Minden, amit tudni érdemes a Google DeepMind csapatáról
A DeepMind egy kis startup vállalkozás volt, amely mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulás (ML – Machine Learning) kutatásokkal és fejlesztésekkel foglalkozott. A Google 2014-ben vásárolta fel a vállalatot.
Mai cikkünkben azt tekintjük át, hogy milyen eredményeket szállított le ez a partnerség és milyen hatással volt a Google működésére?
A Google DeepMind kutatások
A mesterséges intelligencia kutatások legfőbb célja, hogy egy olyan rendszert fejlesszen, amely képes az emberi intelligenciához hasonlóan feldolgozni, megérteni és alkalmazni az adatokat. A DeepMind pont ezt a területet kutatta a Google felvásárlás előtt is már. Olyan rendszereket fejlesztett és tesztelt, amik próbáltak hozzájárulni ahhoz, hogy a számítógépek úgy működjenek mint az emberi agy.
Sok ilyen projektben dolgozott a fejlesztőcsapat már a Google akvizíció előtt is. Így kijelenthetjük, hogy a Google csak továbbvitte ezeket a DeepMind kutatásokat, és beágyazta azt a saját nagyvállalati folyamataiba. Azonban a DeepMind csapatának a víziója azóta is változatlan: “Térképezzük fel az intelligenciát, és aztán használjuk minden olyan dologra, amit meg lehet oldani vele.”
A Google érkezésével a kutatás még jobban elment abba az irányba, hogy feltérképezzék, hogyan működik az emberi agy, be tudják azonosítani a viselkedési mintázatokat, és aztán ezeket implementálni tudják különféle AI és mély tanulásos (deep learning) rendszerekbe.
A mesterséges intelligencia hatása az egészségügyre
A DeepMind munkája már komoly hozzájárulással bír az egészségügyipar területén is. Az egyik legsikeresebb munkájuk egy kórházi orvoscsapattal volt, ahol azt kutatták, hogy mi egy szemproblémának a gyökér oka. Az összegyűjtött adatot aztán arra használták, hogy megpróbálják beazonosítani azokat az embereket, akiknél nagy kockázattal áll fenn ez a szemprobléma.
Tehát a deep learning technológiát arra használták, hogy beazonosítsanak tartós szembetegségeket, amelyek hosszabb távon a látás teljes elvesztését is okozhatják. A Nature Medicine meg is jelentette a kutatás eredményeit, és bemutatták azt a rendszert is, amelyek képes a betegséget előrejelezni és így megelőzni azt.
A DeepMing egy másik sikeres munkája egy másik típusú egészségügyi probléma beazonosítása volt. Szintén a deep learning technológiát alkalmazták a beszédzavar megoldására. Ezt úgy tudták kivitelezni, hogy kutatták és aztán implementálták pontosan ugyanazt a metódust, amely lehetővé tette a beteg hangjának visszaállítását a betegség előtti szintre.
A Google termékek javítása
A DeepMind kulcsszerepet játszik különféle Google termékek képességeinek a javításában is. Egy jó példa, hogy a hang alapú keresésnél, amit a mesterséges intelligencia vezérel, nagyban tudták segíteni a SEO alapú keresés működését. Ennek eredménye az lett, hogy a vállalkozásoknak az általános kulcsszavakról át kell állniuk olyan strukturált kulcsszavakra, amelyek támogatják a hang alapú kereséseket.
A DeepMind kutatások hozzájárultak a Google Cloud Platform felhőszolgáltatásainak a javításához is. A vállalatok javítani tudják a weboldalaik sebességét a Cloud CDN alkalmazásával, amelyet a DeepMind fejlesztett ki. A Google Cloud Platform által kínált webhosting ennek hatására a felhasználók számára 99.95%-os elérést képes garantálni.
A pénzügyi szektor területén a Google Cloud Platform szintén kínál megoldásokat, amelyek megfelelnek ennek az érzékeny szektor szabályozásainak. Ezek a megoldások az üzleti vállalkozások napi tevékenységét könnyítik meg.
A HSBC például a Google Cloud által képes volt javítani az ügyfélélményt és sokkal pontosabb és egyszerűbb betekintést kapott a kereskedési gyakorlatokba. A PayPal a Google Cloud Platformra migrált át, amivel megkönnyítette a több mint 300 millió felhasználójának a zökkenőmentes hozzáférést a platformhoz.
Ezeknek a vállalkozásoknak a célja, hogy olyan szolgáltatást kapjanak, amelyek akár 1 milliárd felhasználót is ki tudnak szolgálni anélkül, hogy bármilyen kibertámadással vagy a nagy forgalom miatti leállással kellene szembenézniük.
A DeepMind hatása a játékiparra
Az olyan játékok mint a sakk, ahol a játékosok a saját mentális és stratégiai gondolkodásukat tesztelik, kiváló eszközök arra, hogy a mély tanulásos mesterséges intelligenciával vezérelt rendszerek képességeit mérjük. Erre indította a Google-DeepMind az AlphaZero projektet.
A DeepMind olyan szoftvert fejlesztett, amely többek között sakkot is képes játszani akár a legnagyobb sakkmesterekkel is. Az AlphaZero azonban nemcsak a sakkra fókuszált, hanem olyan játékokra is mint a Shogi és a Go.
Az összes ilyen típusú játék profi játékosai intellektuális géniuszok, viszont a DeepMind AlphaZero rendszere is kivívta magának már az elismerést. A szoftver a nulláról kezdte el tanulni a rendszert és sajátította el a szabályokat. Később már olyan összetett húzásokat és trükköket is elsajátított az AlphaZero szoftver, amivel a legnagyobb játékosokat is letudta győzni.
A DeepMind fejlesztett egy Deep Q-Network rendszert is az Atari játékokhoz. A DQN 49 különféle Atari játékot tud játszani, amihez nem kell más input neki, mint a nyers pixelek és az eredmények. Idővel nagyon jó eredményeket ért el a rendszer profi játékosok ellen is.
Mit hoz a jövő a DeepMind számára?
A Google DeepMind jövőjének a meghatározása komplex feladat, de van egy mintázat a vállalat történelmi fejlődésében, amely képes ezt előrejelezni. Például a DeepMind számára egy fontos irányzat lesz az olyan rendszerek fejlesztése, amely az egészségügyhöz kapcsolódó problémák megoldását segíti. Úgyhogy ebben a szektorban biztos, hogy komoly gyökereket akar növeszteni a cég.
Hassabis, aki a DeepMind egyik alapítója, sok olyan nagy problémát említett, mint az Alzheimer-kór vagy klímaváltozás, amelyek megoldásra várnak, és a populáció nagy részét érinti.
Ezek a kinyilatkozások egyértelműsítik, hogy a csapat ezekre a problémákra fog fókuszálni, amit az AI segítségével próbálnak megoldani. Van is ezekben már elég sok tapasztalata. Most például a DeepMind csapata egy nagy energiamegtakarítási rendszert fejleszt a Googlenak. Ennek az új rendszernek a része egy hűtési technológia, amivel a Google szervereit lehet hűteni anélkül, hogy nagyon sok elektromos áramot használnának fel.
Ez a DeepMind által fejlesztett AI rendszer 30%-kal hatékonyabban tudja hűteni az adatközpontokat mint a korábbi megoldás. Mivel a Google egyik nagy érdeklődési területe az Internet of Things (IoT), így várható, hogy a DeepMind fejlesztések ebbe az irányba is elmennek majd. Az okosotthonok például rendkívül nagy képességű számítógépeket igényelnek, amelyek képesek komplex módon irányítani a háztartást. A jövő tehát nyitott, és sok megoldásra váró feladat van a DeepMind előtt.