Google DeepMind

Bugünlerde Google DeepMind herkesin dilinde olan bir konu. Tarihsel önemi, toplum üzerindeki etkisi veya günümüz dünyasındaki etkisi nedeniyle Google DeepMind araştırmacıların, akademisyenlerin ve genel halkın ilgi odağı haline geldi. Bu makalede bu konuyu farklı perspektiflerden derinlemesine inceleyeceğiz, kökenlerini, gelişimini ve farklı alanlardaki sonuçlarını analiz edeceğiz. Ayrıca, Google DeepMind'in hem olumlu hem de olumsuz yönlerini ele alan eksiksiz ve ayrıntılı bir genel bakış sunmaya çalışacağız. Hiç şüphesiz Google DeepMind pek çok kişinin merakını uyandıran büyüleyici bir konudur ve burada sunacağımız bilgilerin okuyucularımızın büyük ilgisini çekeceğine eminiz.

DeepMind Technologies Limited
SloganSolving intelligence to advance science and benefit humanity
(Bilimi ilerletmek ve insanlığa fayda sağlamak için zekayı çözmek)
TipYan kuruluş
EndüstriYapay zekâ
Kuruluş23 Eylül 2010) (2010-09-23)[1]
Kurucu
Genel merkeziLondra, Birleşik Krallık[2]
Önemli kişiler
ÜrünAlphaGo, AlphaStar, AlphaFold, AlphaZero
SahibiBağımsız (2010-2014)
Google LLC (2014–2015)
Alphabet Inc. (2015-günümüz)
Çalışan sayısı1,000+ (2022)[3]
Web sitesideepmind.com
Yapay zekâ
dizisinin bir parçası
Gelişim süreci
Yaklaşımlar
Felsefe
Tarihçe
Teknoloji
Sözlük

DeepMind Technologies, Alphabet Inc.'in bir yan kuruluşu olup, 2010'da kurulmuş bir İngiliz yapay zekâ program geliştirme şirketidir. DeepMind, 2014'te Google tarafından satın alınmıştır.[4] Şirketin merkezi Londra'dadır ve Kanada, Fransa ve Amerika Birleşik Devletleri'nde araştırma merkezleri bulunmaktadır.[5][6] 2015'te, Google'ın ana şirketi olan Alphabet Inc.'in tamamına sahip olduğu bir yan kuruluş oldu.

DeepMind, insanlara benzer şekilde video oyunlarının nasıl oynanacağını öğrenen bir sinir ağı yaratıyor.[7] Ayrıca, insan beyninin kısa süreli belleğini taklit etmesi beklenen geleneksel bir Turing makinesi gibi harici belleğe erişebilen bir sinir ağı da yarattı.[8][9]

DeepMind, AlphaGo programının bir belgesel filmininde konusu olan beş maçlık bir maçta dünya şampiyonu bir insan profesyonel Go oyuncusu Lee Sedol'u yenmesinden sonra 2016 yılında manşetlere girdi.[10] Daha genel bir program olan AlphaZero, pekiştirmeli öğrenmeyi kullanarak birkaç gün kendi kendine oynadıktan sonra go, satranç ve shogi (Japon satrancı) oynayan en güçlü programları yendi.[11] 2020'de DeepMind, AlphaFold ile protein katlanması probleminde önemli ilerlemeler kaydetti.[12] Temmuz 2022'de, neredeyse bilinen tüm proteinleri temsil eden 200 milyondan fazla tahmini protein yapısının AlphaFold veritabanında yayınlanacağı açıklandı.[13][14]

DeepMind, 28 Nisan 2022'de Flamingo adlı bir tekli görsel dil modeli (VLM) hakkında bir blog yazısı yayınladı. Flamingo, sadece birkaç eğitim görüntüsüyle herhangi bir şeyin görselini doğru bir şekilde tanımlayabilir.[15][16] Temmuz 2022'de DeepMind, Stratego masa oyununu bir insan uzmanı düzeyinde oynayabilen, modelsiz, çok aracılı pekiştirmeli bir öğrenme sistemi olan DeepNash'in geliştirildiğini duyurdu.[17][18]

Araştırma

Şirketin hedefi "zekayı anlamak".[19] Bu hedefe machine learning ve systems neuroscience alanındaki en iyi teknikleri kullanarak kapsamlı öğrenme algoritmaları kurarak ulaşmaya çalışıyor.[19] 

Derin destekli öğrenme

IBM'in Deep Blue yazılımı ya da Watson gibi önceden belirlenmiş bir amaç için geliştirilmiş programların aksine DeepMind programı iddia edildiğine göre önceden programlanmamış: tecrübelerinden öğrenmektedir. Sistem eski bilgisayar oyunlarında deneniyor. Programın kodlarında hiçbir değişiklik yapmadan, DeepMind'ın yapay zekası oyunu nasıl oynayacağını anlıyor ve yeterince sayıda oynadıktan sonra birçok insandan daha iyi oynayacak seviyeye geliyor.[20]

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  1. ^ "DeepMind Technologies Limited – Overview (free company information from Companies House)". Companies House. 14 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Mart 2016. 
  2. ^ "King's Cross - S2 Building - SES Engineering Services". SES Engineering Services (İngilizce). 20 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2022. 
  3. ^ Kahn, Jeremy (30 Mart 2022). "Former DeepMind employees say A.I. company mishandled serious sexual assault complaints". Fortune. 24 Haziran 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  4. ^ Bray, Chad (27 Ocak 2014). "Google Acquires British Artificial Intelligence Developer". DealBook (İngilizce). 27 Ocak 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Kasım 2019. 
  5. ^ "About Us | DeepMind". DeepMind. 23 Aralık 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  6. ^ "A return to Paris | DeepMind". DeepMind. 29 Mart 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  7. ^ "The Last AI Breakthrough DeepMind Made Before Google Bought It". The Physics arXiv Blog. 29 Ocak 2014. 26 Ağustos 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ekim 2014. 
  8. ^ Best of 2014: Google's Secretive DeepMind Startup Unveils a Neural Turing Machine 4 Aralık 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., MIT Technology Review.
  9. ^ Graves, Alex; Wayne, Greg; Reynolds, Malcolm; Harley, Tim; Danihelka, Ivo; Grabska-Barwińska, Agnieszka; Colmenarejo, Sergio Gómez; Grefenstette, Edward; Ramalho, Tiago (12 Ekim 2016). "Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory". Nature (İngilizce). 538 (7626). ss. 471-476. Bibcode:2016Natur.538..471G. doi:10.1038/nature20101. ISSN 1476-4687. PMID 27732574. 205251479. 2 Ekim 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ekim 2022. 
  10. ^ Kohs, Greg (29 Eylül 2017). "AlphaGo". 6 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ocak 2018. 
  11. ^ Silver, David; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Lai, Matthew; Guez, Arthur; Lanctot, Marc; Sifre, Laurent; Kumaran, Dharshan; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy; Simonyan, Karen; Hassabis, Demis (5 Aralık 2017). "Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm". arXiv:1712.01815 $2. 
  12. ^ Callaway, Ewen (30 Kasım 2020). "'It will change everything': DeepMind's AI makes gigantic leap in solving protein structures". Nature. 28 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 31 Temmuz 2021. 
  13. ^ Geddes, Linda (28 Temmuz 2022). "DeepMind uncovers structure of 200m proteins in scientific leap forward". The Guardian. 2 Ekim 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ekim 2022. 
  14. ^ "AlphaFold reveals the structure of the protein universe". DeepMind. 28 Temmuz 2022. 28 Temmuz 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  15. ^ "Tackling multiple tasks with a single visual language model". DeepMind (İngilizce). 28 Nisan 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Nisan 2022. 
  16. ^ Alayrac, Jean-Baptiste (2022). "Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning" (PDF). arXiv:2204.14198 $2. 28 Nisan 2022 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. 
  17. ^ "DeepMind AI Researchers Introduce 'DeepNash', An Autonomous Agent Trained With Model-Free Multiagent Reinforcement Learning That Learns To Play The Game Of Stratego At Expert Level". MarkTechPost. 9 Temmuz 2022. 9 Temmuz 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  18. ^ "Première défaite d'un professionnel du go contre une intelligence artificielle". Le Monde. 27 Ocak 2016. 29 Ocak 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Mart 2016. 
  19. ^ a b "DeepMind Technologies Website". DeepMind Technologies. 16 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Ekim 2014. 
  20. ^ Deepmind artificial intelligence @ FDOT14. 19 Nisan 2014. 8 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Mart 2016. 

Dış bağlantılar