İçeriğe atla

Google DeepMind

DeepMind Technologies Limited
SloganSolving intelligence to advance science and benefit humanity
(Bilimi ilerletmek ve insanlığa fayda sağlamak için zekayı çözmek)
TipYan kuruluş
EndüstriYapay zekâ
Kuruluş23 Eylül 2010 (14 yıl önce) (2010-09-23)[1]
Kurucu
Genel merkeziLondra, Birleşik Krallık[2]
Önemli kişiler
ÜrünAlphaGo, AlphaStar, AlphaFold, AlphaZero
SahibiBağımsız (2010-2014)
Google LLC (2014–2015)
Alphabet Inc. (2015-günümüz)
Çalışan sayısı1,000+ (2022)[3]
Web sitesideepmind.com

DeepMind Technologies, Alphabet Inc.'in bir yan kuruluşu olup, 2010'da kurulmuş bir İngiliz yapay zekâ program geliştirme şirketidir. DeepMind, 2014'te Google tarafından satın alınmıştır.[4] Şirketin merkezi Londra'dadır ve Kanada, Fransa ve Amerika Birleşik Devletleri'nde araştırma merkezleri bulunmaktadır.[5][6] 2015'te, Google'ın ana şirketi olan Alphabet Inc.'in tamamına sahip olduğu bir yan kuruluş oldu.

DeepMind, insanlara benzer şekilde video oyunlarının nasıl oynanacağını öğrenen bir sinir ağı yaratıyor.[7] Ayrıca, insan beyninin kısa süreli belleğini taklit etmesi beklenen geleneksel bir Turing makinesi gibi harici belleğe erişebilen bir sinir ağı da yarattı.[8][9]

DeepMind, AlphaGo programının bir belgesel filmininde konusu olan beş maçlık bir maçta dünya şampiyonu bir insan profesyonel Go oyuncusu Lee Sedol'u yenmesinden sonra 2016 yılında manşetlere girdi.[10] Daha genel bir program olan AlphaZero, pekiştirmeli öğrenmeyi kullanarak birkaç gün kendi kendine oynadıktan sonra go, satranç ve shogi (Japon satrancı) oynayan en güçlü programları yendi.[11] 2020'de DeepMind, AlphaFold ile protein katlanması probleminde önemli ilerlemeler kaydetti.[12] Temmuz 2022'de, neredeyse bilinen tüm proteinleri temsil eden 200 milyondan fazla tahmini protein yapısının AlphaFold veritabanında yayınlanacağı açıklandı.[13][14]

DeepMind, 28 Nisan 2022'de Flamingo adlı bir tekli görsel dil modeli (VLM) hakkında bir blog yazısı yayınladı. Flamingo, sadece birkaç eğitim görüntüsüyle herhangi bir şeyin görselini doğru bir şekilde tanımlayabilir.[15][16] Temmuz 2022'de DeepMind, Stratego masa oyununu bir insan uzmanı düzeyinde oynayabilen, modelsiz, çok aracılı pekiştirmeli bir öğrenme sistemi olan DeepNash'in geliştirildiğini duyurdu.[17][18]

Araştırma

Şirketin hedefi "zekayı anlamak".[19] Bu hedefe machine learning ve systems neuroscience alanındaki en iyi teknikleri kullanarak kapsamlı öğrenme algoritmaları kurarak ulaşmaya çalışıyor.[19] 

Derin destekli öğrenme

IBM'in Deep Blue yazılımı ya da Watson gibi önceden belirlenmiş bir amaç için geliştirilmiş programların aksine DeepMind programı iddia edildiğine göre önceden programlanmamış: tecrübelerinden öğrenmektedir. Sistem eski bilgisayar oyunlarında deneniyor. Programın kodlarında hiçbir değişiklik yapmadan, DeepMind'ın yapay zekası oyunu nasıl oynayacağını anlıyor ve yeterince sayıda oynadıktan sonra birçok insandan daha iyi oynayacak seviyeye geliyor.[20]

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  1. ^ "DeepMind Technologies Limited – Overview (free company information from Companies House)". Companies House. 14 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Mart 2016. 
  2. ^ "King's Cross - S2 Building - SES Engineering Services". SES Engineering Services (İngilizce). 20 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Temmuz 2022. 
  3. ^ Kahn, Jeremy (30 Mart 2022). "Former DeepMind employees say A.I. company mishandled serious sexual assault complaints". Fortune. 24 Haziran 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  4. ^ Bray, Chad (27 Ocak 2014). "Google Acquires British Artificial Intelligence Developer". DealBook (İngilizce). 27 Ocak 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Kasım 2019. 
  5. ^ "About Us | DeepMind". DeepMind. 23 Aralık 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  6. ^ "A return to Paris | DeepMind". DeepMind. 29 Mart 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  7. ^ "The Last AI Breakthrough DeepMind Made Before Google Bought It". The Physics arXiv Blog. 29 Ocak 2014. 26 Ağustos 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ekim 2014. 
  8. ^ Best of 2014: Google's Secretive DeepMind Startup Unveils a Neural Turing Machine 4 Aralık 2015 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., MIT Technology Review.
  9. ^ Graves, Alex; Wayne, Greg; Reynolds, Malcolm; Harley, Tim; Danihelka, Ivo; Grabska-Barwińska, Agnieszka; Colmenarejo, Sergio Gómez; Grefenstette, Edward; Ramalho, Tiago (12 Ekim 2016). "Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory". Nature (İngilizce). 538 (7626). ss. 471-476. Bibcode:2016Natur.538..471G. doi:10.1038/nature20101. ISSN 1476-4687. PMID 27732574. 205251479. 2 Ekim 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ekim 2022. 
  10. ^ Kohs, Greg (29 Eylül 2017). "AlphaGo". 6 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Ocak 2018. 
  11. ^ Silver, David; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Lai, Matthew; Guez, Arthur; Lanctot, Marc; Sifre, Laurent; Kumaran, Dharshan; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy; Simonyan, Karen; Hassabis, Demis (5 Aralık 2017). "Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm". arXiv:1712.01815 $2. 
  12. ^ Callaway, Ewen (30 Kasım 2020). "'It will change everything': DeepMind's AI makes gigantic leap in solving protein structures". Nature. 28 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 31 Temmuz 2021. 
  13. ^ Geddes, Linda (28 Temmuz 2022). "DeepMind uncovers structure of 200m proteins in scientific leap forward". The Guardian. 2 Ekim 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2 Ekim 2022. 
  14. ^ "AlphaFold reveals the structure of the protein universe". DeepMind. 28 Temmuz 2022. 28 Temmuz 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  15. ^ "Tackling multiple tasks with a single visual language model". DeepMind (İngilizce). 28 Nisan 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Nisan 2022. 
  16. ^ Alayrac, Jean-Baptiste (2022). "Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning" (PDF). arXiv:2204.14198 $2. 28 Nisan 2022 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. 
  17. ^ "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 Temmuz 2022. 9 Temmuz 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  18. ^ "Première défaite d'un professionnel du go contre une intelligence artificielle". Le Monde. 27 Ocak 2016. 29 Ocak 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Mart 2016. 
  19. ^ a b "DeepMind Technologies Website". DeepMind Technologies. 16 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Ekim 2014. 
  20. ^ Deepmind artificial intelligence @ FDOT14. 19 Nisan 2014. 8 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Mart 2016. 

Dış bağlantılar

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekâ</span> insani zekaya sahip makine ve yazılım geliştiren bilgisayar bilimleri dalı

Yapay zekâ ya da kısaca YZ,, insanlar da dahil olmak üzere hayvanlar tarafından, doğal zekânın aksine makineler tarafından görüntülenen zekâ çeşididir. İlk ve ikinci kategoriler arasındaki ayrım genellikle seçilen kısaltmayla ortaya çıkar. Güçlü yapay zeka genellikle Yapay genel zekâ olarak etiketlenirken, doğal zekayı taklit etme girişimleri yapay biyolojik zekâ olarak adlandırılır. Önde gelen yapay zeka ders kitapları, alanı zeki etmenlerin çalışması olarak tanımlar: Çevresini algılayan ve hedeflerine başarıyla ulaşma şansını en üst düzeye çıkaran eylemleri gerçekleştiren herhangi bir cihaz. Halk arasında, yapay zekâ kavramı genellikle insanların insan zihni ile ilişkilendirdiği öğrenme ve problem çözme gibi bilişsel eylemleri taklit eden makineleri tanımlamak için kullanılır.

<span class="mw-page-title-main">.ai</span> Anguillanın İnternet Ülke Alan Kodu kod harfleri

.ai, Anguilla'nın İnternet Ülke Alan Kodu (CcTLD) kod harfleri. Anguilla hükûmeti tarafından işletilmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Makine öğrenimi</span> algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımıyla bilgisayarların yapacakları işleri kendileri çözebilmeleri

Makine öğrenimi (ML), veriden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleştirebilen ve dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu, veri analizi yaparak örüntüler tespit etme ve tahminlerde bulunma yeteneğine dayanır. Son zamanlarda yapay sinir ağları, performans açısından önceki birçok yaklaşımı geride bırakmayı başardı.

OpenAI, ABD merkezli yapay zekâ araştırma şirketi. Şirketin genel amacı insanlığa fayda sağlayabilecek yapay zekâ hakkında araştırma yapmaktır. 2015 yılının sonlarında San Francisco'da kurulan şirket, patentlerini ve araştırmalarını halka açık hale getirerek diğer kurum ve araştırmacılarla “serbest iş birliği yapmayı” amaçlamaktadır. Elon Musk ve Sam Altman, yapay genel zekâdan kaynaklanan varoluşsal risk endişelerinden dolayı bu şirketi kurduklarını açıklamıştır. Organizasyon 2015 yılında Sam Altman, Reid Hoffman, Jessica Livingston, Elon Musk, Ilya Sutskever, Peter Thiel ve diğerleri tarafından San Francisco’da kurulmuş ve toplamda 1 milyar dolar bağışta bulunulmuşlardır. Musk 2018 yılında yönetim kurulundan istifa etmiş ancak bağışçı olarak kalmıştır. Microsoft 2019 yılında OpenAI LP’ye 1 milyar dolarlık bir yatırım sağlamış ve Ocak 2023’te ikinci birçok yıllık yatırım sağlamıştır; bu ikinci yatırımın 10 milyar dolar olduğu bildirilmektedir. ChatGPT yazılı cevap veren botun yapımı da OpenAI’a aittir.

<span class="mw-page-title-main">AlphaGo</span> Google DeepMind tarafından geliştirilen Go oyununu oynayan bir program

AlphaGo Google DeepMind tarafından geliştirilen Go oyununu oynayan bir program. Ekim 2015'te, 19x19'luk tahtada profesyonel bir go oyuncusunu avantaj verilmeden yenen ilk bilgisayar programı oldu. Bu galibiyetten sonra Mart ayında Lee Sedol ile 5 maç üzerinden yapılan oyunu da 4'e karşı 1 yenerek, dan-9 seviyesinde bir go oyuncusunu avantajsız yenen ilk bilgisayar programı oldu.

<span class="mw-page-title-main">Pekiştirmeli öğrenme</span>

Pekiştirmeli öğrenme, davranışçılıktan esinlenen, öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır. Bu problem, genelliğinden ötürü oyun kuramı, kontrol kuramı, yöneylem araştırması, bilgi kuramı, benzetim tabanlı eniyileme ve istatistik gibi birçok diğer dalda da çalışılmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Derin öğrenme</span> Makine öğreniminin bir branşı

Derin öğrenme bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.

<span class="mw-page-title-main">TensorFlow</span>

TensorFlow, makine öğrenimi için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. Bir dizi görevde kullanılabilir, ancak derin sinir ağlarının eğitimi ve çıkarımına özel olarak odaklanmaktadır.

Çekişmeli üretici ağ, Ian Goodfellow ve meslektaşları tarafından 2014 yılında tasarlanan bir makine öğrenimi framework sınıfıdır. Bir oyunda iki sinir ağı birbiriyle yarışmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Ian Goodfellow</span>

Ian J. Goodfellow makine öğrenimi alanında çalışan bir araştırmacıdır ve şu anda Apple Inc.'de Özel Projeler Grubunda makine öğrenimi yöneticisi olarak çalışmaktadır. Daha önce Google Brain'de araştırma bilimcisi olarak çalışmıştır ve derin öğrenme alanına çeşitli katkılarda bulunmuştur.

<span class="mw-page-title-main">Genel oyun oynama</span>

Genel oyun oynama, birden fazla oyunu başarıyla oynayabilmek için yapay zeka programlarının yaptığı bir tasarımdır. Satranç gibi birçok oyun için bilgisayarlar, başka bir bağlama aktarılamayan özel olarak tasarlanmış bir algoritma kullanarak bu oyunları oynayacak şekilde programlanmıştır. Örneğin, satranç oynayan bir bilgisayar programı dama oynayamaz. Genel oyun oynama, Yapay Genel Zeka yolunda gerekli bir kilometre taşı olarak kabul edilmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Andrej Karpathy</span>

Andrej Karpathy, Tesla'nın yapay zekâ ve otonom sürüş yöneticisidir. Derin öğrenme ve bilgisayarlı görü konularında uzmanlaştı.

<span class="mw-page-title-main">Mustafa Süleyman</span> Britanyalı girişimci ve aktivist

Mustafa Süleyman CBE, Google tarafından satın alınan ve şu anda Alphabet'in sahibi olduğu bir yapay zeka şirketi olan DeepMind'ın kurucu ortağı ve eski uygulamalı yapay zeka başkanıdır. Şu anki girişimi Inflection AI'dir.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zeka patlaması</span>

Yapay Zeka Patlaması, veya Yapay Zeka Baharı, yapay zeka alanında çok hızlı bir şekilde devam eden ilerleme dönemidir. Öne çıkan örnekler arasında Google DeepMind ve OpenAI gibi laboratuvarlar tarafından yürütülen üretken yapay zekalar yer almaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Yapay zekâ güvenliği</span>

Yapay zekâ güvenliği, yapay zekâ sistemlerinden kaynaklanabilecek kazaları, kötüye kullanımı veya diğer zararlı sonuçları önlemekle ilgilenen disiplinler arası bir alandır. Yapay zekâ sistemlerini ahlaki ve faydalı hale getirmeyi amaçlayan makine etiği ile yapay zekâ uyumunu kapsar ve yapay zekâ güvenliği, riskler için sistemleri izlemek ve onları son derece güvenilir hale getirmek gibi teknik sorunları kapsar. Yapay zekâ araştırmalarının ötesinde, güvenliği teşvik eden normlar ve politikalar geliştirmeyi içerir.

AlphaGo, Greg Kohs tarafından yönetilen ve Google DeepMind'ın üst düzey Go oyuncusu Lee Sedol ile yaptığı karşılaşmayı konu alan 2017 yapımı bir belgeseldir.

Gemini dil modeli, Google DeepMind tarafından geliştirilmiş olan ve LaMDA ve PaLM 2'nin ardılı olarak hizmet veren çok modlu büyük dil modelleri ailesinin adıdır. Gemini Ultra, Gemini Pro ve Gemini Nano'dan oluşan bu ürün, OpenAI'nin GPT-4'üne rakip olarak konumlandırılarak 6 Aralık 2023'te duyurulmuştur. Aynı adı taşıyan üretken yapay zeka sohbet robotunun ardındaki esas gücü oluşturmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">AlphaFold</span>

AlphaFold, Alphabet'in bir yan kuruluşu olan DeepMind tarafından protein yapısını tahmin etme üzerine geliştirilen bir yapay zeka programı. Program, bir derin öğrenme sistemi olarak tasarlanmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Demis Hassabis</span>

Demis Hassabis,, Britanyalı bilgisayar bilimcisi, yapay zekâ araştırmacısı ve girişimcisi. Google DeepMind ve Isomorphic Labs kurucu ortağı ve CEO'su olup aynı zamanda Birleşik Krallık Hükûmeti'nin yapay zekâ danışmanı olarak görev yapmaktadır. Kariyerinin başlarında video oyunu yapay zekâ programcısı ve tasarımcısıydı ve uzman bir masa oyunları oyuncusuydu.

<span class="mw-page-title-main">AlphaGeometry</span>

AlphaGeometry, Google DeepMind tarafından geliştirilen ve Öklidyen geometri alanında zor problemleri çözebilen bir yapay zekâ (AI) programı. Program, Uluslararası Matematik Olimpiyatı'nda (IMO) verilen 30 geometri probleminden 25'ini, yarışma süresi içinde çözerek altın madalyaya eşdeğer bir performans göstermiştir. Karşılaştırma olarak, önceki yapay zekâ programı olan Wu's method, bu problemlerden yalnızca 10 tanesini çözebilmişti.