stringtranslate.com

Гугл ДипМайнд

DeepMind Technologies Limited , [4] ведущая бизнес как Google DeepMind , — британско-американская исследовательская лаборатория искусственного интеллекта , которая является дочерней компанией Google . Основанная в Великобритании в 2010 году, она была приобретена Google в 2014 году. [5] Компания базируется в Лондоне , с исследовательскими центрами в Канаде, [6] Франции, [7] Германии и США.

Google DeepMind создал модели нейронных сетей , которые учатся играть в видеоигры так же, как это делают люди, [8] , а также нейронные машины Тьюринга (нейронные сети, которые могут получать доступ к внешней памяти, как обычная машина Тьюринга ), [9] В результате появился компьютер, который отдаленно напоминает кратковременную память человеческого мозга. [10] [11]

DeepMind попала в заголовки газет в 2016 году после того, как ее программа AlphaGo победила профессионального игрока в го Ли Седоля , чемпиона мира, в матче из пяти игр , о котором был снят документальный фильм. [12] Более общая программа, AlphaZero , победила самые мощные программы, играющие в го , шахматы и сёги (японские шахматы) после нескольких дней игры против самой себя с использованием обучения с подкреплением . [13] В 2020 году DeepMind добилась значительных успехов в проблеме сворачивания белков с помощью AlphaFold . [14] В июле 2022 года было объявлено, что в базе данных AlphaFold будет опубликовано более 200 миллионов предсказанных белковых структур, представляющих практически все известные белки. [15] [16]

28 апреля 2022 года компания DeepMind опубликовала сообщение в блоге о единой модели визуального языка (VLM) под названием Flamingo, которая может точно описать изображение чего-либо с помощью всего лишь нескольких обучающих изображений. [17] [18] В июле 2022 года DeepMind объявила о разработке DeepNash, безмодальной многоагентной системы обучения с подкреплением, способной играть в настольную игру Stratego на уровне человека-эксперта. [19] В апреле 2023 года компания объединилась с подразделением Google Brain компании Google AI и стала Google DeepMind.

В ноябре 2023 года Google DeepMind объявил о создании графической сети с открытым исходным кодом для исследования материалов (GNoME). Этот инструмент предлагает миллионы материалов, ранее неизвестных химии, включая несколько сотен тысяч стабильных кристаллических структур, из которых 736 были экспериментально созданы Массачусетским институтом исследований. Технология на момент выпуска. [20] [21]

История

Стартап был основан Демисом Хассабисом , Шейном Леггом и Мустафой Сулейманом в сентябре 2010 года. [22] [23] Хассабис и Легг впервые встретились в отделе вычислительной нейронауки «Гэтсби» Университетского колледжа Лондона (UCL). [24]

Демис Хассабис рассказал, что стартап начал работать над технологией искусственного интеллекта, обучая его играть в старые игры семидесятых и восьмидесятых годов, которые относительно примитивны по сравнению с теми, которые доступны сегодня. Некоторые из этих игр включали Breakout , Pong и Space Invaders . ИИ вводился в одну игру за раз, без какого-либо предварительного знания ее правил. Потратив некоторое время на изучение игры, ИИ в конечном итоге стал в ней экспертом. «Говорят, что когнитивные процессы, через которые проходит ИИ, очень похожи на те, которые использует человек, никогда не видевший игру, чтобы понять и попытаться овладеть ею». [25] Цель основателей — создать универсальный ИИ, который может быть полезен и эффективен практически во всем.

В компанию инвестировали крупные венчурные фирмы Horizons Ventures и Founders Fund , [26] , а также предприниматели Скотт Банистер , [27] Питер Тиль , [28] и Илон Маск . [29] Яан Таллинн был одним из первых инвесторов и консультантом компании. [30] 26 января 2014 года Google подтвердила приобретение DeepMind по цене, предположительно, от 400 до 650 миллионов долларов. [31] [32] [33] и что она согласилась взять на себя управление DeepMind Technologies. Продажа Google произошла после того, как Facebook, как сообщается, завершил переговоры с DeepMind Technologies в 2013 году. [34] Впоследствии компания была переименована в Google DeepMind и сохраняла это название около двух лет. [35]

В 2014 году DeepMind получила награду «Компания года» от Кембриджской компьютерной лаборатории . [36]

В сентябре 2015 года DeepMind и Royal Free NHS Trust подписали первоначальное соглашение об обмене информацией о совместной разработке приложения для управления клиническими задачами Streams. [37]

После приобретения Google компания учредила совет по этике искусственного интеллекта . [38] Совет по этике исследований искусственного интеллекта остается загадкой: и Google, и DeepMind отказываются раскрывать список членов совета. [39] DeepMind открыла новое подразделение под названием «Этика и общество DeepMind», которое сосредоточилось на этических и социальных вопросах, поднятых искусственным интеллектом, при участии выдающегося философа Ника Бострома в качестве консультанта. [40] В октябре 2017 года DeepMind создала новую исследовательскую группу для изучения этики ИИ. [41] [42]

В декабре 2019 года соучредитель Сулейман объявил, что покидает DeepMind, чтобы присоединиться к Google, занимая политическую должность. [43]

В апреле 2023 года DeepMind объединилась с подразделением Google Brain компании Google AI и образовала Google DeepMind в рамках продолжающихся усилий компании по ускорению работы над ИИ в ответ на ChatGPT OpenAI . [44] Это ознаменовало конец многолетней борьбы руководителей DeepMind за обеспечение большей автономии от Google. [45]

Продукты и технологии

В 2016 году компания Google Research опубликовала документ, посвященный безопасности ИИ и предотвращению нежелательного поведения в процессе обучения ИИ. [46] В 2017 году компания DeepMind выпустила GridWorld, испытательный стенд с открытым исходным кодом для оценки того, учится ли алгоритм отключать аварийный переключатель или иным образом демонстрирует определенное нежелательное поведение. [47] [48]

В июле 2018 года исследователи из DeepMind обучили одну из своих систем игре в компьютерную игру Quake III Arena . [49]

По состоянию на 2020 год DeepMind опубликовал более тысячи статей, в том числе тринадцать статей, которые были приняты журналами Nature или Science . [ нужна ссылка ] DeepMind привлекла внимание средств массовой информации в период существования AlphaGo; Согласно поиску LexisNexis , в 2016 году DeepMind упоминалось в 1842 опубликованных новостях, а в 2019 году их количество сократилось до 1363. [50]

Глубокое обучение с подкреплением

В отличие от более ранних ИИ, таких как IBM Deep Blue или Watson , которые были разработаны для заранее определенной цели и функционировали только в рамках этой области, первоначальные алгоритмы DeepMind должны были быть общими. Они использовали обучение с подкреплением — алгоритм, который учится на основе опыта, используя в качестве входных данных только необработанные пиксели. Их первоначальный подход использовал глубокое Q-обучение со сверточной нейронной сетью . [35] [51] Они протестировали систему на видеоиграх, особенно на ранних аркадных играх , таких как Space Invaders или Breakout . [51] [52] Без изменения кода тот же ИИ мог играть в определенные игры более эффективно, чем когда-либо мог это сделать любой человек. [52]

В 2013 году компания DeepMind опубликовала исследование системы искусственного интеллекта, которая превзошла человеческие возможности в таких играх, как Pong , Breakout и Enduro , а также превзошла самые современные производительности в Seaquest , Beamrider и Q*bert . [53] [54] Сообщается, что эта работа привела к приобретению компании Google. [8] Искусственный интеллект DeepMind применялся в видеоиграх, созданных в 1970-х и 1980-х годах ; продолжалась работа над более сложными 3D-играми, такими как Quake , впервые появившаяся в 1990-х годах. [52]

В 2020 году DeepMind опубликовала Agent57, [55] [56] ИИ-агент, который превосходит производительность человеческого уровня во всех 57 играх из пакета Atari 2600. [57]

AlphaGo и преемники

В 2014 году компания опубликовала исследование компьютерных систем, способных играть в Го . [58]

В октябре 2015 года компьютерная программа го под названием AlphaGo, разработанная DeepMind, обыграла чемпиона Европы по го Фань Хуэя , профессионала с 2 даном (из 9 возможных) со счетом пять: ноль. [59] Впервые искусственный интеллект (ИИ) победил профессионального игрока в го. [60] Раньше было известно, что компьютеры играли в го только на «любительском» уровне. [59] [61] Го считается гораздо более трудной для победы компьютерами по сравнению с другими играми, такими как шахматы , из-за гораздо большего количества возможностей, что делает его непомерно трудным для традиционных методов ИИ, таких как грубая сила . [59] [61]

В марте 2016 года он обыграл Ли Седоля — игрока 9 дана в го и одного из игроков с самым высоким рейтингом в мире — со счетом 4–1 в матче из пяти игр .

На саммите Future of Go в 2017 году AlphaGo выиграла матч из трёх игр у Кэ Цзе , который на тот момент непрерывно занимал первое место в мировом рейтинге в течение двух лет. [62] [63] Он использовал протокол контролируемого обучения , изучая большое количество игр, в которые люди играют друг против друга. [64]

В 2017 году улучшенная версия AlphaGo Zero победила AlphaGo 100 со счетом 0. Стратегии AlphaGo Zero были самообученными. AlphaGo Zero смог превзойти своего предшественника всего за три дня с меньшей вычислительной мощностью, чем у AlphaGo; для сравнения, оригинальному AlphaGo потребовались месяцы, чтобы научиться играть. [65]

Позже в том же году AlphaZero, модифицированная версия AlphaGo Zero, предназначенная для управления любой игрой с полной информацией для двух игроков, приобрела сверхчеловеческие способности в шахматах и ​​сёги. Как и AlphaGo Zero, AlphaZero обучалась исключительно посредством самостоятельной игры .

Исследователи DeepMind опубликовали новую модель под названием MuZero, которая освоила области го , шахмат , сёги и игр Atari 2600 без человеческих данных, знаний предметной области или известных правил. [66] [67]

Исследователи применили MuZero для решения реальной проблемы сжатия видео с заданным числом битов относительно интернет-трафика на таких сайтах, как YouTube , Twitch и Google Meet . Цель MuZero — оптимально сжать видео, чтобы сохранить качество видео при сокращении объема данных. Конечным результатом использования MuZero стало среднее снижение битрейта на 6,28%. [68] [69]

В октябре 2022 года DeepMind представила новую версию AlphaZero под названием AlphaTensor в статье, опубликованной в журнале Nature . [70] [71] Версия обнаружила более быстрый способ выполнения умножения матриц  – одной из самых фундаментальных задач в вычислениях – с использованием обучения с подкреплением. [70] [71] Например, AlphaTensor выяснил, как умножить две матрицы mod-2 4x4 всего за 47 умножений, неожиданно побив рекорд алгоритма Штрассена 1969 года в 49 умножений. [72]

Технологии

Технология AlphaGo была разработана на основе подхода глубокого обучения с подкреплением . Это отличает AlphaGo от остальных технологий искусственного интеллекта, представленных на рынке. При этом «мозг» AlphaGo был представлен различным ходам, основанным на исторических данных турниров. Количество ходов постепенно увеличивалось, пока в конечном итоге не было обработано более 30 миллионов из них. Цель заключалась в том, чтобы система имитировала игрока-человека и со временем стала лучше. Он играл против самого себя и учился не только на собственных поражениях, но и на победах; таким образом, со временем он научился совершенствоваться и в результате увеличил свой процент выигрышей. [ нужна цитата ]

AlphaGo использовала две глубокие нейронные сети: политическую сеть для оценки вероятности хода и сеть стоимости для оценки позиций. Сеть политики обучалась посредством контролируемого обучения, а затем была усовершенствована с помощью обучения с подкреплением градиента политики . Сеть создания стоимости научилась предсказывать победителей в играх, которые политическая сеть ведет против себя. После обучения эти сети использовали предварительный поиск по дереву Монте-Карло (MCTS), используя сеть политик для определения возможных ходов с высокой вероятностью, в то время как сеть создания ценности (в сочетании с развертыванием Монте-Карло с использованием политики быстрого развертывания) оценивала позиции дерева. [73]

AlphaGo Zero обучалась с использованием обучения с подкреплением, в ходе которого система сыграла миллионы игр сама с собой. Единственным ориентиром было увеличение процента побед. Он сделал это, не извлекая уроков из игр, в которые играют люди. Его единственные входные элементы — это черные и белые камни с доски. Он использует одну нейронную сеть, а не отдельные сети политики и ценности. Его упрощенный поиск по дереву опирается на эту нейронную сеть для оценки позиций и перемещений выборки. Новый алгоритм обучения с подкреплением включает упреждающий поиск внутри цикла обучения. [73] В AlphaGo Zero занято около 15 человек и миллионы вычислительных ресурсов. [74] В конечном счете, ему требовалось гораздо меньше вычислительной мощности, чем AlphaGo, работающему на четырех специализированных процессорах искусственного интеллекта (Google TPU ), вместо 48 у AlphaGo. [75]

АльфаФолд

В 2016 году DeepMind обратила свой искусственный интеллект к сворачиванию белков — давней проблеме молекулярной биологии . В декабре 2018 года AlphaFold от DeepMind выиграла 13-ю критическую оценку методов прогнозирования структуры белка (CASP), успешно предсказав наиболее точную структуру 25 из 43 белков. «Это проект-маяк, наша первая крупная инвестиция с точки зрения людей и ресурсов в фундаментальную, очень важную, реальную научную проблему», — сказал Хассабис The Guardian . [76] В 2020 году в рамках 14-го CASP прогнозы AlphaFold достигли точности, сравнимой с лабораторными методами. Доктор Андрей Крыштафович, один из научных экспертов, назвал это достижение «поистине выдающимся» и сказал, что проблема предсказания того, как сворачиваются белки, «в значительной степени решена». [77] [78] [79]

В июле 2021 года были выпущены RoseTTAFold и AlphaFold2 с открытым исходным кодом, позволяющие ученым запускать свои собственные версии инструментов. Неделю спустя DeepMind объявила, что AlphaFold завершила предсказание почти всех белков человека, а также целых протеомов 20 других широко изученных организмов. [80] Структуры были опубликованы в базе данных структур белков AlphaFold. В июле 2022 года было объявлено, что предсказания более 200 миллионов белков, представляющих практически все известные белки, будут опубликованы в базе данных AlphaFold. [15] [16]

WaveNet и WaveRNN

В 2016 году DeepMind представила WaveNet, систему преобразования текста в речь . Изначально он был слишком вычислительно интенсивным для использования в потребительских продуктах, но в конце 2017 года он стал готов к использованию в потребительских приложениях, таких как Google Assistant . [81] [82] В 2018 году Google запустил коммерческий продукт преобразования текста в речь Cloud Text-to-Speech на основе WaveNet. [83] [84]

В 2018 году DeepMind представила более эффективную модель под названием WaveRNN, разработанную совместно с Google AI . [85] [86] В 2020 году был представлен WaveNetEQ, метод сокрытия потери пакетов, основанный на архитектуре WaveRNN. [87] В 2019 году Google начал распространять WaveRNN с WavenetEQ для пользователей Google Duo . [88]

АльфаСтар

В 2016 году Хассабис обсуждал игру StarCraft как вызов будущего, поскольку она требует стратегического мышления и обработки несовершенной информации. [89]

В январе 2019 года DeepMind представила AlphaStar — программу, играющую в стратегическую игру в реальном времени StarCraft II . AlphaStar использовала обучение с подкреплением на основе повторов игроков-людей, а затем играла против себя, чтобы улучшить свои навыки. На момент презентации AlphaStar обладала знаниями, эквивалентными 200 годам игрового времени. Он выиграл 10 матчей подряд у двух профессиональных игроков, хотя у него было несправедливое преимущество: он мог видеть все поле, в отличие от игрока-человека, которому приходится перемещать камеру вручную. Предварительная версия, в которой это преимущество было зафиксировано, проиграла последующий матч. [90]

В июле 2019 года AlphaStar начала играть против случайных людей в общедоступной европейской многопользовательской игре 1 на 1. В отличие от первой версии AlphaStar, в которой играли только протоссы против протоссов, в этой версии играли за все расы игры, и ранее были исправлены несправедливые преимущества. [91] [92] К октябрю 2019 года AlphaStar достигла уровня гроссмейстера в лестнице StarCraft II во всех трех гонках StarCraft , став первым ИИ, достигшим высшей лиги широко популярного киберспорта без каких-либо игровых ограничений. [93]

АльфаКод

В 2022 году DeepMind представила AlphaCode, механизм кодирования на базе искусственного интеллекта, который создает компьютерные программы со скоростью, сравнимой со скоростью среднего программиста, при этом компания тестирует систему на предмет проблем с кодированием, создаваемых Codeforces , используемых в соревнованиях по программированию среди людей . [94] AlphaCode получила рейтинг, эквивалентный 54 % от среднего балла на Codeforces, после обучения на данных GitHub , а также проблемах и решениях Codeforce. Программа должна была найти уникальное решение и отказаться от дублирования ответов.

Гато

Гато — «агент широкого профиля», который одновременно изучает несколько задач.

Робокот

Разные вклады в Google

Google заявила, что алгоритмы DeepMind значительно повысили эффективность охлаждения центров обработки данных, автоматически балансируя стоимость сбоев оборудования и стоимость охлаждения. [95] Кроме того, DeepMind (вместе с другими исследователями Alphabet AI) помогает Google Play персонализировать рекомендации приложений. [83] DeepMind также сотрудничал с командой Android в Google для создания двух новых функций, которые стали доступны людям с устройствами под управлением Android Pie, девятой версии мобильной операционной системы Google. Эти функции, адаптивная батарея и адаптивная яркость, используют машинное обучение для экономии энергии и упрощают использование устройств под управлением операционной системы. Впервые DeepMind использует эти методы в таком небольшом масштабе, поскольку типичные приложения машинного обучения требуют на несколько порядков большей вычислительной мощности. [96]

Виды спорта

Исследователи DeepMind применили модели машинного обучения к футболу , который в Северной Америке часто называют футболом, моделируя поведение футболистов, включая вратаря, защитников и нападающих, в различных сценариях, таких как пенальти. Исследователи использовали тепловые карты и кластерный анализ, чтобы организовать игроков на основе их склонности вести себя определенным образом во время игры, когда им приходится решать, как забить или помешать другой команде забить.

Исследователи отмечают, что модели машинного обучения можно использовать для демократизации футбольной индустрии за счет автоматического выбора интересных видеоклипов игры, которые будут служить в качестве основных моментов. Это можно сделать путем поиска видео по определенным событиям, что возможно, поскольку анализ видео является общепринятой областью машинного обучения. Это также возможно благодаря обширной спортивной аналитике, основанной на данных, включая аннотированные передачи или удары, датчиках, которые многократно фиксируют данные о движениях игроков в течение игры, а также моделях теории игр. [97] [98]

Археология

Google представил новую программу археологических документов под названием Итака в честь родного острова мифического героя Одиссея . [ нужна цитата ] Глубокая нейронная сеть помогает исследователям восстановить пустой текст поврежденных документов, определить место их происхождения и дать им определенную точную дату. [ нужна цитация ] Работа основана на другой сети анализа текста под названием Pythia. [99] Итака достигает 62% точности восстановления поврежденных текстов и 71% точности определения местоположения, а точность датировки составляет 30 лет. [ нужна цитация ] Этот инструмент уже использовался историками и древнегреческими археологами для новых открытий в древнегреческой истории. [ нужна цитация ] Команда работает над распространением модели на другие древние языки, включая демотический , аккадский , иврит и майя . [100]

Воробей

Sparrow — это чат-бот на базе искусственного интеллекта, разработанный DeepMind для создания более безопасных систем машинного обучения с использованием сочетания отзывов людей и предложений поиска Google. [101]

Шиншилла ИИ

Chinchilla AI — языковая модель, разработанная DeepMind. [102]

Близнецы

Gemini — это мультимодальная модель большого языка , выпущенная 6 декабря 2023 года. [103] Она является преемницей языковых моделей Google LaMDA и PaLM 2 и призвана бросить вызов GPT-4 OpenAI . [104] По состоянию на январь 2024 года Gemini Pro предпочтительнее GPT-4 только примерно в 22% слепых оценок на людях. [105]

Джемма

Gemma — это семейство легких больших языковых моделей с открытым исходным кодом, выпущенное 21 февраля 2024 года. Оно доступно в двух различных размерах: модель с 7 миллиардами параметров, оптимизированная для использования графического процессора и TPU, и модель с 2 миллиардами параметров, предназначенная для процессора. и приложения на устройстве. Модели Gemma были обучены на 6 триллионах текстовых токенов с использованием тех же архитектур, наборов данных и методологий обучения, что и семейство моделей Gemini. [106]

DeepMind Здоровье

В июле 2016 года было объявлено о сотрудничестве между DeepMind и Moorfields Eye Hospital по разработке приложений искусственного интеллекта для здравоохранения . [107] DeepMind будет применяться для анализа анонимных сканирований глаз в поисках ранних признаков заболеваний, приводящих к слепоте .

В августе 2016 года было объявлено об исследовательской программе с больницей Университетского колледжа Лондона с целью разработки алгоритма, который сможет автоматически различать здоровые и раковые ткани в областях головы и шеи. [108]

Существуют также проекты с фондом Royal Free London NHS Foundation Trust и Imperial College Healthcare NHS Trust по разработке новых клинических мобильных приложений, связанных с электронными записями пациентов . [109] В декабре 2017 года сотрудники Royal Free Hospital заявили, что доступ к данным пациентов через приложение сэкономил «огромное количество времени» и внес «феноменальные» изменения в лечение пациентов с острым повреждением почек. Данные о результатах теста отправляются на мобильные телефоны сотрудников и предупреждают их об изменениях в состоянии пациента. Это также позволяет персоналу видеть, отреагировал ли кто-то еще, и показывать пациентам свои результаты в визуальной форме. [110] [ ненадежный источник? ]

В ноябре 2017 года DeepMind объявила об исследовательском партнерстве с Британским центром онкологических исследований Имперского колледжа Лондона с целью улучшения выявления рака молочной железы путем применения машинного обучения к маммографии. [111] Кроме того, в феврале 2018 года компания DeepMind объявила, что сотрудничает с Министерством по делам ветеранов США в попытке использовать машинное обучение для прогнозирования возникновения острого повреждения почек у пациентов, а также, в более широком смысле, общего ухудшения состояния пациентов во время операции. пребывание в больнице, чтобы врачи и медсестры могли быстрее оказать помощь нуждающимся пациентам. [112]

DeepMind разработала приложение под названием Streams, которое отправляет врачам оповещения о пациентах, которым грозит острое повреждение почек. [113] 13 ноября 2018 года компания DeepMind объявила, что ее подразделение здравоохранения и приложение Streams будут поглощены Google Health . [114] Защитники конфиденциальности заявили, что это объявление предает доверие пациентов и, по-видимому, противоречит предыдущим заявлениям DeepMind о том, что данные пациентов не будут связаны с учетными записями или службами Google. [115] [116] Представитель DeepMind заявил, что данные пациентов по-прежнему будут храниться отдельно от сервисов и проектов Google. [117]

Споры об обмене данными NHS

В апреле 2016 года New Scientist получила копию соглашения об обмене данными между DeepMind и Royal Free London NHS Foundation Trust . Последний управляет тремя лондонскими больницами, где ежегодно проходят лечение около 1,6 миллиона пациентов. Соглашение показывает, что DeepMind Health имела доступ к данным о госпитализации, выписке и переводе, несчастных случаях и неотложной помощи, патологии и радиологии, а также интенсивной терапии в этих больницах. Сюда входили личные данные, например, был ли у пациентов диагностирован ВИЧ , страдали ли они от депрессии или когда-либо делали аборт , чтобы провести исследование для поиска лучших результатов при различных состояниях здоровья. [118] [119]

В Управление комиссара по информации (ICO) была подана жалоба , в которой утверждалось, что данные должны быть псевдонимизированы и зашифрованы. [120] В мае 2016 года журнал New Scientist опубликовал еще одну статью, в которой утверждалось, что проект не получил одобрения Консультативной группы по конфиденциальности Агентства по регулированию лекарственных средств и товаров медицинского назначения . [121]

В 2017 году ICO завершило годичное расследование, в котором основное внимание уделялось тому, как Фонд Royal Free NHS Foundation Trust тестировал приложение Streams в конце 2015 и 2016 годов. [122] ICO обнаружило, что Royal Free не соблюдает требования по защите данных. Act, когда компания предоставила DeepMind сведения о пациентах и ​​обнаружила несколько недостатков в обработке данных, в том числе то, что пациенты не были должным образом проинформированы о том, что их данные будут использоваться в рамках теста. DeepMind опубликовала свои мысли [123] о расследовании в июле 2017 года, заявив, что «нам нужно добиться большего» и выделив несколько мероприятий и инициатив, которые они инициировали для обеспечения прозрачности, надзора и взаимодействия. Это включало разработку стратегии вовлечения пациентов и общественности [124] и обеспечение прозрачности партнерских отношений.

В мае 2017 года Sky News опубликовал просочившееся письмо от National Data Guardian дамы Фионы Калдикотт , в котором говорилось, что, по ее «обдуманному мнению», соглашение об обмене данными между DeepMind и Royal Free было заключено на «ненадлежащей правовой основе». [125] В июле 2017 года Управление комиссара по информации постановило, что больница Royal Free не выполнила требования Закона о защите данных, когда передала компании DeepMind личные данные 1,6 млн пациентов. [126]

DeepMind Этика и общество

В октябре 2017 года DeepMind объявила о создании нового исследовательского подразделения DeepMind Ethics & Society. [127] Их цель — финансировать внешние исследования по следующим темам: конфиденциальность, прозрачность и справедливость; экономические последствия; управление и подотчетность; управление рисками ИИ; мораль и ценности ИИ; и как ИИ может решить мировые проблемы. В результате команда надеется глубже понять этические последствия ИИ и помочь обществу увидеть, что ИИ может быть полезным. [128]

Это новое подразделение DeepMind представляет собой совершенно отдельное подразделение от партнерства ведущих компаний, использующих искусственный интеллект, научных кругов, организаций гражданского общества и некоммерческих организаций под названием « Партнерство по искусственному интеллекту на благо людей и общества», частью которого также является DeepMind. [129] Совет по этике и обществу DeepMind также отличается от обсуждаемого совета по этике ИИ, который Google первоначально согласился сформировать при приобретении DeepMind. [130]

DeepMind Профессора машинного обучения

DeepMind спонсирует три кафедры машинного обучения:

  1. В Кембриджском университете , проводимом Нилом Лоуренсом , [131] на факультете компьютерных наук и технологий ,
  2. В Оксфордском университете , проводимом Майклом Бронштейном , [132] на факультете компьютерных наук , и
  3. В Университетском колледже Лондона , проводимом Марком Дейзенротом, [133] на факультете компьютерных наук.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «DeepMind Technologies Limited – Обзор (бесплатная информация о компании от Регистрационной палаты)» . Дом компаний . Проверено 13 марта 2016 г.
  2. ^ «Кингс-Кросс - Здание S2 - SES Engineering Services» . www.ses-ltd.co.uk . Проверено 14 июля 2022 г.
  3. ↑ Эфрати, Амир (11 октября 2023 г.). «DeepMind сократила свои расходы на 20% перед слиянием с Google». Информация . Архивировано из оригинала 12 октября 2023 года.
  4. ^ «Обзор DEEPMIND TECHNOLOGIES LIMITED — Поиск и обновление информации о компании — GOV.UK» . Дом компаний . Проверено 22 июля 2023 г.
  5. ↑ Брей, Чад (27 января 2014 г.). «Google приобретает британского разработчика искусственного интеллекта». Книга сделок . Проверено 4 ноября 2019 г.
  6. ^ «О нас | DeepMind» . ДипМайнд .
  7. ^ «Возвращение в Париж | DeepMind». ДипМайнд .
  8. ^ ab «Последний прорыв в области искусственного интеллекта, сделанный DeepMind до того, как его купил Google». Блог физики arXiv . 29 января 2014 года . Проверено 12 октября 2014 г.
  9. ^ Грейвс, Алекс ; Уэйн, Грег; Данигелка, Иво (2014). «Нейронные машины Тьюринга». arXiv : 1410.5401 [cs.NE].
  10. ^ Лучшее за 2014 год: секретный стартап DeepMind от Google представляет «нейронную машину Тьюринга». Архивировано 4 декабря 2015 года в Wayback Machine , MIT Technology Review.
  11. ^ Грейвс, Алекс ; Уэйн, Грег; Рейнольдс, Малькольм; Харли, Тим; Данигелька, Иво; Грабская-Барвинская, Агнешка; Кольменарехо, Серхио Гомес; Грефенштетт, Эдвард; Рамальо, Тьяго (12 октября 2016 г.). «Гибридные вычисления с использованием нейронной сети с динамической внешней памятью». Природа . 538 (7626): 471–476. Бибкод : 2016Natur.538..471G. дои : 10.1038/nature20101. ISSN  1476-4687. PMID  27732574. S2CID  205251479.
  12. ↑ Кос, Грег (29 сентября 2017 г.), AlphaGo, Иоаннис Антоноглу, Лукас Бейкер, Ник Бостром , получено 9 января 2018 г.
  13. ^ Сильвер, Дэвид ; Юбер, Томас; Шритвизер, Джулиан; Антоноглу, Иоаннис; Лай, Мэтью; Гез, Артур; Ланкто, Марк; Сифре, Лоран; Кумаран, Дхаршан; Грепель, Торе; Лилликрап, Тимоти; Симонян, Карен; Хассабис, Демис (5 декабря 2017 г.). «Освоение шахмат и сёги путем самостоятельной игры с помощью общего алгоритма обучения с подкреплением». arXiv : 1712.01815 [cs.AI].
  14. ↑ Каллауэй, Юэн (30 ноября 2020 г.). «Это изменит все»: искусственный интеллект DeepMind совершает гигантский скачок в решении белковых структур». Природа . Проверено 31 августа 2021 г.
  15. ↑ Аб Геддес, Линда (28 июля 2022 г.). «DeepMind раскрывает структуру 200 миллионов белков, совершая научный скачок вперед». Хранитель .
  16. ^ ab «AlphaFold раскрывает структуру белковой вселенной». ДипМайнд . 28 июля 2022 г.
  17. ^ «Решение нескольких задач с помощью единой модели визуального языка». www.deepmind.com . Проверено 29 апреля 2022 г.
  18. ^ Алайрак, Жан-Батист (2022). «Фламинго: модель визуального языка для кратковременного обучения» (PDF) . arXiv : 2204.14198 .
  19. ^ «Исследователи Deepmind AI представляют DeepNash, автономный агент, обученный с помощью безмодельного многоагентного обучения с подкреплением, который учится играть в игру Stratego на экспертном уровне» . МаркТехПост . 9 июля 2022 г.
  20. ^ Торговец, Амиль; Бацнер, Саймон; Шенхольц, Сэмюэл С.; Айколь, Муратахан; Чхон, Говун; Чубук, Экин Догус (декабрь 2023 г.). «Масштабирование глубокого обучения для открытия материалов». Природа . 624 (7990): 80–85. дои : 10.1038/s41586-023-06735-9 . ISSN  1476-4687. ПМК 10700131 . 
  21. ^ «Новый инструмент искусственного интеллекта Google DeepMind помог создать более 700 новых материалов» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 2 января 2024 г.
  22. ^ «Google покупает британскую компанию по искусственному интеллекту DeepMind» . Блумберг . 27 января 2014 г. Архивировано из оригинала 13 ноября 2014 г. . Проверено 13 ноября 2014 г.{{cite news}}: CS1 maint: bot: original URL status unknown (link)
  23. ^ «Google выделяет 400 миллионов фунтов стерлингов на разработку искусственного интеллекта» . Файнэншл Таймс . 27 января 2014 года . Проверено 13 ноября 2014 г.
  24. ^ «Демис Хассабис: 15 фактов об основателе DeepMind Technologies». Хранитель . Проверено 12 октября 2014 г.
  25. ^ Марр, Бернард. «Как удивительный стартап Google в области искусственного интеллекта DeepMind делает наш мир умнее». Форбс . Проверено 30 июня 2018 г.
  26. ↑ Куксон, Роберт (27 января 2014 г.). «Покупка DeepMind предвещает появление машин». Файнэншл Таймс . Проверено 14 октября 2014 г.
  27. ^ "Инвесторы DeepMind Technologies" . Проверено 12 октября 2014 г.
  28. ^ Шид, Сэм. «Как DeepMind убедила миллиардера Питера Тиля инвестировать, не перемещая компанию в Силиконовую долину». Бизнес-инсайдер.
  29. ↑ Роуэн, Дэвид (22 июня 2015 г.). «DeepMind: внутри супермозга Google». Проводная Великобритания . Архивировано из оригинала 3 сентября 2023 года.
  30. ^ «Recode.net - Приобретение технологий DeepMind» . 26 января 2014 года . Проверено 27 января 2014 г.
  31. ^ «Google покупает компанию DeepMind, занимающуюся искусственным интеллектом» . Рейтер . 26 января 2014 года . Проверено 12 октября 2014 г.
  32. ^ «Google приобретает британский стартап Deepmind в области искусственного интеллекта» . Хранитель . Проверено 27 января 2014 г.
  33. ^ «Отчет о приобретении, TechCrunch». ТехКранч . Проверено 27 января 2014 г.
  34. ^ «Google побеждает Facebook в приобретении DeepMind Technologies» . Проверено 27 января 2014 г.
  35. ^ аб Мних, Владимир; Кавукчуоглу, Корай; Сильвер, Дэвид (26 февраля 2015 г.). «Контроль на человеческом уровне посредством глубокого обучения с подкреплением». Природа . 518 (7540): 529–33. Бибкод : 2015Natur.518..529M. дои : 10.1038/nature14236. PMID  25719670. S2CID  205242740.
  36. ^ «Награды Зала славы: чтобы отметить успех компаний, основанных выпускниками компьютерных лабораторий» . Кембриджский университет . Проверено 12 октября 2014 г.
  37. ^ Ломас, Наташа. «В документах подробно описан план DeepMind по применению ИИ к данным Национальной службы здравоохранения в 2015 году». ТехКранч . Проверено 26 сентября 2017 г.
  38. ^ "Внутри загадочного совета по этике Google" . Форбс . 3 февраля 2014 года . Проверено 12 октября 2014 г.
  39. ↑ Рамеш, Рандип (4 мая 2016 г.). «DeepMind от Google не должен тайно поглощать данные нашей Национальной службы здравоохранения». Хранитель . Архивировано из оригинала 13 октября 2016 года . Проверено 19 октября 2016 г.
  40. ↑ Херн, Алекс (4 октября 2017 г.). «DeepMind объявляет о создании группы по этике, которая сосредоточится на проблемах ИИ». The Guardian – через www.theguardian.com.
  41. ^ «DeepMind создала новую исследовательскую группу по вопросам этики и общества» . Бизнес-инсайдер . Проверено 25 октября 2017 г.
  42. ^ «DeepMind создает новую исследовательскую группу для изучения этики ИИ» . Грань . Проверено 25 октября 2017 г.
  43. ↑ Мадхумита Мурджиа, «Соучредитель DeepMind уходит на политическую должность в Google», Financial Times , 5 декабря 2019 г.
  44. ^ Рот, Эмма; Питерс, Джей (20 апреля 2023 г.). «Большой шаг Google в области искусственного интеллекта объединит Brain и DeepMind в одну команду». Грань . Архивировано из оригинала 20 апреля 2023 года . Проверено 21 апреля 2023 г.
  45. ↑ Олсон, Парми (21 мая 2023 г.). «Подразделение Google DeepMind попыталось — и потерпело неудачу — добиться автономии ИИ от родительской компании» . Журнал "Уолл Стрит . Архивировано из оригинала 21 мая 2021 года . Проверено 12 сентября 2023 г.
  46. ^ Амодей, Дарио; Ола, Крис; Стейнхардт, Джейкоб; Кристиано, Пол; Шульман, Джон; Мане, Дэн (21 июня 2016 г.). «Конкретные проблемы безопасности ИИ». arXiv : 1606.06565 [cs.AI].
  47. ^ «У DeepMind есть простые тесты, которые могут предотвратить апокалипсис искусственного интеллекта Илона Маска» . Bloomberg.com . 11 декабря 2017 года . Проверено 8 января 2018 г.
  48. ^ «DeepMind от Alphabet использует игры, чтобы выяснить, может ли искусственный интеллект вырваться на свободу и убить нас всех» . Удача . Проверено 8 января 2018 г.
  49. ^ «Новый трюк DeepMind AI — играть в Quake III Arena как человек» . Engadget . 3 июля 2018 г.
  50. ↑ Шид, Сэм (5 июня 2020 г.). «Почему ажиотаж вокруг DeepMind утихает по мере перехода от игр к науке». CNBC . Проверено 12 июня 2020 г.
  51. ^ аб Мних, Владимир; Кавукчуоглу, Корай; Сильвер, Дэвид; Грейвс, Алекс; Антоноглу, Иоаннис; Виерстра, Даан; Ридмиллер, Мартин (12 декабря 2013 г.). «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением». arXiv : 1312.5602 [cs.LG].
  52. ^ abc Искусственный интеллект Deepmind @ FDOT14. 19 апреля 2014 г.
  53. ^ «Взгляд назад на некоторые из крупнейших побед ИИ в видеоиграх в 2018 году» . ВенчурБит . 29 декабря 2018 года . Проверено 19 апреля 2019 г.
  54. ^ Мних, Владимир; Кавукчуоглу, Корай; Сильвер, Дэвид; Грейвс, Алекс; Антоноглу, Иоаннис; Виерстра, Даан; Ридмиллер, Мартин (19 декабря 2013 г.). «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением». arXiv : 1312.5602 [cs.LG].
  55. ^ Адриа Пучдоменек Бадия; Пиот, Билал; Каптуровский, Стивен; Шпрехманн, Пабло; Витвицкий, Алекс; Го, Дэниел; Бланделл, Чарльз (30 марта 2020 г.). «Агент57: превосходит человеческий тест Atari». arXiv : 2003.13350 [cs.LG].
  56. ^ «Агент57: превосходит человеческий тест Atari» . ДипМайнд . 31 марта 2020 г. Проверено 25 мая 2020 г.
  57. ↑ Линдер, Кортни (2 апреля 2020 г.). «Этот ИИ может победить людей во всех 57 играх Atari». Популярная механика . Проверено 9 июня 2020 г.
  58. ^ Хуан, Ши-Чье; Мюллер, Мартин (12 июля 2014 г.). Исследование ограничений методов поиска по дереву Монте-Карло в Computer Go . Конспекты лекций по информатике. Том. 8427. Спрингер. стр. 39–48. CiteSeerX 10.1.1.500.1701 . дои : 10.1007/978-3-319-09165-5_4. ISBN  978-3-319-09164-8.
  59. ^ abc «Google совершает прорыв в области искусственного интеллекта, победив чемпиона по го» . Новости BBC . 27 января 2016 г.
  60. ^ "Première défaite d'un professionalnel du go contre une artificielle" . Ле Монд (на французском языке). 27 января 2016 г.
  61. ^ ab «Исследовательский блог: AlphaGo: освоение древней игры го с помощью машинного обучения» . Блог исследований Google . 27 января 2016 г.
  62. ^ "Мировые рейтинги игроков в го" . Май 2017.
  63. ^ «柯洁迎19岁生日雄踞人类世界排名第一已两年» (на китайском языке). Май 2017.
  64. ^ «Новейший ИИ может решать проблемы без обучения» . Экономист . Проверено 19 октября 2017 г.
  65. ↑ Селлан-Джонс, Рори (18 октября 2017 г.). «Google DeepMind: ИИ становится более чуждым». Новости BBC . Проверено 3 декабря 2017 г.
  66. ^ «MuZero: Освоение го, шахмат, сёги и Atari без правил». www.deepmind.com . Проверено 29 апреля 2022 г.
  67. ^ Шритвизер, Джулиан; Антоноглу, Иоаннис; Юбер, Томас; Симонян, Карен; Сифре, Лоран; Шмитт, Саймон; Гез, Артур; Локхарт, Эдвард; Хассабис, Демис; Грепель, Торе; Лилликрап, Тимоти (23 декабря 2020 г.). «Освоение Atari, го, шахмат и сёги путем планирования с использованием изученной модели». Природа . 588 (7839): 604–609. arXiv : 1911.08265 . Бибкод : 2020Natur.588..604S. дои : 10.1038/s41586-020-03051-4. ISSN  0028-0836. PMID  33361790. S2CID  208158225.
  68. ^ «Первый шаг MuZero от исследования реального мира» . www.deepmind.com . Проверено 29 апреля 2022 г.
  69. ^ Мандане, Амол; Жернов, Антон; Раух, Марибет; Гу, Чэньцзе; Ван, Мяосэнь; Сюэ, Флора; Шан, Венди; Панг, Дерек; Клаус, Рене; Чан, Чинг-Хан; Чен, Ченг (14 февраля 2022 г.). «MuZero с самоконкуренцией за контроль скорости при сжатии видео VP9». arXiv : 2202.06626 [eess.IV].
  70. ↑ Аб Хатсон, Мэтью (5 октября 2022 г.). «DeepMind AI изобретает более быстрые алгоритмы для решения сложных математических задач». Природа . doi : 10.1038/d41586-022-03166-w. PMID  36198824. S2CID  252737506.
  71. ^ ab Heaven, Уилл Дуглас (5 октября 2022 г.). «Игровой ИИ DeepMind побил 50-летний рекорд в области информатики». Обзор технологий Массачусетского технологического института .
  72. ^ «ИИ открывает новые возможности умножения матриц» . Журнал Кванта . Ноябрь 2022 года . Проверено 26 ноября 2022 г.
  73. ^ аб Сильвер, Дэвид ; Шритвизер, Джулиан; Симонян, Карен; Антоноглу, Иоаннис; Хуанг, Аджа ; Гез, Артур; Юбер, Томас; Бейкер, Лукас; Лай, Мэтью; Болтон, Адриан; Чен, Ютянь ; Лилликрап, Тимоти; Фань, Хуэй ; Сифре, Лоран; Дрессе, Джордж ван ден; Грепель, Торе; Хассабис, Демис (19 октября 2017 г.). «Освоение игры в го без ведома человека» (PDF) . Природа . 550 (7676): 354–359. Бибкод : 2017Natur.550..354S. дои : 10.1038/nature24270. ISSN  0028-0836. PMID  29052630. S2CID  205261034.Значок закрытого доступа
  74. ^ Найт, Уилл. «Самый умный в мире игровой ИИ — AlphaGo от DeepMind — стал намного умнее». Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 19 октября 2017 г.
  75. ↑ Винсент, Джеймс (18 октября 2017 г.). «ИИ DeepMind, играющий в го, больше не нуждается в человеческой помощи, чтобы победить нас». Грань . Проверено 19 октября 2017 г.
  76. ^ Образец, Ян (2 декабря 2018 г.). «DeepMind от Google предсказывает трехмерные формы белков». Хранитель . Проверено 3 декабря 2018 г.
  77. ↑ Бриггс, Хелен (30 ноября 2020 г.). «Одна из величайших загадок биологии, которую «в значительной степени разгадала» ИИ». Новости BBC . Проверено 30 ноября 2020 г. .
  78. ^ «AlphaFold: решение грандиозной проблемы биологии 50-летней давности» . ДипМайнд . 30 ноября 2020 г. Проверено 30 ноября 2020 г. .
  79. ↑ Шид, Сэм (30 ноября 2020 г.). «DeepMind решает 50-летнюю «большую задачу» с помощью искусственного интеллекта по сворачиванию белков» cnbc.com . Проверено 30 ноября 2020 г. .
  80. ^ Каллауэй, Юэн (2022). «Что будет дальше с AlphaFold и революцией в складывании белков ИИ». Природа . 604 (7905): 234–238. Бибкод : 2022Natur.604..234C. дои : 10.1038/d41586-022-00997-5 . PMID  35418629. S2CID  248156195.
  81. ^ «Вот почему помощник Google звучит более реалистично, чем когда-либо прежде» . Удача . 5 октября 2017 года . Проверено 20 января 2018 г.
  82. ^ Гершгорн, Дэйв. «ИИ Google, генерирующий голос, теперь неотличим от человеческого». Кварц . Проверено 20 января 2018 г.
  83. ^ аб Новет, Иордания (31 марта 2018 г.). «Google ищет способы заработать деньги на технологии искусственного интеллекта DeepMind от Alphabet». CNBC . Проверено 3 апреля 2018 г.
  84. ^ «Представляем облачное преобразование текста в речь на базе технологии DeepMind WaveNet» . Блог об облачной платформе Google . Проверено 5 апреля 2018 г.
  85. ^ «Эффективный нейронный аудиосинтез». Глубокий разум . Проверено 1 апреля 2020 г.
  86. ^ «Использование технологии WaveNet для воссоединения пользователей с нарушениями речи с их оригинальными голосами» . Глубокий разум . Проверено 1 апреля 2020 г.
  87. ^ Стимберг, Флориан; Нарест, Алекс; Баццика, Алессио; Колмодин, Леннарт; Баррера Гонсалес, Пабло; Шаронова, Ольга; Лундин, Хенрик; Уолтерс, Томас К. (1 ноября 2020 г.). «WaveNetEQ — сокрытие потери пакетов с помощью WaveRNN». 2020 54-я Асиломарская конференция по сигналам, системам и компьютерам . IEEE. стр. 672–676. doi : 10.1109/ieeeconf51394.2020.9443419. ISBN 978-0-7381-3126-9.
  88. ^ «Улучшение качества звука в Duo с помощью WaveNetEQ». Блог Google AI . Апрель 2020 года . Проверено 1 апреля 2020 г.
  89. ^ «Основатель DeepMind Демис Хассабис о том, как искусственный интеллект будет формировать будущее» . Грань . 10 марта 2016 г.
  90. ^ «DeepMind AI бросает вызов профессиональным игрокам StarCraft II и выигрывает почти каждый матч» . Экстремальные технологии . 24 января 2019 года . Проверено 24 января 2019 г.
  91. ↑ Амадео, Рон (11 июля 2019 г.). «ИИ DeepMind тайно скрывается в общедоступной лестнице StarCraft II 1 на 1». Арс Техника . Проверено 18 сентября 2019 г.
  92. ^ «Я играл против AlphaStar/Deepmind». реддит . 23 июля 2019 года . Проверено 27 июля 2019 г.
  93. ^ «AlphaStar: уровень гроссмейстера в StarCraft II с использованием многоагентного обучения с подкреплением» . Блог DeepMind . 31 октября 2019 года . Проверено 31 октября 2019 г.
  94. ↑ Винсент, Джеймс (2 февраля 2022 г.). «DeepMind утверждает, что ее новый механизм кодирования с использованием искусственного интеллекта не уступает среднестатистическому программисту-человеку». Грань . Архивировано из оригинала 2 февраля 2022 года . Проверено 3 февраля 2022 г.
  95. ^ «DeepMind AI сокращает счета за охлаждение центров обработки данных Google на 40%» . Блог DeepMind .20 июля 2016 г.
  96. ^ «DeepMind, знакомьтесь с Android | DeepMind» . Блог DeepMind .8 мая 2018 г.
  97. ^ «Развитие спортивной аналитики посредством исследований искусственного интеллекта». www.deepmind.com . Проверено 29 апреля 2022 г.
  98. ^ Тейлс, Карл; Омидшафии, Шайеган; Мюллер, Пол; Ван, Чжэ; Коннор, Джером; Хеннес, Дэниел; Грэм, Ян; Спирмен, Уильям; Васкетт, Тим; Сталь, Дэфидд; Люк, Полина (6 мая 2021 г.). «План игры: что ИИ может сделать для футбола и что футбол может сделать для ИИ». Журнал исследований искусственного интеллекта . 71 : 41–88. arXiv : 2011.09192 . дои : 10.1613/jair.1.12505 . ISSN  1076-9757. S2CID  227013043.
  99. ^ «Восстановление древнего текста с помощью глубокого обучения: пример греческой эпиграфики». www.deepmind.com . Проверено 29 апреля 2022 г.
  100. ^ «Предсказание прошлого с Итакой». www.deepmind.com . Проверено 29 апреля 2022 г.
  101. ↑ Гупта, Кхушбу (28 сентября 2022 г.). «Deepmind представляет Sparrow, чат-бот на базе искусственного интеллекта, разработанный для создания более безопасных систем машинного обучения» . Проверено 8 мая 2023 г.
  102. ^ «Что такое ИИ шиншиллы: конкурент Deepmind языковой модели чат-бота для GPT-3 - Dataconomy» . 12 января 2023 г. Проверено 8 мая 2023 г.
  103. ↑ Круппа, Майлз (6 декабря 2023 г.). «Google объявляет о выпуске системы искусственного интеллекта Gemini после беспорядков у конкурента OpenAI» . Журнал "Уолл Стрит . ISSN  0099-9660. Архивировано из оригинала 6 декабря 2023 года . Проверено 6 декабря 2023 г.
  104. ↑ Найт, Уилл (26 июня 2023 г.). «Генеральный директор Google DeepMind заявил, что его следующий алгоритм затмит ChatGPT» . Проводной . Архивировано из оригинала 26 июня 2023 года . Проверено 21 августа 2023 г.
  105. ^ "Таблица лидеров арены чат-ботов LMSYS" . Обнимающее лицо . Архивировано из оригинала 9 января 2024 года . Проверено 20 января 2024 г.
  106. ^ «Джемма: Представляем новые современные открытые модели» . Google . 21 февраля 2024 г. Проверено 22 февраля 2024 г.
  107. ↑ Баранюк, Крис (6 июля 2016 г.). «DeepMind от Google будет изучать снимки глаз Национальной службы здравоохранения для анализа заболеваний» . Би-би-си . Проверено 6 июля 2016 г.
  108. ↑ Баранюк, Крис (31 августа 2016 г.). «Google DeepMind нацелен на лечение рака головы и шеи Национальной службы здравоохранения» . Би-би-си . Проверено 5 сентября 2016 г.
  109. ^ «DeepMind объявляет о втором партнерстве с Национальной службой здравоохранения» . ИТ-профессионал. 23 декабря 2016 года . Проверено 23 декабря 2016 г.
  110. ^ «Технология Google DeepMind Streams названа «феноменальной»» . Цифровое здоровье. 4 декабря 2017 года . Проверено 23 декабря 2017 г.
  111. ^ «Google DeepMind объявляет о новом исследовательском партнерстве по борьбе с раком молочной железы с помощью ИИ» . Кремниевый угол . 24 ноября 2017 г.
  112. ^ «DeepMind от Google хочет, чтобы ИИ выявлял травмы почек» . Венчурный бит . 22 февраля 2018 г.
  113. ↑ Эвенстад, Лис (15 июня 2018 г.). «DeepMind Health должна быть прозрачной, чтобы завоевать общественное доверие, говорится в обзоре». ComputerWeekly.com . Проверено 14 ноября 2018 г.
  114. ↑ Винсент, Джеймс (13 ноября 2018 г.). «Google поглощает подразделение здравоохранения DeepMind, чтобы создать «ИИ-помощника для медсестер и врачей»». Грань . Проверено 14 ноября 2018 г.
  115. ↑ Херн, Алекс (14 ноября 2018 г.). «Google «предает доверие пациентов» своим ходом DeepMind Health» . Хранитель . Проверено 14 ноября 2018 г.
  116. ↑ Стокел-Уокер, Крис (14 ноября 2018 г.). «Почему Google, потребляющий DeepMind Health, пугает экспертов по конфиденциальности» . Проводной . Проверено 15 ноября 2018 г.
  117. ↑ Мерфи, Марги (14 ноября 2018 г.). «Руководитель DeepMind защищает спорную сделку Google по здравоохранению» . Телеграф . Архивировано из оригинала 12 января 2022 года . Проверено 14 ноября 2018 г.
  118. ↑ Ходсон, Хэл (29 апреля 2016 г.). «Выяснилось: ИИ Google имеет доступ к огромному количеству данных пациентов Национальной службы здравоохранения». Новый учёный .
  119. ^ «Лидер: Если Google нечего скрывать о данных Национальной службы здравоохранения, почему так секретно?» Новый учёный . 4 мая 2016 г.
  120. ↑ Доннелли, Кэролайн (12 мая 2016 г.). «ICO изучает сделку Google DeepMind по обмену данными о пациентах с NHS Hospital Trust» . Компьютерный еженедельник .
  121. ↑ Ходсон, Хэл (25 мая 2016 г.). «Нужно ли соглашение Google о данных о пациентах с Национальной службой здравоохранения (NHS) в этическом одобрении?». Новый учёный . Проверено 28 мая 2016 г.
  122. ^ «Royal Free — пробная версия Google DeepMind не соответствовала закону о защите данных» . ico.org.uk. _ 17 августа 2017 года. Архивировано из оригинала 16 июня 2018 года . Проверено 15 февраля 2018 г.
  123. ^ «Комиссар по информации, Royal Free и что мы узнали | DeepMind» . ДипМайнд . Проверено 15 февраля 2018 г.
  124. ^ «Для пациентов | DeepMind». ДипМайнд . Проверено 15 февраля 2018 г.
  125. ↑ Мартин, Александр Дж (15 мая 2017 г.). «Google получил данные о 1,6 миллионах пациентов Национальной службы здравоохранения на «ненадлежащем правовом основании»». Небесные новости . Проверено 16 мая 2017 г.
  126. ↑ Херн, Алекс (3 июля 2017 г.). «Royal Free нарушила британский закон о данных в сделке с DeepMind от Google, касающейся 1,6 миллиона пациентов» . Хранитель .
  127. ^ «Почему мы запустили DeepMind Ethics & Society» . Блог DeepMind . Проверено 25 марта 2018 г.
  128. ^ Темпертон, Джеймс. «Новое подразделение DeepMind по этике искусственного интеллекта — это следующий большой шаг компании». Проводной (Великобритания) . Проверено 3 декабря 2017 г.
  129. ↑ Херн, Алекс (4 октября 2017 г.). «DeepMind объявляет о создании группы по этике, которая сосредоточится на проблемах ИИ». Хранитель . Проверено 8 декабря 2017 г.
  130. ↑ Херн, Алекс (4 октября 2017 г.). «DeepMind объявляет о создании группы по этике, которая сосредоточится на проблемах ИИ». Хранитель . Проверено 12 июня 2020 г.
  131. ^ «Кембридж назначает первого профессора машинного обучения DeepMind» . Кембриджский университет . 18 сентября 2019 г.
  132. ^ «DeepMind финансирует новую должность в Оксфордском университете - должность профессора искусственного интеллекта DeepMind» . Кафедра компьютерных наук .
  133. ^ «DeepMind возобновляет свои обязательства перед UCL» . Университетский колледж Лондона . 29 марта 2021 г.

Внешние ссылки