5 fantastiska saker Googles DeepMind AI kan redan göra

Den artificiella intelligensrevolutionen kan vara både läskig och spännande. Trots detta har vi alltid känt oss säkra i antagandet att det finns vissa jobb och uppgifter som bara människor kan göra.

Men ingenting gör det mer ifrågasatt än resultaten från Googles DeepMind AI, som verkar vara att göra nya och aldrig tidigare skådade saker varje dag. Låt oss ta en titt på några av de saker som denna avancerade AI har uppnått som många av oss aldrig såg kommer.

Vad är DeepMind?

DeepMind är ett dotterbolag till Google som fokuserar på utveckling av artificiell intelligens och djup förstärkning maskininlärning. (Vad är artificiell intelligens? Vilken artificiell intelligens är inte vilken artificiell intelligens som inte är intelligent, känsliga robotar kommer att ta över världen? Inte idag - och kanske inte någonsin. Läs mer) Medan företagets AI fångade världens uppmärksamhet när dess AlphaGo AI slår Gos professionella (människa) världsmästare The AIs är vinnande: 5 gånger när datorer slår människor AI: erna vinner: 5 gånger när datorer slår människor Artificiell intelligens blir bra. Faktum är att datorer nu slår de bästa och ljusaste sinnen som mänskligheten kan erbjuda. Vad betyder det för oss? Läs mer 2015, dess mål och mål går långt förbi att slå människor i brädspel.

Den djupa förstärkningsinlärningen av dess AI-algoritmer har använts i både forskning och tillämpade sammanhang. Varje år görs nya framsteg tack vare företagets AI som utvecklar alltmer komplexa förmågor.

Anmärkningsvärda saker DeepMind kan göra

Hittills har AI från DeepMind funnit syften inom medicinsk industri, Googles Android-verksamhet och andra allmänna AI-experiment från Google. Här är fem av sina anmärkningsvärda prestationer.

1. DeepMind AI lärde sig att gå

En av de mest hållbara visuella som kommer från DeepMinds AI-prestationer, en video som visar ett DeepMind neuralt nätverk som lär sig att gå.

AI gav parametrar för momentstyrda virtuella kroppar, inklusive kroppens antal leder, graden av frihet av lemmar och hinder som behövs för att korsa sig i en virtuell miljö. Dessa miljöer genererades procedurellt med olika hinder, till exempel hinder eller luckor.

Utan att lära sig hur man kan komma förbi dessa hinder, behövde AI lära sig från början hur man rör sig och manövrerar genom sin värld. Med denna begränsade information lärde AI sig hur man går i olika kroppar, inklusive en humanoid, bipedal och fyrbenta kropp.

Inte bara lärde den sig att gå och springa, men det kunde också framgångsrikt ta itu med hinder i sina virtuella miljöer - som hoppar över luckor och klättringslister. Det var också otroligt underhållande att titta på eftersom det kom upp några uppfinningsrika användningsområden av dess extremiteter.

2. DeepMinds AI kan skapa egna bilder

En fascinerande förmåga som utvecklats av DeepMinds AI är möjligheten att skapa egna ursprungliga, realistiska bilder från ingenting. För att göra det, använde forskare ImageNet som en databas för att ge verkliga exempel på bilder för AI att lära av.

Det neurala nätverket utbildades sedan för att inte bara skapa bilder baserade på vad det lärde sig av data, men det kunde också skilja genererade bilder från verkliga bilder.

Algoritmen använder Generative Adversarial Networks (GAN), en typ av AI-algoritm som har funnits under en tid. Men vad som gör DeepMind AIs bildgenerering unik är hur mycket den har förbättrats och optimerat tekniken. När det gäller de kvalitetsmått som användes för att bedöma genererade bilder överträffade de prover som skapades av DeepMinds AI andra försök med en betydande marginal.

3. DeepMind Bots kan strategiskt uttänkta människor

Ingenting gör att bilder från SkyNet kommer i åtanke så mycket som att inse att DeepMind AI redan har lärt sig hur man strategiskt tänker ut mänskliga motståndare. Du kanske har hört talas om DeepMind AI som slår mänskliga motståndare i brädspel, men det vet nu hur man ska arbeta i ett lag.

DeepMind AI har funderat på hur man slår människor i Quake III Arena Capture Flag-matcherna. Dess teamwork kapacitet är inte ens begränsad till andra AI-boten kunde till och med arbeta med mänskliga lag för att slå motståndare i spelet.

“Genom nya utvecklingar av förstärkningsinlärning har våra agenter uppnått mänsklig prestanda i Quake III Arena Capture the Flag, en komplex multi-agent-miljö och ett av de kanoniska 3D-personliga multiplayer-spelen,” DeepMind sa i sitt meddelande. “Dessa medel visar förmågan att klara sig med både konstgjorda medel och mänskliga spelare.”

Botsna fick lära sig från början hur man ser och agerar i dessa procedurgenererade (och därför osynliga) miljöer. De gjorde detta utan att ens veta spelets regler. De fick då lära sig att samarbeta och tävla för att vinna. Forskare som har fått namnet AI “För The Win (FTW) agenter”. Denna AI deltog i en turnering med 40 mänskliga spelare.

Forskare reducerade även bots noggrannhet och reaktion på att sänka deras prestanda. Trots detta lärde de sig människa-liknande beteenden som campingbaser och efter lagkamrater för att vinna.

Vid mätning av deras Elo-betyg, en metrik som använde sig för att göra det möjligt för spelare i nollsumma spel, tog FTW-agenterna i genomsnitt genomsnittliga poäng för vanliga spelare och spelare under sin träning.

4. DeepMind AI lärde sig själv hur man navigerar utan en karta

En av de mest imponerande framgångarna från DeepMinds AI är dess förmåga att navigera genom en stad utan en karta. AI förlitade sig på att lära av erfarenheter istället. Detta är en relativt enkel uppgift som människor utför hela tiden. Men de underliggande mentala mekanismerna som gör det möjligt för oss att göra detta är väldigt komplexa.

DeepMind AI var tvungen att navigera genom stora städer och nå en viss plats utan en karta. AI flyttade genom sin virtuella miljö med en förstapersonsvy som härrör från bilder från Google Street View.

Med tiden memorerade AI olika vägar och sätt att få platser som om det var en bosatt stadsklättare själv.

“Agenten belönas när den når en måldestination (specificerad till exempel som ett par latitud- och longitudkoordinater), som en kurir uppgift med en oändlig uppsättning leveranser men utan en karta,” DeepMind sa i sitt uttalande om projektet.

Med tiden lärde sig AI att navigera i nya städer. Det kunde till och med kunna tillämpa vad det lärde sig om nya städer. Till exempel, efter att ha läst hur korsningar fungerade skulle den använda denna kunskap för framtida städer.

Företagets AI har också tidigare lärt sig hur man framgångsrikt kan navigera 3D-labyrinter, något som många av oss människor fortfarande misslyckas med att göra.

5. DeepMind kan upptäcka vissa sjukdomar bättre än läkare

Medan AI inte kommer att ersätta läkare när som helst, tekniken revolutionerar hälso- och sjukvården 5 sätt saker av saker är revolutionerande hälso- och sjukvård 5 sätt saker av saker är revolutionerande hälso- och sjukvård Här är några av de coolaste (och viktigaste) sätten att ansluten teknik är revolutionera den medicinska världen. Läs mer på flera olika sätt. DeepMind gör också några förvånande saker inom det medicinska området.

Efter ett samarbete med Moorfields Eye Hospital i London lärde sig DeepMinds AI att upptäcka och korrekt diagnostisera över 50 ögonsjukdomar. Det gjorde det genom att analysera tusentals skanningar. Detta inkluderar glaukom, makuladegenerering och andra sjukdomar som medför visuell nedsättning.

I papperet som beskriver deras fynd, sa forskare att AI visade “prestanda i att göra en hänvisning rekommendation som når eller överstiger det av experter”.

Google har också utökat sitt screeningprojekt för bröstcancer till Japan. Detta följer de lovande framstegen i sitt samarbete med Cancer Research UK Imperial Center.

Dessa verktyg kommer förhoppningsvis hjälpa läkare att få igenom patientskanningar med en mycket snabbare takt. Detta är viktigt eftersom tidigt ingrepp är viktigt vid behandling av många sjukdomar.

AI kommer att fortsätta att överraska oss

Det här är bara några av de oväntade saker som Googles DeepMind AI har kunnat göra. Med varje utveckling finns det en bättre grund för forskare att arbeta och nå ännu högre mål. Vad som verkade som fantasi mindre än ett decennium sedan är en verklighet idag.

Men vad ligger i vår framtid? Se till att kolla in vår artikel om trenderna i AI för att se hur artificiell intelligens kommer att forma våra framtidar. Hur kommer AI påverka ditt liv under de kommande tio åren? Hur kommer AI påverka ditt liv de närmaste tio åren? Konstgjord intelligens växer snabbt och verkar braced för att förändra världen. Hur kommer den förändringen att presenteras i de närmaste åren? Här är några bra gissningar. Läs mer .

Utforska mer om: Artificial Intelligence, Google.