Google’ın DeepMind AI’sinin Zaten Yapabileceği 5 Şaşırtıcı Şey

Yapay zeka devrimi hem korkutucu hem de heyecan verici olabilir. Buna rağmen, yalnızca insanların yapabileceği belirli iş ve görevlerin olduğu varsayımıyla her zaman güvende hissettik..

Ancak hiçbir şey, Google’ın DeepMind AI’nın kazandıklarından daha fazla soru sormuyor. Bu gelişmiş AI'nın çoğumuzun asla görmediği şekilde elde ettiği bazı şeylere bir göz atalım..

DeepMind Nedir??

DeepMind, yapay zekanın ve derin takviye makinesi öğreniminin geliştirilmesine odaklanan bir Google kuruluşudur. (Yapay zeka nedir? Yapay Zeka Nedir Değildir Yapay Zeka Nedir Değildir? Akıllı, duyarlı robotlar dünyayı ele geçirecek mi? Bugün değil - ve belki de hiç.) AlphaGo AI, Go'nun profesyonel (insan) dünya şampiyonu yendi AI'lar Kazanıyor: Bilgisayarlar İnsanları Yendiğinde 5 Kez AI'lar Kazanıyor: Bilgisayarlar İnsanları Yendiğinde 5 Kez Yapay zeka iyi gidiyor. Aslında, bilgisayarlar şimdi insanlığın sunabileceği en iyi ve en parlak beyinleri atıyor. Bu bize ne ifade ediyor? 2015 yılında hedefleri ve hedefleri masa oyunlarında insanları yenmek için çok ileri gidiyor.

AI algoritmalarının derin pekiştirme öğrenmesi, hem araştırma hem de uygulamalı bağlamlarda kullanılmıştır. Her yıl, şirketin yapay zekası geliştiren karmaşık yetenekler geliştirmesi sayesinde yeni ilerlemeler kaydedilmiştir..

Önemli Şeyler DeepMind Yapabilir

Şimdiye kadar, DeepMind'in AI'si, tıp endüstrisi, Google'ın Android işletmesi ve Google'ın diğer genel AI deneylerinde amaçlar buldu. İşte dikkat çeken başarılarından beşi.

1. DeepMind AI Kendisini Yürümeyi Öğretti

DeepMind'in AI'sından gelen en kalıcı görsellerden biri, yürümeyi öğrenen bir DeepMind sinir ağını gösteren bir videoyu başardı.

AI'ya, gövde sayısı eklem sayısı, uzuvların serbestlik derecesi ve sanal ortamda geçiş yapmak için ihtiyaç duyduğu engeller dahil, tork kontrollü sanal gövdeler için parametreler verildi. Bu ortamlar usule göre engeller veya boşluklar gibi çeşitli engel tipleri ile oluşturulmuştur..

Bu engellerin nasıl aşılacağı öğretilmeden, AI'nın kendi dünyasında nasıl hareket edeceğini ve manevra yapacağını sıfırdan öğrenmesi gerekiyordu. Bu sınırlı bilgiyle AI, insana özgü, iki ayaklı ve dört bacaklı vücut dahil olmak üzere çeşitli bedenlerde nasıl yürüyeceğini öğretti..

Sadece yürümeyi ve koşmayı öğrenmekle kalmadı, aynı zamanda sanal ortamlardaki boşlukları aşmak ve çıkıntılara çıkmak gibi engelleri de başarıyla çözebildi. Bu, aynı zamanda, uzuvlarının bazı yaratıcı kullanımları ile ortaya çıktığından beri izlemek için inanılmaz derecede eğlenceliydi..

2. DeepMind AI, Kendi Görüntülerini Oluşturabilir

Google'ın DeepMind AI tarafından oluşturulan resimler (Resim Kredisi: DeepMind)

DeepMind'in AI'sı tarafından geliştirilen ilginç bir özellik, hiçbir şeyden kendi orijinal, gerçekçi görüntülerini yaratma yeteneğidir. Bunu yapmak için araştırmacılar, AI'nın öğrenmesi için gerçek dünyadan örnek görüntüler sağlamak amacıyla ImageNet'i veritabanı olarak kullandılar..

Sinir ağı, sadece verilerden öğrendiklerine dayanarak görüntüler üretmek için değil, aynı zamanda üretilen görüntüleri gerçek dünya görüntülerinden ayırabilir.

Algoritma, bir süredir var olan bir AI algoritması türü olan Generative Adversarial Networks'ü (GAN) kullanır. Ancak, DeepMind AI’nın imaj neslini eşsiz kılan, teknolojiyi ne kadar geliştirdiği ve optimize ettiği. Oluşturulan görüntüleri değerlendirmek için kullanılan kalite ölçütleri bağlamında, DeepMind AI tarafından oluşturulan örnekler diğer denemeleri belirgin bir marjla geride bıraktı..

3. DeepMind Botları, İnsanları Stratejik Olarak Düşünebilir

Hiçbir şey, SkyNet’in görüntülerini, DeepMind AI’nın insan rakiplerini nasıl stratejik olarak düşünmeyi öğrendiğini öğrendiğinin farkına varamaz. DeepMind AI'in tahta oyunlarda insan rakiplerini dövdüğünü duymuş olabilirsiniz, ancak şimdi bir takımda nasıl çalışılacağını biliyor.

DeepMind AI, Quake III Arena'nın Yakalama Bayrak maçlarında insanların nasıl yenileceğini buldu. Ekip çalışması yetenekleri diğer AI'larla bile sınırlı değil, bot oyunda rakipleri yenmek için insan ekipleriyle bile çalışabiliyordu..

“Takviye öğrenmedeki yeni gelişmeler sayesinde, ajanlarımız Quake III Arena Bayrağı Yakala, karmaşık bir çok oyunculu ortam ve kanonik 3D birinci şahıs çok oyunculu oyunlardan biri olan insan düzeyinde performans elde etti,” DeepMind açıklamasında söyledi. “Bu ajanlar hem yapay ajanlarla hem de insan oyuncularla takım kurma yeteneğini gösterir..”

Robotlar, prosedürel olarak oluşturulmuş (ve bu nedenle görünmeyen) ortamlarda nasıl görüleceğini ve davranılacağını sıfırdan öğrenmek zorunda kaldı. Bunu oyunun kurallarını bile bilmeden yaptılar. Daha sonra kazanmak için nasıl işbirliği yapıp rekabet edeceğini öğrenmek zorunda kaldılar. Araştırmacılar AI'yı uygun şekilde adlandırdı “Kazanmak (FTW) ajanları için”. Bu AI 40 insan oyuncuyla bir turnuvaya katıldı.

Araştırmacılar bile performanslarını düşürmek için botların doğruluğunu ve tepkisini azalttı. Buna rağmen, kamp üsleri ve takip eden takım arkadaşları gibi insan benzeri davranışları kazandılar..

Quake III Arena'da DeepMind AI antrenmanı sırasındaki ajanların performansı. Kredi: DeepMind

Sıfır toplamlı oyunlarda oyuncuların becerilerini puanlamak için kullanılan bir metrik olan Elo puanlarını ölçerken FTW acenteleri, antrenmanı boyunca sıradan oyuncuların ve oyuncuların ortalama puanını aştı..

4. DeepMind AI Kendine Harita Olmadan Nasıl Gezileceğini Öğretti

DeepMind'in AI'sının en etkileyici başarılarından biri, haritasız bir şehirde gezinme yeteneği. AI bunun yerine deneyimden öğrenmeye güveniyordu. Bu, insanların her zaman gerçekleştirdikleri nispeten basit bir iştir. Ancak bunu yapmamızı sağlayan altta yatan zihinsel mekanizmalar çok karmaşıktır..

DeepMind AI, büyük şehirlerde gezinmek ve haritasız belirli bir yere ulaşmak zorunda kaldı. AI, Google Sokak Görünümü resimlerinden türetilen birinci şahıs bakış açısıyla sanal ortamında ilerliyor.

Zamanla, AI farklı şehirleri ve şehir sakinleri gibi bir yerlere sahip olmanın yollarını ezberledi.

“Temsilci, sonsuz bir teslimat setiyle görevlendirilen ancak harita olmadan görevlendirilen bir kurye gibi bir hedef hedefe ulaştığında (örneğin, bir enlem ve boylam koordinatı çifti olarak belirtilir) ödüllendirilir,” DeepMind, proje konusundaki açıklamalarında.

Zamanla, AI yeni şehirlerde nasıl gezinileceğini öğrendi. Öğrendiklerini yeni şehirlere bile uygulayabildi. Örneğin, kavşakların nasıl çalıştığını öğrendikten sonra, bu bilgiyi gelecekteki şehirler için kullanır.

Şirketin AI'sı daha önce birçoğumuzun hala yapamadığı bir şey olan 3D labirentlerinde nasıl başarılı bir şekilde gezinileceğini de öğrenmişti..

5. DeepMind, Bazı Hastalıkları Doktorlardan Daha İyi Algılayabilir

AI yakın zamanda doktorların yerini almayacak olsa da, teknoloji sağlık hizmetlerinde devrim yaratıyor 5 Nesnelerin İnternetinin Sağlık Hizmetinde Devrim Yarattığı Yollar 5 Nesnelerin İnternetinin Devrimdeki Yolları Sağlık Hizmetlerinde Devrim Yaratan Yolları tıp dünyasında devrim yaratıyor. bir çok yoldan. DeepMind ayrıca tıp alanında bazı şaşırtıcı şeyler yapıyor.

Londra'daki Moorfields Göz Hastanesi ile yapılan ortaklığın ardından, DeepMind AI, 50'den fazla göz hastalığının nasıl tespit edilip doğru şekilde teşhis edildiğini öğrendi. Bunu binlerce tarama analiz ederek yaptı. Buna glokom, maküler dejenerasyon ve görme bozukluğuna neden olan diğer hastalıklar dahildir..

Bulguların ayrıntılarını açıklayan makalede araştırmacılar AI’nın gösterdiğini söyledi “uzmanlarınkına ulaşan ya da bu seviyeyi geçen bir öneride bulunma performansı”.

Google ayrıca meme kanseri tarama projesini Japonya'ya genişletti. Bu, Cancer Research UK Imperial Centre ile ortaklığında ümit veren ilerlemeyi takip ediyor.

Bu araçlar umarım doktorların hasta taramalarını çok daha hızlı bir şekilde gerçekleştirmelerini sağlar. Bu çok önemlidir, çünkü erken müdahale birçok hastalığın tedavisinde önemlidir..

AI bizi şaşırtmaya devam edecek

Bunlar, Google’ın DeepMind AI’sının yapabileceği beklenmedik şeylerden sadece birkaçı. Her gelişmeyle birlikte araştırmacıların daha yüksek hedeflere ulaşması ve ulaşması için daha iyi bir temel vardır. On yıl öncesinden daha az fantezi gibi görünen şey bugün bir gerçektir..

Ama geleceğimizde ne yatıyor? Yapay zekanın geleceklerimizi nasıl şekillendireceğini görmek için AI'daki trendler hakkındaki makalemize göz attığınızdan emin olun. AI Gelecek On Yıldaki Hayatınızı Nasıl Etkileyecek? AI, Gelecek On Yıldaki Hayatınızı Nasıl Etkileyecek? Yapay zeka hızla büyüyor ve dünyayı değiştirmeye hazır görünüyor. Bu değişim önümüzdeki birkaç yıl içinde nasıl kendini gösterecek? İşte bazı iyi tahminler. .