Google DeepMind
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Google DeepMind,前稱DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),是一家英國的人工智慧公司。公司建立於2010年,在2014年被谷歌收購。
Google DeepMind | |
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![]() | |
曾用名 | DeepMind科技 (2010–2023) |
公司類型 | 子公司 |
成立 | 2010年9月23日[1] |
創辦人 | |
代表人物 | (COO) |
總部 | 英國倫敦[2] |
產業 | 人工智慧 |
產品 | AlphaGo, AlphaStar, AlphaFold, AlphaZero |
所有權者 | Google ![]() |
員工人數 | 1,000+ (2022)[3] |
母公司 | |
網站 | deepmind |
歷史
編輯2010年到2014年
編輯在2010年由傑米斯·哈薩比斯,謝恩·列格和穆斯塔法·蘇萊曼成立創業公司。[7][8]Hassabis和Legg最初在倫敦大學學院的生命科學系的蓋茲比計算神經科學小組裡相識。[9]
之後維港投資和Founders Fund兩家風險投資公司對DeepMind進行了投資[10],除此之外還有企業家史考特·班尼斯特和伊隆·馬斯克的投資。[11][12]Jaan Tallinn是公司早期的投資者和顧問。[13]在2014年,DeepMind榮獲了劍橋大學電腦實驗室的「年度公司」獎項。[14]
DeepMind創造了一個以人類的方式學習如何玩電子遊戲的類神經網路[15],並且這個神經網路可以接入一個外部的記憶體,就像一個傳統的圖靈機一樣,使得一台電腦可以類比人類的短期記憶。[16]
被Google收購
編輯2014年1月26日,Google宣布已經同意收購DeepMind科技。[17]這次收購發生在2013年Facebook與DeepMind科技結束談判之後。[18]
這次收購的價格估計在4億美元[19]到5億歐元之間。[20][21][22][23][24]
其中DeepMind要求谷歌的一個條件是他們將成立一個人工智慧倫理理事會。[25]
2023年4月21日,Alphabet表示將合併DeepMind和谷歌大腦。[26]
AlphaGo
編輯DeepMind於2014年開始開發人工智慧圍棋軟體AlphaGo。
2015年10月,分散式版AlphaGo分先以5:0擊敗了歐洲圍棋冠軍華裔法籍職業棋士樊麾二段[27][28][29] 。這是電腦圍棋程式第一次在十九路棋盤且分先的情況下擊敗職業圍棋棋手[30]。
2016年3月,AlphaGo挑戰世界冠軍韓國職業棋士李世乭(이세돌)九段,對弈結果為AlphaGo 4:1戰勝了李世乭。
2016年12月29日,一個註冊名為Magister(大陸客戶端顯示為Magist)的帳號開始在弈城圍棋網與職業棋手對弈,次日使用者名稱改為Master。12月31日取得30連勝後,2017年1月1日Master轉往騰訊野狐圍棋網對弈,最終Master在野狐也取得30連勝,總成績為60場不敗[31],在60局結束後,DeepMind CEO傑米斯·哈薩比斯聲明確認Master就是升級版AlphaGo[32][33]。
2017年10月19日,AlphaGo的團隊在《自然》雜誌上發表了一篇文章,介紹了AlphaGo Zero,這是一個沒有用到人類資料的版本,比以前任何擊敗人類的版本都要強大。[34]通過跟自己對戰,AlphaGo Zero經過3天的學習,以100:0的成績超越了AlphaGo Lee的實力,21天後達到了AlphaGo Master的水平,並在40天內超過了所有之前的版本。[35]
2018年12月7日,DeepMind在《科學》期刊上發表關於AlphaZero的論文,AlphaZero使用與AlphaGo Zero類似但更一般性的演算法,在不做太多改變的前提下,並將演算法從圍棋延伸到將棋與西洋棋上。
2019年1月25日,DeepMind人工智慧AlphaStar在《星際爭霸II》以10:1戰勝人類職業玩家。[36]
2020年12月23日,DeepMind公佈其AI 演算法MuZero[37]。
AlphaFold
編輯2016年,DeepMind 將其人工智慧轉向蛋白質摺疊,這是生物科學中最棘手的問題之一。 2018 年 12 月,DeepMind 的 AlphaFold 通過成功預測 43 種蛋白質中的 25 種最準確的結構,贏得了第 3 蛋白質結構預測技術關鍵評估(CASP)。「這是一個燈塔專案,我們第一次在人力和資源方面對一個基本的、非常重要的、現實世界的科學問題進行重大投資,」哈薩比斯對衛報說。2020 年,在第 14 屆 CASP 中,AlphaFold 的預測達到了與實驗室技術相當的準確度分數。 科學評審小組之一安德烈·克里什塔福維奇博士將這一成就描述為「真正了不起的」,並表示預測蛋白質如何摺疊的問題已「基本解決」。[38]
DeepMind AlphaStar
編輯2019 年 1 月,DeepMind 推出了 AlphaStar,這是一個玩即時戰略遊戲星際爭霸 II 的程式。 AlphaStar 使用基於人類玩家回放的強化學習,然後與自己對戰以增強其技能。 在演示時,AlphaStar 擁有相當於 200 年遊戲時間的知識。 它與兩名職業選手連續 10 場比賽獲勝,儘管它具有能夠看到整個場地的不公平優勢,不像人類選手必須手動移動鏡頭。[38]
2019 年 7 月,AlphaStar 開始在公共 1v1 歐洲多人天梯上與隨機人類對戰。 與 AlphaStar 的第一次迭代不同,它只玩了 Protoss v. Protoss,這個版本扮演了遊戲的所有種族,並且更早地修復了不公平的優勢。 到 2019 年 10 月,AlphaStar 在星際爭霸 II 的所有三場比賽中都達到了大師級別,成為第一個在沒有任何遊戲限制的情況下進入廣受歡迎的電子競技頂級聯賽的人工智慧。[38]
研究
編輯深度強化學習
編輯繼AlphaGo之後,Google DeepMind執行長Demis Hassabis曾表示將研究用人工智慧與人類玩其他遊戲,例如即時戰略遊戲《星海爭霸II》(StarCraft II)[39][40]。深度AI如果能直接使用在其他各種不同領域,除了未來能玩不同的遊戲外,例如自動駕駛、投資顧問、音樂評論、甚至司法判決等等目前需要人腦才能處理的工作,基本上也可以直接使用相同的神經網路去學而習得與人類相同的思考力。
參考文獻
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<references>
標籤中name屬性為「nature2015」的參考文獻沒有在文中使用