin consolidare profundă  // arXiv:1602.01783 [cs]. — 2016-02-04. Arhivat din original pe 18 februarie 2016.
  34. ↑ Jacob Aron. Google DeepMind AI navighează într-un labirint 3D asemănător Doom doar  privind . Un nou om de știință. Consultat la 14 februarie 2016. Arhivat din original pe 6 februarie 2016.
  35. ↑ Mintea adâncă. Metode asincrone pentru învățare prin consolidare profundă: TORCS (4 februarie 2016). Data accesului: 14 februarie 2016. Arhivat din original pe 14 februarie 2016.
  36. ↑ Mintea adâncă. Metode asincrone pentru învățare prin consolidare profundă: labirint (4 februarie 2016). Data accesului: 14 februarie 2016. Arhivat din original pe 14 februarie 2016.
  37. ↑ Mintea adâncă. Metode asincrone pentru învățare prin consolidare profundă: MuJoCo (4 februarie 2016). Data accesului: 14 februarie 2016. Arhivat din original pe 4 decembrie 2016.
  38. ↑ DeepMind și Blizzard vor lansa StarCraft II ca mediu de cercetare AI | minte adâncă . minte adâncă. Preluat la 11 noiembrie 2016. Arhivat din original la 5 august 2019.
  39. ↑ BlizzCon: DeepMind și AI auto-învățare în StarCraft II . StarCraft II. Consultat la 11 noiembrie 2016. Arhivat din original pe 10 noiembrie 2016.
  40. ↑ 1 2 3 4 Sample, Ian . AI devine mare maestru în StarCraft II, „diabolic de complex” , Guardian  (30 octombrie 2019). Arhivat din original pe 29 decembrie 2020. Preluat la 31 octombrie 2019.
  41. ↑ StarCraft II API -- Proiectare tehnică - Forumuri StarCraft II . us.battle.net. Consultat la 11 noiembrie 2016. Arhivat din original pe 10 noiembrie 2016.
  42. ↑ AlphaStar: Stăpânirea jocului de strategie în timp real StarCraft II | minte adâncă . minte adâncă. Preluat la 24 ianuarie 2019. Arhivat din original la 24 ianuarie 2019.
  43. ↑ Rețeaua neuronală AlphaStar învinge jucătorii profesioniști în StarCraft II . Preluat la 25 ianuarie 2019. Arhivat din original la 11 decembrie 2019.
  44. ↑ AlphaStar - un nou sistem de inteligență artificială pentru StarCraft II de la DeepMind (traducere completă) . Preluat la 25 ianuarie 2019. Arhivat din original la 26 ianuarie 2019.
  45. ↑ Ryan Whitwam. DeepMind AI provoacă jucătorii pro StarCraft II, câștigă aproape fiecare meci - ExtremeTech . ExtremeTech (24 ianuarie 2019). Consultat la 8 februarie 2019. Arhivat din original pe 5 februarie 2019.
  46. ↑ AlphaGo | Google DeepMind (link indisponibil) . deepmind.com Data accesului: 10 februarie 2016. Arhivat din original pe 25 februarie 2016. 
  47. ↑ Tual, David Larousserie et Morgane . Premiere défaite d'un professionnel du go contre une intelligence artificielle  (franceză) , Le Monde.fr . Arhivat din original pe 29 ianuarie 2016. Preluat la 8 februarie 2016.
  48. ↑ AlphaGo: Stăpânirea jocului antic Go cu Machine Learning . blog de cercetare. Data accesului: 8 februarie 2016. Arhivat din original la 1 februarie 2016.
  49. ↑ 12 Publicații | Google DeepMind (link indisponibil) . deepmind.com Consultat la 10 februarie 2016. Arhivat din original pe 7 februarie 2016. 
  50. ↑ Karl Moritz Hermann, Tomáš Kočiský, Edward Grefenstette, Lasse Espeholt, Will Kay. Mașini de predare să citească și să  înțeleagă // arXiv:1506.03340 [cs]. — 10.06.2015. Arhivat din original pe 19 februarie 2016.
  51. ↑ Ivo Danihelka. DRAW: O rețea neuronală recurentă pentru generarea de imagini de Google DeepMind (17 septembrie 2015). Preluat la 10 februarie 2016. Arhivat din original la 21 iulie 2017.
  52. ↑ Sănătate | Google DeepMind . deepmind.com Consultat la 27 februarie 2016. Arhivat din original pe 27 februarie 2016.
  53. ↑ Francisco, Sarah Boseley Paul Lewis în San . Îngrijire inteligentă: cum lucrează Google DeepMind cu spitalele NHS  , The Guardian (  24 februarie 2016). Arhivat din original pe 27 februarie 2016. Preluat la 27 februarie 2016.
  54. ↑ Jack Clark. Google DeepMind Formează unitatea de sănătate pentru a construi software medical . Bloomberg.com. Consultat la 27 februarie 2016. Arhivat din original pe 27 februarie 2016.
  55. ↑ „Problema proteică” fundamentală rezolvată. Oamenii de știință s-au luptat pentru o jumătate de secol și , în cele din urmă, programatorii Google i- au ajutat - și acest lucru poate fi foarte important pentru medicină
  56. ↑ În echipă cu Universitatea Oxford în domeniul  inteligenței artificiale . Blogul Google Europa. Consultat la 10 februarie 2016. Arhivat din original pe 22 februarie 2016.
  57. ↑ Universitatea din Oxford face echipă cu Google DeepMind în domeniul inteligenței artificiale . Departamentul de Informatică. Consultat la 10 februarie 2016. Arhivat din original pe 5 februarie 2016.
  58. ↑ David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre. Stăpânește jocul Go cu rețele neuronale profunde și căutare în arbori   // Natură . — 28-01-2016. — Vol. 529 , iss. 7587 . — P. 484–489 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/nature16961 . Arhivat din original pe 24 septembrie 2019.
  59. ↑ David Silver . www0.cs.ucl.ac.uk. Consultat la 10 februarie 2016. Arhivat din original pe 20 februarie 2016.
  Accesați articolul Wikidata  În rețelele sociale
Foto, video și audio
Site-uri tematice
În cataloagele bibliografice
 Alfabet
Subdiviziuni Logo alfabet
Fost
oameni
Fondatori