5 fantastiske ting, som Googles DeepMind AI allerede kan gøre
Reklame
Den kunstige intelligensrevolution kan være både skræmmende og spændende. På trods af dette har vi altid følt os sikre på den antagelse, at der er visse job og opgaver, som kun mennesker kan udføre.
Men intet bringer dette mere i tvivl end resultaterne af Googles DeepMind AI, der ser ud til at udrette nye og hidtil usete ting hver dag. Lad os se på nogle af de ting, som denne avancerede AI har opnået, som mange af os aldrig så komme.
Hvad er DeepMind?
DeepMind er et datterselskab af Google, der fokuserer på udvikling af kunstig intelligens og dyb forstærkning af maskinlæring. (Hvad er kunstig intelligens? Hvad kunstig intelligens er ikke, hvad kunstig intelligens ikke er. Vil intelligente, bevidste robotter overtage verden? Ikke i dag - og måske ikke nogensinde. Læs mere) Mens virksomhedens AI fangede verdens opmærksomhed når dets AlphaGo AI slog Go's professionelle (menneskelige) verdensmester AI'erne vinder: 5 gange, når computere slår mennesker, AI'erne vinder: 5 gange, når computere slår mennesker Kunstig intelligens bliver god. Faktisk slår computere nu de bedste og lyseste sind, som menneskeheden kan tilbyde. Hvad betyder det for os? Læs mere i 2015, dets mål og mål går langt forbi at slå mennesker på brætspil.
Den dybe forstærkende indlæring af dens AI-algoritmer er blevet brugt i både forskning og anvendte sammenhænge. Hvert år sker der nye fremskridt takket være virksomhedens AI, der udvikler stadig mere komplekse evner.
Bemærkelsesværdige ting DeepMind kan gøre
Indtil videre har AI fra DeepMind fundet formål inden for medicinalindustrien, Googles Android-forretning og andre generelle AI-eksperimenter fra Google. Her er fem af dens bemærkelsesværdige resultater.
1. DeepMind AI lærte sig selv at gå
Et af de mest varige visualer fra DeepMinds AI opnår en video, der viser et DeepMind-neuralt netværk, der lærer at gå.
AI fik parametre til drejningsmomentstyrede virtuelle organer, inklusive kroppernes antal samlinger, graden af lemmernes frihed og forhindringer, det var nødvendigt for at krydse i et virtuelt miljø. Disse miljøer blev proceduremæssigt genereret med en række forhindringstyper, såsom forhindringer eller huller.
Uden at blive lært, hvordan man kommer forbi disse forhindringer, havde AI brug for at lære fra bunden af, hvordan man bevæger sig og manøvrerer gennem sin verden. Med denne begrænsede information lærte AI sig selv at gå i forskellige kroppe - inklusive en humanoid, bipedal og firbenet krop.
Ikke kun lærte det at gå og løbe, men det kunne også med succes tackle hindringer i dets virtuelle miljøer - såsom at hoppe over hul og klatre avsatser. Dette var også utroligt underholdende at se på, da det kom på nogle opfindelige anvendelser af dets lemmer.
2. DeepMinds AI kan oprette sine egne billeder
En spændende evne udviklet af DeepMinds AI er evnen til at skabe sine egne originale, realistiske billeder fra intet. For at gøre dette brugte forskere ImageNet som en database til at levere virkelige eksempler på billeder til AI at lære af.
Neuralnetværket blev derefter trænet til ikke kun at generere billeder baseret på, hvad det lærte af dataene, men det kunne også skelne genererede billeder fra billeder i den virkelige verden.
Algoritmen bruger Generative Adversarial Networks (GAN), en type AI-algoritme, der har eksisteret i nogen tid. Men hvad der gør DeepMind AIs billedgenerering unik er, hvor meget den har forbedret og optimeret teknologien. Med hensyn til de kvalitetsmålinger, der blev brugt til at vurdere genererede billeder, var de prøver, der blev oprettet af DeepMinds AI, bedre end andre forsøg med en betydelig margin.
3. DeepMind Bots kan strategisk overtænke mennesker
Intet får billeder af SkyNet til at tænke så meget som at indse, at DeepMind AI allerede har lært, hvordan man strategisk udtænker menneskelige modstandere. Du har måske hørt om DeepMind AI, der slog menneskelige modstandere i brætspil, men det ved nu, hvordan man arbejder i et hold.
DeepMind AI har fundet ud af, hvordan man kan slå mennesker i Quake III Arena's Capture The Flag-kampe. Dets teamwork-kapaciteter er ikke engang begrænset til andre AI - boten var endda i stand til at arbejde med menneskelige hold for at slå modstandere i spillet.
”Gennem nye udviklinger i forstærkningslæring har vores agenter opnået ydeevne på menneskeligt niveau i Quake III Arena Capture the Flag, et komplekst multi-agent miljø og et af de kanoniske 3D førstepersons multiplayer-spil, ” sagde DeepMind i deres meddelelse. ”Disse agenter demonstrerer evnen til at slå sig sammen med både kunstige stoffer og menneskelige spillere.”
Botterne måtte lære fra bunden af, hvordan man kan se og handle i disse proceduremæssigt genererede (og derfor usete) miljøer. De gjorde dette uden selv at kende spillereglerne. De måtte derefter lære, hvordan man også samarbejder og konkurrerer for at vinde. Forskere udpegede passende AI "For The Win (FTW) agenter". Denne AI deltog i en turnering med 40 menneskelige spillere.
Forskere reducerede endda bots 'nøjagtighed og reaktion for at sænke deres ydeevne. På trods af dette lærte de menneskelig opførsel som campingbaser og følge holdkammerater for at vinde.
Ved måling af deres Elo-bedømmelse, en metode, der blev brugt til at score spillernes evner i nul-sum-spil, overhalede FTW-agenterne gennemsnittet af almindelige spillere og spillere i løbet af sin træning.
4. DeepMind AI lærte sig selv hvordan man navigerer uden et kort
En af de mest imponerende resultater fra DeepMinds AI er dens evne til at navigere gennem en by uden et kort. AI var i stedet afhængig af at lære af erfaring. Dette er en relativt simpel opgave, som mennesker udfører hele tiden. Men de underliggende mentale mekanismer, der sætter os i stand til at gøre dette, er meget komplekse.
DeepMind AI måtte navigere gennem større byer og nå et specifikt sted uden et kort. AI flyttede gennem sit virtuelle miljø med en førstepersonsvisning, der stammer fra Google Street View-billeder.
Over tid huskede AI forskellige ruter og måder at få steder, som om det var en beboer, der er byglimmer.
"Agenten belønnes, når den når en måldestination (specificeret for eksempel som et par breddegrad og længdegradskoordinater), ligesom en kurer med et uendeligt antal leveringer, men uden et kort, " sagde DeepMind i deres erklæring om projekt.
Over tid lærte AI, hvordan man navigerer i nye byer. Det var endda i stand til at anvende, hvad det lærte om nye byer. For eksempel, efter at have lært, hvordan kryds fungerede, ville den bruge denne viden til fremtidige byer.
Virksomhedens AI har også tidligere lært, hvordan man med succes kan navigere i 3D-labyrinter, noget som mange af os mennesker stadig ikke gør.
5. DeepMind kan opdage visse sygdomme bedre end læger
Mens AI ikke snart kommer til at erstatte læger, revolutionerer teknologien sundhedsvæsenet 5 måder Internettet af tingene revolutionerer sundhedsvæsenet 5 måder Internettet af tingene revolutionerer sundhedsvæsenet Her er nogle af de sejeste (og vigtigste) måder, som forbundet teknologi er revolutionerer den medicinske verden. Læs mere på forskellige måder. DeepMind gør også nogle forbløffende ting inden for det medicinske område.
Efter et partnerskab med Moorfields Eye Hospital i London lærte DeepMinds AI, hvordan man kan opdage og korrekt diagnosticere over 50 øjesygdomme. Det gjorde dette ved at analysere tusinder af scanninger. Dette inkluderer glaukom, makuladegeneration og andre sygdomme, der forårsager synshandicap.
I papiret, der detaljerede deres konklusioner, sagde forskere, at AI viste ”ydeevne i at fremsætte en henvisningsanbefaling, der når eller overstiger eksperternes”.
Google har også udvidet sit projekt til screening af brystkræft til Japan. Dette følger de lovende fremskridt i sit partnerskab med Cancer Research UK Imperial Center.
Disse værktøjer vil forhåbentlig hjælpe læger med at gennemgå patientscanninger i en meget hurtigere hastighed. Dette er vigtigt, da tidlig intervention er vigtig i behandlingen af mange sygdomme.
AI fortsætter med at overraske os
Dette er blot et par af de uventede ting, som Googles DeepMind AI har kunnet gøre. Med hver udvikling er der et bedre fundament for forskere til at arbejde ud for og nå til endnu højere mål. Det, der virkede som fantasi for mindre end et årti siden, er en realitet i dag.
Men hvad ligger der i vores fremtid? Sørg for at tjekke vores artikel om tendenser i AI for at se, hvordan kunstig intelligens vil forme vores fremtid. Hvordan vil AI påvirke dit liv i de næste ti år? Hvordan vil AI påvirke dit liv i de næste ti år? Kunstig intelligens vokser hurtigt og virker modig til at ændre verden. Hvordan vil den ændring præsentere sig i de næste par år? Her er nogle gode gætter. Læs mere .
Udforsk mere om: Kunstig intelligens, Google.
