A Google DeepMind AI, uma inteligência artificial de uso geral (AGI) com base no Reino Unido, foi adquirida, demonstrando sua prontidão para causar um impacto significativo no cenário real. O DeepMind é uma plataforma de inteligência artificial utilizada para abordar uma diversidade de desafios e resolver uma ampla gama de problemas. Até o momento, os sistemas de inteligência artificial conquistaram a resolução do intrincado jogo de Go e elucidaram o processo de dobramento tridimensional das proteínas. A inteligência artificial Google DeepMind também aprimorou a eficiência energética e a identificação de determinadas doenças. Diante da expectativa de uma ampliação na fabricação de produtos utilizando esse sistema de IA, é pertinente investigar o seu modus operandi e as diversas aplicações possíveis.
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Parte 1. Apresentando Google DeepMind: Definição e História
A introdução do DeepMind tinha como principal meta "resolver a inteligência" e "impulsionar o avanço científico". Em oposição a outros sistemas de IA com programação para tarefas particulares, o DeepMind se aprimora através da sua própria vivência. Essas inovações chamaram a atenção do Google para a DeepMind. Desde ser adquirida, a DeepMind conquistou resultados notáveis.
Durante algum tempo, a inteligência artificial Google DeepMind tem sido empregada para propósitos de pesquisa e desenvolvimento. Contudo, com o aprimoramento contínuo da IA, os produtos deste centro de pesquisa tornam-se mais notáveis. Nos últimos tempos, a DeepMind inaugurou uma unidade intitulada "Ética e Sociedade da DeepMind", com o intuito de lidar com preocupações éticas relacionadas à IA. Outras contribuições do Google DeepMind no passado recente incluem:
- Deep Mind Sparrow: Um chatbot desenvolvido para fornecer respostas precisas, minimizando o risco de oferecer informações incorretas ou inadequadas.
- Deep Mind Gato: Uma rede neural profunda para tarefas complexas. Apresenta múltiplas habilidades em diálogos, gerenciando um braço robótico, jogando videogames, empilhando blocos e executando uma variedade de tarefas.
- AlphaGo: O primeiro software de computador a vencer um jogador profissional humano no jogo de Go.
- AlphaStar: Um StarCraft II dominado por IA, que é um jogo de estratégia em tempo real (RTS)
- AlphaFold: Uma plataforma que antecipa a estrutura tridimensional das proteínas ao analisar sua sequência de aminoácidos.
- AlphaCode: Um sistema de IA que pode criar códigos de computador em um patamar similar ao de programadores rivais.
- AlphaZero: Um sistema que joga xadrez, Go e shogi em um nível sobre-humano
- WaveNet: Um sistema avançado de conversão de texto para fala que gera uma fala natural a partir do sinal de áudio original.
O trabalho realizado pela DeepMind tem potencial para provocar uma revolução em várias áreas da sociedade. O AlphaFold pode ser usado para desenvolver novos medicamentos e terapias. No entanto, o AlphaZero apresenta potencial para aprimorar o desempenho dos sistemas logísticos. À medida que a base de pesquisa da DeepMind se expande, a empresa se lançará em novos setores. Isso posiciona o laboratório de IA como uma força transformadora que remodelará indústrias, redefinindo os limites da inteligência artificial.
Antecedentes e História da DeepMind AI
O Google DeepMind é um laboratório de pesquisa de IA com sede na Grã-Bretanha. Originalmente fundada em 2010, a empresa começou com três cientistas sob a denominação DeepMind Technologies. Depois, foi comprada pelo Google em 2014 por £ 400 milhões. A compra concedeu à empresa acesso aos principais especialistas em IA, ao mesmo tempo em que a Alphabet Inc. se tornou a detentora deste produto inovador. Com o tempo, a empresa cresceu para mais de 700 funcionários e estabeleceu presença por meio de diversos escritórios ao redor do globo.
A equipe da DeepMind é composta por especialistas reconhecidos em inteligência artificial, abrangendo várias disciplinas. Concentrando-se em ciência da computação, neurociência, matemática e física, a equipe da DeepMind aborda desafios interdisciplinares. A utilização da vasta rede de data centers do Google também possibilitou à DeepMind expandir seus horizontes e abordar desafios em diversas áreas. Colaborar com o Google Health e o Google Cloud para implementar soluções originadas por inteligência artificial é uma das formas de atuação.
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Parte 2. Como funciona o DeepMind AI: estrutura e tecnologia
A DeepMind emprega aprendizado profundo por meio de uma rede neural convolucional em sua inteligência artificial. A estrutura integra uma abordagem de aprendizado por reforço sem modelo chamada Q-learning. Essa capacidade permite que o DeepMind refine sua precisão na previsão de resultados. Esta metodologia instigou a tecnologia DeepMind a aprender jogos de forma independente.
A tecnologia emula a organização do córtex visual humano. Essa capacidade permite que a DeepMind examine grandes conjuntos de dados e identifique padrões de forma prática. Nas redes neurais artificiais, há uma configuração de nós interconectados. Esses modos funcionam como o cérebro humano para resolver problemas. Esses nós podem aprender padrões complexos ao ajustar os pesos das conexões. Ao ser desafiado a vencer a biblioteca de jogos da Atari, o Google DeepMind AI empregou essa abordagem para compreender os jogos. Após algum tempo, a IA demonstrou a capacidade de jogar de forma mais habilidosa e eficiente do que os humanos.
Entenda a estrutura de aprendizagem dos modelos do DeepMind
A abordagem dos sistemas de IA da DeepMind se concentra principalmente no aprendizado por reforço para solucionar problemas complexos. No caso do AlphaGo, a inteligência artificial aprende os padrões do jogo para antecipar os próximos movimentos mais eficazes. As redes neurais aprendem com os dados e fazem previsões. Na abordagem do AlphaFold, a IA emprega uma rede neural para aprender os padrões de dobramento de proteínas. Posteriormente, a IA prevê a estrutura tridimensional das proteínas com base em sua sequência de aminoácidos.
A DeepMind também aprende constantemente com sua própria experiência. Ele observa como se comporta em ambientes específicos. No processo de treinamento, a IA é incentivada por ações que levam a resultados desejáveis. É então penalizado por resultados indesejáveis. No caso do AlphaGo, o treinamento envolveu um conjunto de dados que continha milhões de jogos de Go. O AlphaGo aprendeu a jogar Go contra si mesmo em milhões de partidas, recebendo recompensas por vitórias e penalizações por derrotas. Essa abordagem contribuiu para que a IA aprendesse movimentos com maior probabilidade de levar ao sucesso.
Assim como o AlphaFold, que foi treinado com base em um conjunto de dados contendo milhões de estruturas de proteínas. Ele prevê a estrutura 3D das proteínas jogando contra si mesmo milhões de vezes. Foi incentivado com recompensas por previsões precisas e sujeito a penalidades por previsões imprecisas durante o treinamento. Com o passar do tempo, o AlphaFold alcançou uma maior precisão na previsão da estrutura tridimensional das proteínas.
Parte 3. O que DeepMind AI pode fazer: principais contribuições e sucessos
DeepMind fez contribuições significativas para a sociedade em geral. Essa categoria abrange sistemas que demonstram desempenho além das capacidades humanas em jogos de tabuleiro complexos. Há também robótica que pode andar e correr e preditores de estruturas 3D. A partir de sua origem em 2020, a empresa vem avançando no desenvolvimento de várias tecnologias de inteligência artificial destinadas a identificar doenças oculares e aperfeiçoar o desempenho de dispositivos específicos. Em linhas gerais, o DeepMind AI do Google procura utilizar os recursos dos algoritmos de IA para resolver problemas que tragam benefícios abrangentes para a humanidade. Vamos examinar alguns dos feitos mais notáveis alcançados por esses sistemas de IA.
1. Jogando jogos
AlphaGo alcançou desempenho sobre-humano no jogo Go. AlphaGo conquistou um feito notável em 2016 ao derrotar Lee Sedol, um profissional de Go. Esse foi um ponto crucial que demonstrou que a inteligência artificial pode superar em jogos complexos que anteriormente eram considerados exclusivos das habilidades humanas. A conquista da IA sobre o campeão sul-coreano foi um momento decisivo, estabelecendo a DeepMind como a única máquina a superar um ser humano nessa competição.
2. Assistência médica
A capacidade do AlphaFold inclui a previsão da estrutura 3D das proteínas a partir de suas sequências de aminoácidos. Atualmente, os pesquisadores estão empregando este sistema de IA para a investigação de proteínas e a elaboração de novos medicamentos. Notavelmente, o AlphaFold desempenhou um papel crucial no desenvolvimento de medicamentos para lidar com o COVID-19 e a doença de Alzheimer. Os progressos na proteômica têm o potencial de transformar a investigação científica e impulsionar o desenvolvimento de medicamentos com impacto significativo na salvação de vidas.
3. Robótica
O Robocat é um agente robô que melhora continuamente suas habilidades e opera diversos braços robóticos. Também resolve tarefas a partir de apenas algumas demonstrações. No campo da robótica, dados gerados internamente são aproveitados para aprimorar a eficácia do sistema. A previsão é que essa abordagem seja útil para aprimorar processos de construção semelhantes. À medida que a tecnologia da DeepMind continua avançando, suas capacidades estão se expandindo. Está-se abrindo caminho para a tecnologia, redefinindo as fronteiras entre o homem e a máquina.
4. Eficiência energética
A eficiência energética nos data centers do Google foi aprimorada por um sistema de inteligência artificial desenvolvido pela DeepMind. Através do aprendizado por reforço, a inteligência artificial conseguiu otimizar o consumo de energia, resultando em uma diminuição de 40% nas despesas com refrigeração. A DeepMind tem sido utilizada para melhorar a acurácia das previsões de congestionamento de tráfego no Google Maps. Os avanços tecnológicos foram cruciais para a implementação do brilho adaptável e das funcionalidades de economia de bateria no Android.
Considerações Finais
DeepMind é uma organização líder em pesquisa de IA. Criou soluções avançadas de IA para lidar com problemas complexos que afetam a sociedade. Antecipa-se que as atividades em andamento sob a tutela da DeepMind AI tenham repercussões em diversos setores da sociedade. À medida que o sistema de IA continua a se desenvolver e expandir, prevê-se que suas aplicações se tornem mais variadas. Para aqueles que se interessam por edição de vídeo, a recomendação é experimentar o Wondershare Filmora. Esse software de edição de vídeo versátil inclui diversos recursos de inteligência artificial, como um gerador e editor de imagens.
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