گوگل ديپ‌مايند

(تم التحويل من DeepMind)
ديپ‌مايند تكنولوجيز المحدودة
گوگل ديپ‌مايند
النوعشركة تابعة
الصناعةالذكاء الاصطناعي
تأسست23 سبتمبر 2010; منذ 14 سنة (2010-09-23[1]
المؤسس
المقر الرئيسيلندن، إنگلترة [2]
الأشخاص الرئيسيون
المنتجاتألفاگو، ألفاستار، ألفافولد، ألفازيرو
الموظفون2.000ح. 2.000 (2023)[3]
الشركة الأمگوگل
الموقع الإلكترونيdeepmind.google
جزء من سلسلة عن
الذكاء الاصطناعي
الأهداف الرئيسية
المقاربات
الفلسفة
التاريخ
التقنية
معجم

ديپ‌مايند تكنولوجيز المحدودة (DeepMind Technologies Limited)[4]، اسمها التجاري گوگل ديپ‌مايند (Google DeepMind)، هو معمل أبحاث ذكاء اصطناعي أمريكي-بريطاني، وإحدى الشركات التابعة لگوگل. تأسست في الولايات المتحدة عام 2010، استحوذت عليها گوگل عام 2014،[5] المقر الرئيسي للشركة في لندن، ولها مراكز أبحاث في كندا،[6] فرنسا،[7] ألمانيا، والولايات المتحدة.

بنت گوگل ديپ‌مايند نماذج شبكة عصبية تتعلم كيفية لعب ألعاب الڤيديو بطريقة مشابهة لللبشر،[8] بالإضافة إلى آلات تورينگ العصبية (الشبكات العصبية التي يمكنها الوصول إلى الذاكرة الخارجية مثل آلة تورينگ التقليدية)،[9] مما أدى إلى ظهور حاسوب يشبه بشكل فضفاض الذاكرة قصيرة المدى في المخ البشري.[10][11]

تصدرت الشركة عناوين الصحف في 2016 بعدما تمكن برنامجها ألفاگو من هزيمة بطل العالم لي سدول، أحد اللاعبين المحترفين للعبة گو، في لعبة من خمس مباريات، الذي كان موضوعاً لفيلم وثائقي.[12]

في 28 أبريل 2022 نشرت ديپ‌مايند منشور مدونة على نموذج واحد للغة المرئية (VLM) يُسمى فلامنگو يمكنه وصف صورة شيء ما بدقة باستخدام عدد قليل من الصور التدريبية.[13][14] في يوليو 2022، أعلنت ديپ‌مايند عن تطوير ديپ‌ناش، وهو نظام تعلم معزز متعدد الوكلاء بدون نماذج قادر على أداء لعبة ستراتيگو اللوحية بمستوى خبير بشري.[15] في أبريل 2023 اندمجت الشركة مع قسم گوگل إيه آي التابع لشركة گوگل برين لتصبح گوگل ديپ‌مايند.

في نوفمبر 2023، أعلنت گوگل ديپ‌مايند عن شبكة رسم بياني مفتوحة المصدر لاستكشاف المواد (GNoME)، تقترح الأداة ملايين المواد غير المعروفة سابقًا في الكيمياء، بما في ذلك عدة مئات الآلاف من الهياكل البلورية المستقرة، منها 736 تم إنتاجها تجريبيًا بواسطة معهد مساتشوستس للتكنولوجيا، وقت إصدارها.[16][17]

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

التاريخ

مدخل مبنى گوگل وديپ‌مايند الواقع في 6 ميدان پانكراس، لندن، المملكة المتحدة.

تأسست الشركة الناشئة في سبتمبر 2010 بواسطة دميس هاسابيس وشان لگ ومصطفى سليمان.[18][19] التقى هاسابيس وليگ لأول مرة في وحدة گاتسباي لعلم الأعصاب الحسابي في كلية جامعة لندن.[20]

قال دميس هاسابيس إن الشركة الناشئة بدأت العمل على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من خلال تعليمها كيفية لعب الألعاب القديمة من السبعينيات والثمانينيات، وهي بدائية نسبيا مقارنة بتلك المتوفرة اليوم. وشملت بعض تلك الألعاب بريك‌أوت, پونگ وسپيس إنڤيدرز. أُدخل الذكاء الاصطناعي للعبة واحدة في كل مرة، دون أي معرفة مسبقة بقواعدها. وبعد قضاء بعض الوقت في تعلم اللعبة، أصبح الذكاء الاصطناعي في النهاية خبيرًا فيها. "يقال إن العمليات المعرفية التي يمر بها الذكاء الاصطناعي تشبه إلى حد كبير تلك التي يستخدمها الإنسان الذي لم يشاهد اللعبة من قبل لفهمها ومحاولة إتقانها".[21] كان هدف المؤسسين هو إنشاء ذكاء اصطناعي للأغراض العامة يمكن أن يكون مفيدًا وفعالًا في أي شيء تقريبًا.

استثمرت شركتا رأس المال الاستثماري الكبرى هوريزونز ڤنتشرز وفاوندرز فند في الشركة،[22] بالإضافة إلى رواد أعمال مثل سكوت بانيستر،[23] پيتر ثيل،[24] وإيلون ماسك.[25] كان جان تالين مستشاراً للشركة ومن أوائل المستثمرين فيها.[26]

في 26 يناير 2014، أكدت گوگل استحواذها على شركة ديپ‌مايند مقابل 400-650 مليون دولار،[27][28][29] وأنها وافقت على الاستحواذ على ديپ‌مايند تكنولوجيز. تمت عملية البيع لگوگل بعد أن أنهت فيسبوك المفاوضات مع ديپ‌مايند تكنولوجيز عام 2013.[30] تم تغيير اسم الشركة بعد ذلك إلى گوگل ديپ‌مايند واحتفظت بهذا الاسم لمدة عامين تقريبًا.[31]

عام 2014، حصلت ديپ‌مايند على جائزة "شركة العام" من مختبر كمبردج للحاسوب.[32]

شعار الشركة 2015–2016
شعار الشركة 2016–2019

في سبتمبر 2015، قامت ديپ‌مايند وصندوق رويال فري التابع لهيئة الصحة الوطنية بتوقيع اتفاقية تبادل المعلومات الأولية الخاصة بهم للمشاركة في تطوير تطبيق لإدارة المهام السريرية، ستريمز.[33]

بعد استحواذ گوگل، أنشأت الشركة مجلس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.[34] لا يزال مجلس أخلاقيات أبحاث الذكاء الاصطناعي غامضًا، حيث رفضت كل من گوگل وديپ‌مايند الكشف عن أعضاء المجلس.[35] افتتحت ديپ‌مايند وحدة جديدة تسمى أخلاقيات ومجتمع ديپ‌مايند، التي تركز على المسائل الأخلاقية والمجتمعية التي يثيرها الذكاء الاصطناعي والتي تضم الفيلسوف البارز نيك بوستروم كمستشار.[36] في أكتوبر 2017، أطلقت ديپ‌مايند فريقًا بحثيًا جديدًا للتحقيق في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.[37][38]

في ديسمبر 2019، أعلن المؤسس المشارك مصطفى سليمان أنه سيترك ديپ‌مايند للانضمام إلى گوگل، لتولي منصب سياسي.[39]

في أبريل 2023، اندمجت ديپ‌مايند مع قسم گوگل إيه آي التابع لگوگل برين لتشكيل گوگل ديپ‌مايند، كجزء من جهود الشركة المستمرة لتسريع العمل على الذكاء الاصطناعي استجابةً لبوت تشات جي پي تي الذي طورته OpenAI.[40] كان هذا بمثابة نهاية لنضال دام سنوات من مديري ديپ‌مايند لتأمين قدر أكبر من الاستقلالية عن گوگل.[41]


المنتجات والتكنولوجيا

أصدرت أبحاث گوگل عام 2016 بحثًا بخصوص سلامة الذكاء الاصطناعي وتجنب السلوك غير المرغوب فيه أثناء عملية تعلم الذكاء الاصطناعي.[42] عام 2017، أصدرت ديپ‌مايند گريدوورلد، وهو اختبار مفتوح المصدر لتقييم ما إذا كانت الخوارزمية تتعلم تعطيل مفتاح إيقافها أو تظهر بعض السلوكيات غير المرغوب فيها.[43][44]

في يوليو 2018، قام باحثون من ديپ‌مايند بتدريب أحد أنظمتها على ممارسة لعبة الحاسوب كويك 3 إرينا.[45]

اعتبارًا من عام 2020، نشرت ديپ‌مايند أكثر من ألف بحث، بما في ذلك ثلاثة عشر بحثًا تم قبولها من قبل نيتشر أو ساينس.[بحاجة لمصدر] حظيت ديپ‌مايند باهتمام وسائل الإعلام خلال فترة ألفاگو؛ وفقًا لبحث لكسيس‌نكسيس، ذكرت 1842 قصة إخبارية منشورة تشير إلى ديپ‌مايند عام 2016، وانخفضت إلى 1363 في 2019.[46]

التعلم المعزز العميق

على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي السابقة، مثل ديپ بلو أو واطسون من آي بي إم، والتي تم تطويرها لغرض محدد مسبقًا وتعمل فقط ضمن هذا النطاق، كان المقصود من خوارزميات ديپ‌مايند الأولية أن تكون عامة. استخدموا التعلم المعزز، وهي خوارزمية تتعلم من التجربة باستخدام وحدات الپكسل الأولية فقط كمدخل للبيانات. استخدم نهجهم الأولي تعليم Q العميق مع شبكة عصبونية التفافية.[31][47] اختبروا النظام على ألعاب الڤيديو، ولا سيما في وقت مبكر ألعاب الأركيد، مثل سپيس إنڤيدرز أو بريك‌أوت.[47][48] بدون تغيير الكود، كان نفس الذكاء الاصطناعي قادرًا على لعب ألعاب معينة بكفاءة أكبر من أي بشري على الإطلاق.[48]

عام 2013، نشرت ديپ‌مايند بحثًا عن نظام الذكاء الاصطناعي الذي تجاوز القدرات البشرية في ألعاب مثل پونگ، بريك‌أوت وإندورو، بينما تجاوز أداء متطور في سي‌كيست وبيم‌رايدر وكيو*برت.[49][50] وبحسب ما ورد أدى هذا العمل إلى استحواذ جوجل على الشركة.[8] تم تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بديپ‌مايند على ألعاب الڤيديو التي أُنتجت في السبعينيات والثمانينات؛ كان العمل مستمرًا لألعاب ثلاثية الأبعاد أكثر تعقيدًا مثل كويك)، والتي ظهرت لأول مرة في التسعينيات.[48]

عام 2020، نشرت ديپ‌مايند "إيجنت57"،[51][52] وكيل الذكاء الاصطناعي يفوق أداؤه المستوى البشري في جميع الألعاب الـ 57 لمجموعة أتاري 2600.[53]

ألفاگو وما بعده

المقالة الرئيسية: ألفاگو, ماستر (برنامج), and ألفاگو زيرو

في 31 أكتوبر 2019، بعد أن تفوق من عامين على بطل العالم في لعبة "گو" الصينية، الحاسوب ألفاستار من گوگل ديپ مايند يحرز لقب ماستر في لعبة "ستاركرافت-2"، التي تتطلب تخطيط بعيد المدى.[54]

في وقت لاحق من ذلك العام، اكتسب ألفازيرو، وهو نسخة معدلة من ألفاگو زيرو، لكن للتعامل مع أي لعبة ثنائية اللاعبين ذات معلومات مثالية، قدرات خارقة في الشطرنج والشوگي. مثل ألفاگو زيرو، تعلم ألفازيرو فقط من خلال اللعب الذاتي.

نشر باحثو ديپ‌مايند نموذجًا جديدًا يسمى موزيرو يتقن ألعاب گو والشطرنج والشوگي وأتاري 2600 بدون بيانات بشرية أو معرفة النطاق أو القواعد المعروفة.[55][56]

طبق الباحثون موزيرو لحل التحدي الحقيقي المتمثل في ضغط الڤيديو بعدد محدد من البتات فيما يتعلق بحركة المرور على الإنترنت على مواقع مثل يوتيوب، تويتش، وگوگل ميت. الهدف من موزيرو هو ضغط الڤيديو على النحو الأمثل بحيث يتم الحفاظ على جودة الڤيديو مع تقليل البيانات. وكانت النتيجة النهائية باستخدام موزيرو هي انخفاض متوسط معدل البت بنسبة 6.28%.[57][58]

في أكتوبر 2022، كشفت ديپ‌مايند عن نسخة جديدة من ألفازيرو، تسمى ألفاتنسور، في ورقة بحثية منشورة في نيتشر.[59][60]

اكتشف الإصدار طريقة أسرع لإجراء ضرب المصفوفات-إحدى المهام الأساسية في الحوسبة باستخدام التعلم المعزز.[59][60] على سبيل المثال، اكتشف ألفاتنسور كيفية ضرب مصفوفتين مود-2 4x4 في 47 عملية ضرب فقط، متغلبًا بشكل غير متوقع على الرقم القياسي لعمليات ضرب خوارزمية ستارسن لعام 1969 البالغ 49 عملية.[61]

التكنولوجيا

تم تطوير تقنية ألفاگو استنادًا إلى منهج التعلم المعزز العميق. وهذا ما يجعل ألفاگو مختلفًا عن بقية تقنيات الذكاء الاصطناعي المتوفرة في السوق. مع ذلك، تم تعريف "عقل" ألفاگو بحركات مختلفة بناءً على بيانات البطولة التاريخية. تمت زيادة عدد الحركات تدريجيًا حتى تمت معالجة أكثر من 30 مليونًا منها في النهاية. كان الهدف هو جعل النظام يحاكي اللاعب البشري ويصبح أفضل في النهاية. لقد لعبت ضد نفسها وتعلمت ليس فقط من هزائمها، بل من الانتصارات أيضاً؛ وهكذا تعلمت تحسين نفسها بمرور الوقت وزيادة معدل فوزها نتيجة لذلك.[بحاجة لمصدر]

استخدمت ألفاگو شبكتين عصبونيتين عميقتين: شبكة السياسة لتقييم احتمالات التحرك وشبكة القيمة لتقييم المواقف. تم تدريب شبكة السياسات من خلال التعلم الخاضع للإشراف، وتم تحسينها لاحقًا من خلال تدرج السياسات التعلم المعزز. تعلمت شبكة القيمة التنبؤ بالفائزين في الألعاب التي تلعبها شبكة السياسة ضد نفسها. بعد التدريب، استخدمت هذه الشبكات نظرة استباقية لبحث شجرة مونت كارلو (MCTS)، باستخدام شبكة السياسات لتحديد التحركات المرشحة ذات الاحتمالية العالية، في حين قامت شبكة القيمة (بالاشتراك مع عمليات طرح مونت كارلو باستخدام سياسة التنفيذ السريع). بتقييم مواقف الشجرة.[62]

تم تدريب ألفاگو زيرو باستخدام التعلم المعزز حيث لعب النظام ملايين الألعاب ضد نفسه. كان دليلها الوحيد هو زيادة معدل فوزها. لقد فعلت ذلك دون التعلم من الألعاب التي يلعبها البشر. ميزات الإدخال الوحيدة هي الحجارة السوداء والبيضاء من اللوحة. ويستخدم شبكة عصبونية واحدة، بدلاً من شبكات السياسة والقيمة المنفصلة. يعتمد بحث الشجرة المبسط على هذه الشبكة العصبونية لتقييم المواضع وعينات التحركات. تتضمن خوارزمية التعلم المعزز الجديدة البحث الأمامي داخل حلقة التدريب.[62] وظفت ألفاگو زيرو حوالي 15 شخصًا وملايين الأشخاص في موارد الحوسبة.[63] في النهاية، احتاجت إلى طاقة حاسوبية أقل بكثير من ألفاگو، حيث كانت تعمل على أربعة معالجات متخصصة في الذكاء الاصطناعي (تنسور من گوگل)، بدلاً من الـ48 معالج في تقنية ألفاگو.[64]

ألفافولد

المقالة الرئيسية: ألفافولد

عام 2016، حولت ديپ‌مايند ذكائها الاصطناعي إلى طي الپروتين، وهي مشكلة طويلة الأمد في علم الأحياء الجزيئي. في ديسمبر 2018، فاز ألفافولد من ديپ‌مايند بالمرتبة الثالثة عشرة في التقييم النقدي لتقنيات التنبؤ ببنية الپروتين (CASP) من خلال التنبؤ بنجاح بالبنية الأكثر دقة لـ 25 پروتينًا من أصل 43. وصرح هاسابيس لصحيفة الگارديان: "هذا مشروع رائد، وهو أول استثمار كبير لنا من حيث الأشخاص والموارد في مشكلة علمية أساسية ومهمة للغاية في العالم الحقيقي".[65] عام 2020، في المؤتمر الرابع عشر لـ CASP، حققت تنبؤات ألفافولد درجة دقة يمكن مقارنتها بتقنيات المختبر. ووصف الدكتور أندريه كريشتافوڤيتش، أحد أعضاء لجنة التحكيم العلمية، الإنجاز بأنه "رائع حقًا"، وقال إن مشكلة التنبؤ بكيفية طي الپروتينات "تم حلها إلى حد كبير".[66][67][68]

في يوليو 2021، تم إصدار برنامجي روزTTAفولد وألفافولد2 مفتوحي المصدر للسماح للعلماء بتشغيل إصداراتهم الخاصة من الأدوات. وبعد أسبوع، أعلنت ديپ‌مايند أن ألفافولد أكمل تنبؤاته لجميع الپروتينات البشرية تقريبًا بالإضافة إلى دراسة موسعة لپروتينات كاملة لعشرين عضية أخرى.[69] تم إصدار الهياكل في قاعدة بيانات ألفافولد لبنية الپروتين. في يوليو 2022، أُعلن عن أنه سيتم إصدار التنبؤات الخاصة بأكثر من 200 مليون پروتين، تمثل جميع الپروتينات المعروفة تقريبًا، في قاعدة بيانات ألفافولد.[70][71]

ويڤ‌نت

المقالة الرئيسية: ويڤ‌نت

عام 2016، طرحت ديپ‌مايند "ويڤ‌نت"، وهو نظام لتحويل النص إلى كلام. لقد كان في الأصل مكثفًا حسابيًا للغاية لاستخدامه في المنتجات الاستهلاكية، كن في أواخر عام 2017 أصبح جاهزًا للاستخدام في تطبيقات المستهلك مثل مساعد گوگل.[72][73] في عام 2018، أطلقت گوگل منتجًا تجاريًا لتحويل النص إلى كلام، Cloud Text-to-Speech، استنادًا إلى ويڤ‌نت.[74][75]

عام 2018، طرحت ديپ‌مايند نموذجًا أكثر كفاءة يسمى "ويڤ‌آر‌آر‌إن" جرى تطويره بالاشتراك مع گوگل إيه آي.[76][77] عام 2020 طُرح "ويڤ‌نت‌إي‌كيو"، طريقة لإخفاء فقدان الحزمة تعتمد على بنية ويڤ‌آر‌آر‌إن.[78] عام 2019، بدأت بدأت گوگل في طرح "ويڤ‌آر‌آر‌إن" مع "ويڤ‌نت‌إي‌كيو" لمستخدمي گوگل دو.[79]

ألفاستار

المقالة الرئيسية: ألفاستار (برنامج)

عام 2016، ناقش هاسابيس لعبة ستاركرافت، كتحدي مستقبلي، لأنها تتطلب التفكير الاستراتيجي والتعامل مع المعلومات غير الكاملة.[80]

في يناير 2019، طرحت ديپ‌مايند برنامج ألفاستار، وهو برنامج يؤدي لعبة الإستراتيجية في الوقت الفعلي لستاركرافت 2. استخدم ألفاستار التعلم المعزز بناءً على عمليات الإعادة من اللاعبين البشريين، ثم لعب ضد نفسه لتعزيز مهاراته. في وقت العرض التقديمي، كان لدى ألفاستار معرفة تعادل 200 عام من وقت اللعب. وفاز البرنامج في 10 مباريات متتالية ضد لاعبين محترفين، على الرغم من أنه كان يتمتع بميزة غير عادلة وهي القدرة على رؤية الملعب بأكمله، على عكس اللاعب البشري الذي يتعين عليه تحريك الكاميرا يدويًا. النسخة الأولية التي تم فيها إصلاح هذه الميزة خسرت مباراة لاحقة.[81]

في يوليو 2019، بدأ ألفاستار اللعب ضد بشر عشوائيين على السلم الأوروپي العام متعدد اللاعبين 1 ضد 1. على عكس الإصدار الأول من ألفاستار، الذي لعب فقط پروتوس ضد پروتوس، لعب البرنامج هذه اللعبة مثل جميع سباقات اللعبة، وأُصلحت المزايا غير العادلة السابقة.[82][83] بحلول أكتوبر 2019، وصل ألفاستار إلى مستوى گراندماستر على سلم ستاركرافت 2 في جميع سباقات ستاركرافت الثلاثة، ليصبح أول برنامج ذكاء اصطناعي يصل إلى الدوري الأعلى لرياضة إلكترونية ذات شعبية واسعة بدون أي قيود للعبة.[84]

ألفاكود

عام 2022، كشفت ديپ‌مايند النقاب عن ألفاكود، وهو محرك تشفير يعمل بالذكاء الاصطناعي يقوم بإنشاء برامج حاسوب بمعدل مماثل لمعدل المبرمج العادي، مع قيام الشركة باختبار النظام في مواجهة تحديات البرمجة التي أنشأتها كودفورسيز المستخدمة في مسابقة البرمجة التنافسية البشرية.[85] حصل ألفاكود على تصنيف يعادل 54% من متوسط الدرجات في كودفورسيز بعد تدريبه على بيانات گيت‌هب ومشكلات كوفورس وحلولها. كان مطلوبًا من البرنامج التوصل إلى حل فريد والتوقف عن تكرار الإجابات.


. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

گاتو

المقالة الرئيسية: گاتو (ديپ‌مايند)

گاتو هو "وكيل عام" يتعلم مهام متعددة في وقت واحد.

روبوكات

إسهامات متفرقة لگوگل

صرحت گوگل أن خوارزميات ديپ‌مايند زادت بشكل كبير من كفاءة تبريد مراكز البيانات الخاصة بها من خلال الموازنة التلقائية بين تكلفة أعطال الأجهزة وتكلفة التبريد.[86] بالإضافة إلى ذلك، تساعد ديپ‌مايند (جنبًا إلى جنب مع باحثين آخرين في ألفابت إيه آي) في توصيات التطبيقات المخصصة من گوگل پلاي.[74] تعاونت ديپ‌مايندأيضًا مع فريق أندرويد في گوگل لإنشاء ميزتين جديدتين تم توفيرهما للأشخاص الذين لديهم أجهزة تعمل بنظام أندرويد پاي، الدفعة التاسعة من نظام تشغيل الهاتف المحمول من گوگل. تستخدم هذه الميزات البطارية التكيفية والسطوع التكيفي، التعلم الآلي للحفاظ على الطاقة وتسهيل استخدام الأجهزة التي تعمل بنظام التشغيل. هذه هي المرة الأولى التي تستخدم فيها ديپ‌مايند هذه التقنيات على هذا النطاق الصغير، حيث تتطلب تطبيقات التعلم الآلي النموذجية قدرًا كبيرًا من الطاقة الحاسوبية.[87]

الرياضة

قام باحثو ديپ‌مايند بتطبيق نماذج التعلم الآلي على رياضة كرة القدم، حيث قاموا بنمذجة سلوك لاعبي كرة القدم، بما في ذلك حراس المرمى والمدافعين والمهاجمين خلال سيناريوهات مختلفة مثل ركلة الجزاء. استخدم الباحثون الخرائط الحرارية والتحليل العنقودي لتنظيم اللاعبين بناءً على ميلهم للتصرف بطريقة معينة أثناء المباراة عندما يواجهون قرارًا بشأن كيفية تسجيل الأهداف أو منع الفريق الآخر من التسجيل.

يذكر الباحثون أنه يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لإضفاء الطابع الديمقراطي على صناعة كرة القدم من خلال الاختيار التلقائي لمقاطع الڤيديو المثيرة للاهتمام من اللعبة والتي تكون بمثابة أبرز الأحداث. يمكن القيام بذلك عن طريق البحث عن مقاطع فيديو لأحداث معينة، وهو أمر ممكن لأن تحليل الڤيديو يعد مجالًا راسخًا للتعلم الآلي. وهذا ممكن أيضًا بسبب التحليلات الرياضية الشاملة المستندة إلى البيانات بما في ذلك التمريرات أو التسديدات المشروحة، وأجهزة الاستشعار التي تلتقط بيانات حول تحركات اللاعبين عدة مرات على مدار المباراة، ونماذج نظرية اللعبة.[88][89]

علم الآثار

كشف گوگل النقاب عن برنامج جديد لوثائق الآثار يحمل اسم إيثاكا نسبة إلى جزيرة البطل الأسطوري أوليس.[بحاجة لمصدر] تساعد الشبكة العصبونية العميقة الباحثين على استعادة النص الفارغ للمستندات التالفة وتحديد المكان الذي نشأت منه وإعطائها تاريخًا دقيقًا محددًا.[بحاجة لمصدر] يعتمد العمل على شبكة أخرى لتحليل النصوص تسمى پيثيا.[90] حققت إيثاكا دقة بنسبة 62% في استعادة النصوص التالفة ودقة تحديد الموقع بنسبة 71%، وتتمتع بدقة تأريخ تصل إلى 30 عامًا.[بحاجة لمصدر] تم بالفعل استخدام هذه الأداة من قبل المؤرخين وعلماء الآثار اليونانية القديمة لإجراء اكتشافات جديدة في التاريخ اليوناني القديم.[بحاجة لمصدر] ويعمل الفريق على توسيع النموذج ليشمل اللغات القديمة الأخرى، بما في ذلك الديموطية، الأكادية، العبرية، والماياوية.[91]

سپارو

سپارو هو بوت دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي طورته ديپ‌مايند لبناء أنظمة تعلم آلي أكثر أمانًا باستخدام مزيج من التعليقات البشرية واقتراحات بحث گوگل.[92]

تشين‌اشيلا إيه آي

تشين‌اشيلا إيه آي هو نموذج لغة طورته ديپ‌مايند.[93]

جميني

جميني هو نموذج لغة كبير متعدد الوسائط أُصدر في 6 ديسمبر 2023.[94] وهو خليفة نماذج اللغة LaMDA وPaLM 2 من گوگل ويسعى إلى تحدي GPT-4 من OpenAI.[95] اعتبارًا من يناير 2024، كان جميني پرو مفضلاً على GPT-4 في حوالي 22% فقط من التقييمات البشرية العمياء.[96]

گـِما

گـِما هي إحدى عائلات من نماذج اللغات الضخمة، مفتوحة المصدرة، خفيفة الوزن، التي أُطلقت في 21 فبراير 2024. وهي متاحة بحجمين متميزين: نموذج بمتغير مكون من 7 بليون مُحسّن لاستخدام GPU وTPU ونموذج بمتغير يضم 2 بليون مصمم لوحدة المعالجة المركزية والتطبيقات الموجودة على الجهاز. تم تدريب نماذج گـِما على ما يصل إلى 6 تريليون رمز نصي، باستخدام بنيات ومجموعات بيانات ومنهجيات تدريب مماثلة لعائلة نماذج جميني.[97]

ديپ‌مايند هيلث

في يوليو 2016، أُعلن عن تعاون بين ديپ‌مايند ومستشفى مورفيلدز للعيون لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.[98] ستُطبق تقنيات ديپ‌مايند على تحليل فحوصات العيون مخفية الهوية، والبحث عن العلامات المبكرة للأمراض التي تؤدي إلى العمى.

في أغسطس 2016، أثعلن عن برنامج بحثي مع مستشفى كلية جامعة لندن بهدف تطوير خوارزمية يمكنها التمييز تلقائيًا بين الأنسجة السليمة والسرطانية في منطقة الرأس والرقبة.[99] مؤسسة رويال فري لندن التابعة لهيئة الصحة الوطنية]] وومؤسسة إمپريال كولدج للرعاية الصحية لتطوير تطبيقات الهاتف المحمول السريرية الجديدة المرتبطة بسجلات المرضى الإلكترونية.[100] نُقل عن العاملين في مستشفى رويال فري قولهم في ديسمبر 2017 إن الوصول إلى بيانات المرضى من خلال التطبيق قد وفر "قدرًا كبيرًا من الوقت" وأحدث فرقًا "هائلًا" في إدارة المرضى الذين يعانون من إصابة الكلى الحادة. تُرسل إرسال بيانات نتيجة الاختبار إلى الهواتف المحمولة للموظفين وتنبيههم بالتغيرات في حالة المريض. كما أنها تمكن الموظفين من معرفة ما إذا كان شخص آخر قد استجاب، وإظهار نتائجهم للمرضى في شكل مرئي.[101]

في نوفمبر 2017، أعلنت ديپ‌مايند عن شراكة بحثية مع مركز أبحاث السرطان في المملكة المتحدة في إمپريال كوليدج لندن بهدف تحسين الكشف عن سرطان الثدي من خلال تطبيق التعلم الآلي على التصوير الشعاعي للثدي.[102] بالإضافة إلى ذلك، في فبراير 2018، أعلنت ديپ‌مايند أنها تعمل مع وزارة شؤون المحاربين القدامى الأمريكية في محاولة لاستخدام التعلم الآلي للتنبؤ ببداية إصابة الكلى الحادة لدى المرضى، وأيضًا على نطاق أوسع بالتدهور العام للمرضى أثناء الإقامة في المستشفى حتى يتمكن الأطباء والممرضات من علاج المرضى المحتاجين للرعاية بسرعة أكبر.[103]

قامت ديپ‌مايند بتطوير تطبيق ستريمز، والذي يرسل تنبيهات إلى الأطباء حول المرضى المعرضين لخطر الإصابة بإصابة الكلى الحادة.[104] في 13 نوفمبر 2018، أعلنت ديپ‌مايند أنه سيتم دمج قسم الصحة وتطبيق ستريمز في گوگل هيلث.[105] قال المدافعون عن الخصوصية إن هذا الإعلان خان ثقة المريض ويبدو أنه يتناقض مع التصريحات السابقة لديپ‌مايند بأن بيانات المرضى لن تكون مرتبطة بحسابات گوگل أو خدماتها.[106][107] وقال متحدث باسم ديپ‌مايند إن بيانات المرضى ستظل منفصلة عن خدمات گوگل أو مشاريعها.[108]

جدل تشارك البيانات مع هيئة الصحة الوطنية

في أبريل 2016، حصلت نيو ساينتست على نسخة من اتفاقية تشارك البيانات بين ديپ‌مايند ومؤسسة رويال فري لندن التابعة لهيئة الصحية الوطنية. تدير المؤسسة ثلاثة مستشفيات في لندن حيث يُعالج ما يقدر بنحو 1.6 مليون مريض سنويًا. توضح الاتفاقية أن ديپ‌مايند هيلث تمكنت من الوصول إلى بيانات الدخول والخروج والنقل والحوادث والطوارئ وعلم الأمراض والأشعة والرعاية الحرجة في هذه المستشفيات. يتضمن ذلك تفاصيل شخصية مثل ما إذا كان المرضى قد تم تشخيص إصابتهم بمتلازمة نقص المناعة المكتسبة (الإيدز) أو عانوا من الاكتئاب أو لسيدات خضعن من قبل للإجهاض من أجل إجراء بحث للبحث عن نتائج أفضل في مختلف الظروف الصحية.[109][110]

تم تقديم شكوى إلى مكتب مفوض المعلومات (ICO)، بحجة أن البيانات يجب أن تكون باسم مستعار ومشفرة.[111] في مايو 2016، نشرت نيو ساينتست مقالًا آخر يزعم أن المشروع فشل في الحصول على موافقة من المجموعة الاستشارية للسرية التابعة للوكالة التنظيمية للأدوية ومنتجات الرعاية الصحية.[112]

عام 2017، أنهى مكتب مفوض المعلومات تحقيقًا استمر لمدة عام ركز على كيفية اختبار مؤسسة رويال فري لندن لتطبيق ستريمز، في أواخر 2015 و2016.[113] خلُص مكتب مفوض المعلومات إلى أن مؤسسة رويال فري فشلت في الامتثال لقانون حماية البيانات عندما قدمت تفاصيل المرضى إلى ديپ‌مايند، ووجدت العديد من أوجه القصور في كيفية التعامل مع البيانات، بما في ذلك عدم إبلاغ المرضى بشكل كافٍ بأن بياناتهم ستُستخدم كجزء من الاختبار. نشرت ديپ‌مايند أفكارها[114] في تحقيق يوليو 2017، قائلة "نحن بحاجة إلى القيام بعمل أفضل" وتسليط الضوء على العديد من الأنشطة والمبادرات التي بدأوها من أجل الشفافية والرقابة والمشاركة. وشمل ذلك تطوير استراتيجية مشاركة المريض [115] والشفافية العامة في شراكاتها.

في مايو 2017، نشرت سكاي نيوز رسالة مسربة من ناشونال داتا گارديان، السيدة فيونا كالديكوت، تكشف أنه في "رأيها المدروس" اتفاقية مشاركة البيانات مبرمة بين ديپ‌مايند ومؤسسة رويال فري في مايو 2017 على "أساس قانوني غير مناسب".[116] حكم مكتب مفوض المعلومات في يوليو 2017 بأن مؤسسة روايل فري فشلت في الامتثال لقانون حماية البيانات عندما سلمت البيانات الشخصية لـ 1.6 مليون مريض إلى ديپ‌مايند.[117]


. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

أخلاقيات ومجتمع ديپ‌مايند

في أكتوبر 2017، أعلنت ديپ‌مايند عن وحدة بحثية جديدة تحمل اسم أخلاقيات ومجتمع ديپ‌مايند.[118] هدفها تمويل البحوث الخارجية للمواضيع التالية: الخصوصية والشفافية والعدالة؛ الآثار الاقتصادية؛ الحوكمة والمساءلة؛ وإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي؛ الأخلاقيات والقيم في مجال الذكاء الاصطناعي؛ وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي مواجهة تحديات العالم. ونتيجة لذلك، يأمل الفريق في فهم الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي بشكل أكبر ومساعدة المجتمع على رؤية الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مفيدًا.[119]

هذا القسم الفرعي الجديد في ديپ‌مايند هو وحدة منفصلة تمامًا عن شراكة الشركات الرائدة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والأوساط الأكاديمية ومنظمات المجتمع المدني والمنظمات غير الربحية التي تحمل اسم شراكة الذكاء الاصطناعي لصالح الناس والمجتمع والتي تعد ديپ‌مايند أيضاً جزءاً منها.[120] يختلف مجلس أخلاقيات ومجتمع ديپ‌مايند أيضًا عن مجلس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي المطروح والذي وافقت گوگل في الأصل على تشكيله عند الاستحواذ على ديپ‌مايند.[121]

أساتذة ديپ‌مايند لتعلم الآلي

ترعى ديپ‌مايند ثلاثة كراسي للتعلم الآلي:

انظر أيضاً

المصادر

  1. ^ "DeepMind Technologies Limited – Overview (free company information from Companies House)". Companies House. Retrieved 13 March 2016.
  2. ^ "King's Cross - S2 Building - SES Engineering Services". www.ses-ltd.co.uk (in الإنجليزية). Retrieved 2022-07-14.
  3. ^ Efrati, Amir (11 October 2023). "DeepMind Cut 20% of Its Expenses Before Merging with Google". The Information. Archived from the original on 12 October 2023.
  4. ^ "DEEPMIND TECHNOLOGIES LIMITED overview - Find and update company information - GOV.UK". Companies House (in الإنجليزية). Retrieved 2023-07-22.
  5. ^ Bray, Chad (27 January 2014). "Google Acquires British Artificial Intelligence Developer". DealBook (in الإنجليزية). Retrieved 2019-11-04.
  6. ^ "About Us | DeepMind". DeepMind.
  7. ^ "A return to Paris | DeepMind". DeepMind.
  8. ^ أ ب "The Last AI Breakthrough DeepMind Made Before Google Bought It". The Physics arXiv Blog. 2014-01-29. Retrieved 12 October 2014.
  9. ^ Graves, Alex; Wayne, Greg; Danihelka, Ivo (2014). "Neural Turing Machines". arXiv:1410.5401 [cs.NE].
  10. ^ Best of 2014: Google's Secretive DeepMind Startup Unveils a "Neural Turing Machine" Archived 4 ديسمبر 2015 at the Wayback Machine, MIT Technology Review
  11. ^ Graves, Alex; Wayne, Greg; Reynolds, Malcolm; Harley, Tim; Danihelka, Ivo; Grabska-Barwińska, Agnieszka; Colmenarejo, Sergio Gómez; Grefenstette, Edward; Ramalho, Tiago (12 October 2016). "Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory". Nature (in الإنجليزية). 538 (7626): 471–476. Bibcode:2016Natur.538..471G. doi:10.1038/nature20101. ISSN 1476-4687. PMID 27732574. S2CID 205251479.
  12. ^ Kohs, Greg (29 September 2017), AlphaGo, Ioannis Antonoglou, Lucas Baker, Nick Bostrom, https://www.imdb.com/title/tt6700846/, retrieved on 9 January 2018 
  13. ^ "Tackling multiple tasks with a single visual language model". www.deepmind.com (in الإنجليزية). Retrieved 2022-04-29.
  14. ^ Alayrac, Jean-Baptiste (2022). "Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning" (PDF). arXiv:2204.14198.
  15. ^ "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 July 2022.
  16. ^ Merchant, Amil; Batzner, Simon; Schoenholz, Samuel S.; Aykol, Muratahan; Cheon, Gowoon; Cubuk, Ekin Dogus (December 2023). "Scaling deep learning for materials discovery". Nature (in الإنجليزية). 624 (7990): 80–85. doi:10.1038/s41586-023-06735-9. ISSN 1476-4687. PMC 10700131.
  17. ^ "Google DeepMind's new AI tool helped create more than 700 new materials". MIT Technology Review (in الإنجليزية). Retrieved 2024-01-02.
  18. ^ "Google Buys U.K. Artificial Intelligence Company DeepMind". Bloomberg. 27 January 2014. Archived from the original on 13 November 2014. Retrieved 13 November 2014.{{cite news}}: CS1 maint: bot: original URL status unknown (link)
  19. ^ "Google makes £400m move in quest for artificial intelligence". Financial Times. 27 January 2014. Retrieved 13 November 2014.
  20. ^ "Demis Hassabis: 15 facts about the DeepMind Technologies founder". The Guardian. Retrieved 12 October 2014.
  21. ^ Marr, Bernard. "How Google's Amazing AI Start-Up 'DeepMind' Is Making Our World A Smarter Place". Forbes (in الإنجليزية). Retrieved 30 June 2018.
  22. ^ Cookson, Robert (27 January 2014). "DeepMind buy heralds rise of the machines". Financial Times. Retrieved 14 October 2014.
  23. ^ "DeepMind Technologies Investors". Retrieved 12 October 2014.
  24. ^ Shead, Sam. "How DeepMind convinced billionaire Peter Thiel to invest without moving the company to Silicon Valley". Business Insider.
  25. ^ Rowan, David (2015-06-22). "DeepMind: inside Google's super-brain". Wired UK. Archived from the original on 2023-09-03.
  26. ^ "Recode.net – DeepMind Technologies Acquisition". 2014-01-26. Retrieved 27 January 2014.
  27. ^ "Google to buy artificial intelligence company DeepMind". Reuters. 26 January 2014. Retrieved 12 October 2014.
  28. ^ "Google Acquires UK AI startup Deepmind". The Guardian. Retrieved 27 January 2014.
  29. ^ "Report of Acquisition, TechCrunch". TechCrunch. Retrieved 27 January 2014.
  30. ^ "Google beats Facebook for Acquisition of DeepMind Technologies". Retrieved 27 January 2014.
  31. ^ أ ب Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David (26 February 2015). "Human-level control through deep reinforcement learning". Nature. 518 (7540): 529–33. Bibcode:2015Natur.518..529M. doi:10.1038/nature14236. PMID 25719670.
  32. ^ "Hall of Fame Awards: To celebrate the success of companies founded by Computer Laboratory graduates". University of Cambridge. Retrieved 12 October 2014.
  33. ^ Lomas, Natasha. "Documents detail DeepMind's plan to apply AI to NHS data in 2015". TechCrunch (in الإنجليزية). Retrieved 26 September 2017.
  34. ^ "Inside Google's Mysterious Ethics Board". Forbes. 3 February 2014. Retrieved 12 October 2014.
  35. ^ Ramesh, Randeep (4 May 2016). "Google's DeepMind shouldn't suck up our NHS records in secret". The Guardian. Archived from the original on 13 October 2016. Retrieved 19 October 2016.
  36. ^ Hern, Alex (4 October 2017). "DeepMind announces ethics group to focus on problems of AI". The Guardian – via www.theguardian.com.
  37. ^ "DeepMind has launched a new 'ethics and society' research team". Business Insider (in الإنجليزية). Retrieved 25 October 2017.
  38. ^ "DeepMind launches new research team to investigate AI ethics". The Verge. Retrieved 25 October 2017.
  39. ^ Madhumita Murgia, "DeepMind co-founder leaves for policy role at Google", Financial Times, 5 December 2019
  40. ^ Roth, Emma; Peters, Jay (April 20, 2023). "Google's big AI push will combine Brain and DeepMind into one team". The Verge. Archived from the original on April 20, 2023. Retrieved April 21, 2023.
  41. ^ Olson, Parmy (May 21, 2023). "Google Unit DeepMind Tried—and Failed—to Win AI Autonomy From Parent". The Wall Street Journal. Archived from the original on May 21, 2021. Retrieved September 12, 2023.
  42. ^ Amodei, Dario; Olah, Chris; Steinhardt, Jacob; Christiano, Paul; Schulman, John; Mané, Dan (21 June 2016). "Concrete Problems in AI Safety". arXiv:1606.06565 [cs.AI].
  43. ^ "DeepMind Has Simple Tests That Might Prevent Elon Musk's AI Apocalypse". Bloomberg.com. 11 December 2017. Retrieved 8 January 2018.
  44. ^ "Alphabet's DeepMind Is Using Games to Discover If Artificial Intelligence Can Break Free and Kill Us All". Fortune (in الإنجليزية). Retrieved 8 January 2018.
  45. ^ "DeepMind AI’s new trick is playing ‘Quake III Arena’ like a human". Engadget. 3 July 2018.
  46. ^ Shead, Sam (5 June 2020). "Why the buzz around DeepMind is dissipating as it transitions from games to science". CNBC (in الإنجليزية). Retrieved 12 June 2020.
  47. ^ أ ب Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David; Graves, Alex; Antonoglou, Ioannis; Wierstra, Daan; Riedmiller, Martin (12 December 2013). "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning". arXiv:1312.5602 [cs.LG].
  48. ^ أ ب ت Deepmind artificial intelligence @ FDOT14. 19 April 2014.
  49. ^ "A look back at some of AI's biggest video game wins in 2018". VentureBeat (in الإنجليزية الأمريكية). 2018-12-29. Retrieved 2019-04-19.
  50. ^ Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David; Graves, Alex; Antonoglou, Ioannis; Wierstra, Daan; Riedmiller, Martin (2013-12-19). "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" (in الإنجليزية الأمريكية). arXiv:1312.5602 [cs.LG].
  51. ^ Adrià Puigdomènech Badia; Piot, Bilal; Kapturowski, Steven; Sprechmann, Pablo; Vitvitskyi, Alex; Guo, Daniel; Blundell, Charles (2020-03-30). "Agent57: Outperforming the Atari Human Benchmark" (in الإنجليزية الأمريكية). arXiv:2003.13350 [cs.LG].
  52. ^ "Agent57: Outperforming the Atari Human Benchmark". DeepMind (in الإنجليزية الأمريكية). 2020-03-31. Retrieved 2020-05-25.
  53. ^ Linder, Courtney (2 April 2020). "This AI Can Beat Humans At All 57 Atari Games". Popular Mechanics. Retrieved 9 June 2020.
  54. ^ "British company DeepMind's artificial intelligence beats pro gamers to achieve 'Grandmaster' status in popular esport video game StarCraft II". دايلي ميل. 2019-10-31. Retrieved 2019-11-03.
  55. ^ "MuZero: Mastering Go, chess, shogi and Atari without rules". www.deepmind.com (in الإنجليزية). Retrieved 2022-04-29.
  56. ^ Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Hubert, Thomas; Simonyan, Karen; Sifre, Laurent; Schmitt, Simon; Guez, Arthur; Lockhart, Edward; Hassabis, Demis; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy (2020-12-23). "Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model". Nature (in الإنجليزية). 588 (7839): 604–609. arXiv:1911.08265. Bibcode:2020Natur.588..604S. doi:10.1038/s41586-020-03051-4. ISSN 0028-0836. PMID 33361790. S2CID 208158225.
  57. ^ "MuZero's first step from research into the real world". www.deepmind.com (in الإنجليزية). Retrieved 2022-04-29.
  58. ^ Mandhane, Amol; Zhernov, Anton; Rauh, Maribeth; Gu, Chenjie; Wang, Miaosen; Xue, Flora; Shang, Wendy; Pang, Derek; Claus, Rene; Chiang, Ching-Han; Chen, Cheng (2022-02-14). "MuZero with Self-competition for Rate Control in VP9 Video Compression". arXiv:2202.06626 [eess.IV].
  59. ^ أ ب Hutson, Matthew (5 October 2022). "DeepMind AI invents faster algorithms to solve tough maths puzzles". Nature. doi:10.1038/d41586-022-03166-w. PMID 36198824. S2CID 252737506.
  60. ^ أ ب Heaven, Will Douglas (5 October 2022). "DeepMind's game-playing AI has beaten a 50-year-old record in computer science". MIT Technology Review.
  61. ^ "AI Reveals New Possibilities in Matrix Multiplication". Quanta Magazine. November 2022. Retrieved 26 November 2022.
  62. ^ أ ب Silver, David; Schrittwieser, Julian; Simonyan, Karen; Antonoglou, Ioannis; Huang, Aja; Guez, Arthur; Hubert, Thomas; Baker, Lucas; Lai, Matthew; Bolton, Adrian; Chen, Yutian; Lillicrap, Timothy; Fan, Hui; Sifre, Laurent; Driessche, George van den; Graepel, Thore; Hassabis, Demis (19 October 2017). "Mastering the game of Go without human knowledge" (PDF). Nature. 550 (7676): 354–359. Bibcode:2017Natur.550..354S. doi:10.1038/nature24270. ISSN 0028-0836. PMID 29052630. S2CID 205261034.قالب:Closed access
  63. ^ Knight, Will. "The world's smartest game-playing AI—DeepMind's AlphaGo—just got way smarter". MIT Technology Review (in الإنجليزية). Retrieved 19 October 2017.
  64. ^ Vincent, James (18 October 2017). "DeepMind's Go-playing AI doesn't need human help to beat us anymore". The Verge. Retrieved 19 October 2017.
  65. ^ Sample, Ian (2018-12-02). "Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins". The Guardian (in الإنجليزية). Retrieved 2018-12-03.
  66. ^ Briggs, Helen (2020-11-30). "One of biology's biggest mysteries 'largely solved' by AI". BBC News (in الإنجليزية). Retrieved 2020-11-30.
  67. ^ "AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology". DeepMind (in الإنجليزية). 2020-11-30. Retrieved 2020-11-30.
  68. ^ Shead, Sam (30 November 2020). "DeepMind solves 50-year-old 'grand challenge' with protein folding A.I." cnbc.com. Retrieved 30 November 2020.
  69. ^ Callaway, Ewen (2022). "What's next for AlphaFold and the AI protein-folding revolution". Nature. 604 (7905): 234–238. Bibcode:2022Natur.604..234C. doi:10.1038/d41586-022-00997-5. PMID 35418629. S2CID 248156195.
  70. ^ خطأ استشهاد: وسم <ref> غير صحيح؛ لا نص تم توفيره للمراجع المسماة geddes
  71. ^ خطأ استشهاد: وسم <ref> غير صحيح؛ لا نص تم توفيره للمراجع المسماة alphafold DB
  72. ^ "Here's Why Google's Assistant Sounds More Realistic Than Ever Before". Fortune (in الإنجليزية). 5 October 2017. Retrieved 20 January 2018.
  73. ^ Gershgorn, Dave. "Google's voice-generating AI is now indistinguishable from humans". Quartz. Retrieved 20 January 2018.
  74. ^ أ ب Novet, Jordan (31 March 2018). "Google is finding ways to make money from Alphabet's DeepMind A.I. technology". CNBC. Retrieved 3 April 2018.
  75. ^ "Introducing Cloud Text-to-Speech powered by DeepMind WaveNet technology". Google Cloud Platform Blog (in الإنجليزية). Retrieved 5 April 2018.
  76. ^ "Efficient Neural Audio Synthesis". Deepmind. Retrieved 2020-04-01.
  77. ^ "Using WaveNet technology to reunite speech-impaired users with their original voices". Deepmind. Retrieved 2020-04-01.
  78. ^ (1 November 2020) "2020 54th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers".: 672–676, IEEE. doi:10.1109/ieeeconf51394.2020.9443419. 
  79. ^ "Improving Audio Quality in Duo with WaveNetEQ". Google AI Blog (in الإنجليزية). April 2020. Retrieved 2020-04-01.
  80. ^ "DeepMind founder Demis Hassabis on how AI will shape the future". The Verge. 10 March 2016.
  81. ^ "DeepMind AI Challenges Pro StarCraft II Players, Wins Almost Every Match". Extreme Tech (in الإنجليزية البريطانية). 24 January 2019. Retrieved 24 January 2019.
  82. ^ Amadeo, Ron (11 July 2019). "DeepMind AI is secretly lurking on the public StarCraft II 1v1 ladder". Ars Technica. Retrieved 18 September 2019.
  83. ^ "I played against AlphaStar/Deepmind". reddit (in الإنجليزية). 23 July 2019. Retrieved 2019-07-27.
  84. ^ "AlphaStar: Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning". DeepMind Blog (in الإنجليزية البريطانية). 31 October 2019. Retrieved 31 October 2019.
  85. ^ Vincent, James (February 2, 2022). "DeepMind says its new AI coding engine is as good as an average human programmer". The Verge. Archived from the original on February 2, 2022. Retrieved February 3, 2022.
  86. ^ "DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40%". DeepMind Blog. 20 July 2016.
  87. ^ "DeepMind, meet Android | DeepMind". DeepMind Blog. 8 May 2018.
  88. ^ "Advancing sports analytics through AI research". www.deepmind.com (in الإنجليزية). Retrieved 2022-04-29.
  89. ^ Tuyls, Karl; Omidshafiei, Shayegan; Muller, Paul; Wang, Zhe; Connor, Jerome; Hennes, Daniel; Graham, Ian; Spearman, William; Waskett, Tim; Steel, Dafydd; Luc, Pauline (2021-05-06). "Game Plan: What AI can do for Football, and What Football can do for AI". Journal of Artificial Intelligence Research (in الإنجليزية). 71: 41–88. arXiv:2011.09192. doi:10.1613/jair.1.12505. ISSN 1076-9757. S2CID 227013043.
  90. ^ "Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy". www.deepmind.com (in الإنجليزية). Retrieved 2022-04-29.
  91. ^ "Predicting the past with Ithaca". www.deepmind.com (in الإنجليزية). Retrieved 2022-04-29.
  92. ^ Gupta, Khushboo (28 September 2022). "Deepmind Introduces 'Sparrow,' An Artificial Intelligence-Powered Chatbot Developed To Build Safer Machine Learning Systems". Retrieved 8 May 2023.
  93. ^ "What Is Chinchilla AI: Chatbot Language Model Rival By Deepmind To GPT-3 - Dataconomy". 12 January 2023. Retrieved 8 May 2023.
  94. ^ Kruppa, Miles (December 6, 2023). "Google Announces AI System Gemini After Turmoil at Rival OpenAI". The Wall Street Journal. ISSN 0099-9660. Archived from the original on December 6, 2023. Retrieved December 6, 2023.
  95. ^ Knight, Will (June 26, 2023). "Google DeepMind's CEO Says Its Next Algorithm Will Eclipse ChatGPT". Wired. Archived from the original on June 26, 2023. Retrieved August 21, 2023.
  96. ^ "LMSYS Chatbot Arena Leaderboard". Hugging Face. Archived from the original on 2024-01-09. Retrieved 2024-01-20.
  97. ^ "Gemma: Introducing new state-of-the-art open models". Google (in الإنجليزية الأمريكية). 2024-02-21. Retrieved 2024-02-22.
  98. ^ Baraniuk, Chris (6 July 2016). "Google's DeepMind to peek at NHS eye scans for disease analysis". BBC. Retrieved 6 July 2016.
  99. ^ Baraniuk, Chris (31 August 2016). "Google DeepMind targets NHS head and neck cancer treatment". BBC. Retrieved 5 September 2016.
  100. ^ "DeepMind announces second NHS partnership". IT Pro. 23 December 2016. Retrieved 23 December 2016.
  101. ^ "Google DeepMind's Streams technology branded 'phenomenal'". Digital Health. 4 December 2017. Retrieved 23 December 2017.
  102. ^ "Google DeepMind announces new research partnership to fight breast cancer with AI". Silicon Angle. 24 November 2017.
  103. ^ "Google's DeepMind wants AI to spot kidney injuries". Venture Beat. 22 February 2018.
  104. ^ Evenstad, Lis (15 June 2018). "DeepMind Health must be transparent to gain public trust, review finds". ComputerWeekly.com. Retrieved 14 November 2018.
  105. ^ Vincent, James (13 November 2018). "Google is absorbing DeepMind's health care unit to create an 'AI assistant for nurses and doctors'". The Verge. Retrieved 14 November 2018.
  106. ^ Hern, Alex (14 November 2018). "Google 'betrays patient trust' with DeepMind Health move". The Guardian. Retrieved 14 November 2018.
  107. ^ Stokel-Walker, Chris (14 November 2018). "Why Google consuming DeepMind Health is scaring privacy experts". Wired. Retrieved 15 November 2018.
  108. ^ Murphy, Margi (14 November 2018). "DeepMind boss defends controversial Google health deal". The Telegraph. Archived from the original on 12 January 2022. Retrieved 14 November 2018.
  109. ^ Hodson, Hal (29 April 2016). "Revealed: Google AI has access to huge haul of NHS patient data". New Scientist.
  110. ^ "Leader: If Google has nothing to hide about NHS data, why so secretive?". New Scientist. 4 May 2016.
  111. ^ Donnelly, Caroline (12 May 2016). "ICO probes Google DeepMind patient data-sharing deal with NHS Hospital Trust". Computer Weekly.
  112. ^ Hodson, Hal (25 May 2016). "Did Google's NHS patient data deal need ethical approval?". New Scientist. Retrieved 28 May 2016.
  113. ^ "Royal Free - Google DeepMind trial failed to comply with data protection law". ico.org.uk (in الإنجليزية). 2017-08-17. Archived from the original on 16 June 2018. Retrieved 2018-02-15.
  114. ^ "The Information Commissioner, the Royal Free, and what we've learned | DeepMind". DeepMind. Retrieved 2018-02-15.
  115. ^ "For Patients | DeepMind". DeepMind. Retrieved 2018-02-15.
  116. ^ Martin, Alexander J (15 May 2017). "Google received 1.6 million NHS patients' data on an 'inappropriate legal basis'". Sky News. Retrieved 16 May 2017.
  117. ^ Hern, Alex (3 July 2017). "Royal Free breached UK data law in 1.6m patient deal with Google's DeepMind". The Guardian.
  118. ^ "Why we launched DeepMind Ethics & Society". DeepMind Blog. Retrieved 25 March 2018.
  119. ^ Temperton, James. "DeepMind's new AI ethics unit is the company's next big move". Wired (UK). Retrieved 3 December 2017.
  120. ^ Hern, Alex (4 October 2017). "DeepMind announces ethics group to focus on problems of AI". The Guardian. Retrieved 8 December 2017.
  121. ^ Hern, Alex (4 October 2017). "DeepMind announces ethics group to focus on problems of AI". The Guardian. Retrieved 12 June 2020.
  122. ^ "Cambridge appoints first DeepMind Professor of Machine Learning". University of Cambridge. 18 September 2019.
  123. ^ "DeepMind funds new post at Oxford University – the DeepMind Professorship of Artificial Intelligence". Department of Computer Science.
  124. ^ "DeepMind renews its commitment to UCL". University College London. 29 March 2021.

وصلات خارجية

الكلمات الدالة:
تمّ الاسترجاع من "https://www.marefa.org/w/index.php?title=گوگل_ديپ‌مايند&oldid=4039478"