Alphabet Inc. a acquis l'IA à usage général (AGI) basée en Grande-Bretagne, Google DeepMind IA, qui s'apprête à avoir un impact dans le monde réel. Le DeepMind est un système d'intelligence artificielle utilisé pour résoudre un large éventail de problèmes. Jusqu'à présent, les systèmes d'IA ont résolu le jeu complexe de Go et expliqué le pliage en 3D des protéines. L'IA de Google DeepMind a également amélioré l'efficacité des économies d'énergie et l'identification de certaines maladies. Alors que l'on s'attend à ce que davantage de produits soient fabriqués dans le cadre de ce système IA, voyons comment il fonctionne et quelles sont ses applications.
Dans cet article
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Partie 1. Introduction Google DeepMind: Définition et historique
L'objectif principal de l'introduction de DeepMind était de « résoudre les problèmes d'intelligence » et de « faire avancer la science ». Contrairement à d'autres systèmes d'IA qui sont programmés pour des tâches spécifiques, DeepMind apprend de sa propre expérience. Ces innovations ont attiré l'attention de Google sur DeepMind. Depuis son acquisition, DeepMind a remporté quelques succès notables.
Depuis un certain temps, l'IA de Google DeepMind est utilisée à des fins de recherche et de développement. Cependant, à mesure que l'IA devient plus robuste, les produits de ce laboratoire deviennent plus évidents. Récemment, DeepMind a ouvert une unité appelée DeepMind Ethics and Society qui vise à répondre aux questions éthiques soulevées par l'IA. Parmi les autres contributions de Google DeepMind dans un passé récent, on peut citer
- Moineau de l'esprit profond: Un chatbot conçu pour répondre correctement aux questions et réduire le risque de réponses inappropriées ou dangereuses.
- L'esprit profond Gato: Un réseau neuronal profond pour les tâches complexes. Il fait preuve de multimodalité dans les dialogues, en contrôlant un bras robotique, en jouant à des jeux vidéo, en empilant des blocs, etc.
- AlphaGo: Le premier programme informatique qui a battu un joueur de go professionnel humain
- AlphaStar: Un StarCraft II maîtrisé par l'IA, qui est un jeu de stratégie en temps réel (RTS)
- AlphaFold: Un système qui prédit la structure 3D des protéines à partir de leur séquence d'acides aminés
- AlphaCode: Un système IA capable d'écrire des programmes informatiques au même niveau que des programmeurs compétitifs.
- AlphaZero: Un système qui joue aux échecs, au go et au shogi à un niveau surhumain
- WaveNet: Une technologie avancée de synthèse vocale, qui crée une parole naturelle à partir d'un signal audio brut.
Les travaux de DeepMind pourraient révolutionner de nombreux aspects de la société. L'AlphaFold peut être utilisé pour développer de nouveaux médicaments et de nouvelles thérapies. D'autre part, AlphaZero a le potentiel d'améliorer la performance des systèmes logistiques. Avec le nombre croissant de recherches menées par DeepMind, l'entreprise s'aventurera dans d'autres domaines. Cela place le laboratoire IA comme une centrale qui révolutionnera les industries, en redéfinissant les limites de l'intelligence artificielle.
Contexte et histoire de DeepMind IA
Google DeepMind est un laboratoire de recherche sur l'IA basé en Grande-Bretagne. L'entreprise a été fondée en 2010 par trois scientifiques sous le nom de DeepMind Technologies. Elle a ensuite été rachetée par Google en 2014 pour 400 millions de livres sterling. L'acquisition a permis à l'entreprise d'accéder à des experts en IA de premier plan, tandis qu'Alpahet Inc. est devenue propriétaire de ce produit révolutionnaire. L'entreprise compte aujourd'hui plus de 700 employés et plusieurs bureaux dans le monde.
DeepMind est composée d'une équipe d'experts en IA renommés dans différents domaines. Ils se concentrent sur l'informatique, les neurosciences, les mathématiques et la physique. En outre, l'accès au vaste réseau de centres de données de Google a permis à DeepMinded de s'attaquer à davantage de domaines. L'un des moyens consiste à collaborer avec Google Health et Google Cloud pour déployer des solutions générées par l'IA.
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Partie 2. Comment fonctionne l'IA de DeepMind : Structure et technologie
L'IA de DeepMind utilise un langage d'apprentissage profond sur un réseau de neurones convolutifs. Le réseau comprend une technique de renforcement sans modèle connue sous le nom de Q-learning. Il permet à DeepMind de devenir plus précis dans la prédiction des résultats. Cette approche a mis la technologie DeepMind au défi d'apprendre les jeux par elle-même.
La technologie émule l'organisation du cortex visuel humain. Il permet à DeepMind d'analyser de grandes quantités de données et d'identifier des modèles peu pratiques. Les réseaux neuronaux artificiels comprennent un réseau de nœuds interconnectés. Ces modes fonctionnent comme le cerveau humain pour résoudre les problèmes. Ils peuvent apprendre des schémas complexes en ajustant les poids des connexions. Lorsqu'elle a été chargée de battre la bibliothèque de jeux Atari, l'IA de Google DeepMind a utilisé cette approche pour comprendre les jeux. Au bout d'un certain temps, l'IA pouvait jouer au jeu mieux et plus efficacement que les humains.
Comprendre la structure d'apprentissage des modèles de DeepMind
Les systèmes d'IA de DeepMind se concentrent sur l'apprentissage par renforcement pour résoudre des problèmes complexes. Dans AlphaGo, l'IA apprend les schémas du jeu pour prédire les prochains meilleurs mouvements à effectuer. Les réseaux neuronaux apprennent à partir des données et font des prédictions. Dans AlphaFold, l'IA utilise un réseau neuronal pour apprendre les schémas de pliage des protéines. Il prédit ensuite la structure 3D des protéines sur la base de leur séquence d'acides aminés.
DeepMind tire également constamment des enseignements de sa propre expérience. Il observe son comportement dans des environnements spécifiques. Au cours de la formation, l'IA est récompensée pour les actions qui produisent les résultats souhaités. Il est ensuite pénalisé en cas de résultats indésirables. Par exemple, AlphaGo a été entraîné sur un ensemble de millions de parties de Go. Il a appris à jouer au Go contre lui-même des millions de fois, en étant récompensé s'il gagnait et pénalisé s'il perdait. L'IA a ainsi pu apprendre les mouvements les plus susceptibles de mener à la victoire.
De même, AlphaFold a été entraîné sur un ensemble de millions de structures protéiques. Il prédit la structure 3D des protéines en jouant contre lui-même des millions de fois. Il a été récompensé pour ses prédictions exactes et pénalisé pour ses prédictions inexactes. Au fil du temps, AlphaFold est devenu plus précis dans la prédiction de la structure 3D des protéines.
Partie 3. Ce que peut faire l'IA de DeepMind : Principales contributions et réussites
DeepMind a apporté des contributions significatives à la société dans son ensemble. Il s'agit notamment de systèmes aux performances surhumaines dans des jeux de société complexes. Il existe également des robots capables de marcher et de courir, ainsi que des prédicteurs de structure en 3D. Depuis sa création en 2020, l'entreprise a développé plusieurs technologies IA qui aident à l'identification des maladies oculaires et à l'optimisation des performances de certains appareils. Pour faire simple, l'IA DeepMind de Google cherche à utiliser les capacités des algorithmes d'IA pour résoudre des problèmes qui profitent pleinement à l'humanité. Jetons un coup d'œil à quelques-uns des principaux succès de ces systèmes d'IA.
1. Jouer au jeu
AlphaGo a réalisé des performances surhumaines au jeu de Go. En 2016, AlphaGo a réalisé un exploit remarquable en battant Lee Sedol, un joueur de go professionnel. Il s'agit d'une étape majeure qui a montré que l'IA peut maîtriser des jeux complexes qui étaient auparavant exclusifs aux domaines humains. La victoire de l'IA sur le champion sud-coréen a marqué les esprits, DeepMind devenant la seule machine à battre un humain dans la compétition.
2. Healthcare
AlphaFold prédit la structure 3D des protéines à partir de leur séquence d'acides aminés. Les chercheurs utilisent désormais ce système d'IA pour étudier les protéines et développer de nouveaux médicaments. AlphaFold a notamment été utilisé pour développer des médicaments contre le COVID-19 et la maladie d'Alzheimer. La percée de la protéomique pourrait révolutionner la recherche scientifique et permettre de mettre au point des médicaments qui sauveront des vies.
3. Robotics
Robocat est un agent robotique auto-améliorant qui utilise différents bras robotiques. Il permet également de résoudre des tâches à partir de quelques démonstrations seulement. La robotique utilise des données autogénérées pour améliorer son efficacité. Cette approche devrait permettre d'améliorer des processus de construction similaires. Grâce aux progrès constants de la technologie de DeepMind, ses capacités s'étendent. Cela ouvre des portes à la technologie et redéfinit les frontières entre l'homme et la machine.
4. Efficacité énergétique
DeepMind a développé un système d'IA pour améliorer l'efficacité énergétique des centres de données de Google. Grâce à l'apprentissage par renforcement, l'IA a optimisé la consommation d'énergie, réduisant ainsi les factures de refroidissement de 40 %. DeepMind a également été utilisé pour améliorer la précision des prévisions de ralentissement du trafic dans Google Maps. Cette technologie a joué un rôle essentiel dans les fonctions de luminosité adaptative et de batterie d'Android.
Conclusion
DeepMind est une organisation de recherche de premier plan dans le domaine de l'IA. Elle a développé des systèmes d'IA avancés pour résoudre des problèmes complexes dans la société. Les travaux en cours sous l'égide de DeepMind IA devraient avoir un impact sur davantage d'aspects de la société. À mesure que le système IA continue d'évoluer et de se développer, on s'attend à ce que ses applications se diversifient. Si vous êtes intéressé par le montage vidéo, nous vous recommandons d'essayer Wondershare Filmora. Ce logiciel de montage vidéo polyvalent offre de nombreuses fonctionnalités IA, notamment un générateur et un éditeur d'images.
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