جوجل ديب مايند

📅 آخر تحديث: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 10 صور
الموسوعة الحرة

شركة ديب مايند للتكنولوجيا المحدودة
جوجل ديب مايند
نوع الشركةشركة فرعية
صناعةالذكاء الاصطناعي
تأسست15 نوفمبر 2010 ؛ منذ 13 عامًا [1] [2] ( 2010-11-15 )
المؤسسون
المقر الرئيسيلندن ، إنجلترا [3]
الأشخاص الرئيسيون
منتجاتألفا جو ، ألفا ستار ، ألفا فولد ، ألفا زيرو
ربحيزيد1.53 مليار جنيه إسترليني (2023) [4]
يزيد136 مليون جنيه إسترليني (2023) [4]
يزيد113 مليون جنيه إسترليني (2023) [4]
مالكشركة ألفابت [5]
عدد الموظفين
حوالي  2600 (2024) [6]
الوالدشركة ديب مايند القابضة المحدودة [7]
موقع إلكترونيديب مايند جوجل
جزء من سلسلة عن
الذكاء الاصطناعي
الأهداف الرئيسية
النهج
التطبيقات
فلسفة
تاريخ
المصطلحات
  • ف
  • ت
  • هـ

DeepMind Technologies Limited ، والمعروفة أيضًا باسمها التجاري Google DeepMind ، هو مختبر أبحاث ذكاء اصطناعي بريطاني أمريكي يعمل كشركة تابعة لشركة Google . تأسست في المملكة المتحدة عام 2010، واستحوذت عليها Google في عام 2014 [8] واندمجت مع قسم Google Brain التابع لشركة Google AI لتصبح Google DeepMind في أبريل 2023. يقع مقر الشركة في لندن ، ولها مراكز أبحاث في كندا، [9] وفرنسا، [10] وألمانيا، والولايات المتحدة.

قدمت شركة DeepMind آلات تورينج العصبية (الشبكات العصبية التي يمكنها الوصول إلى الذاكرة الخارجية مثل آلة تورينج التقليدية )، [11] مما أدى إلى إنشاء جهاز كمبيوتر يشبه إلى حد كبير الذاكرة قصيرة المدى في الدماغ البشري. [12] [13]

لقد أنشأت شركة DeepMind نماذج شبكات عصبية للعب ألعاب الفيديو وألعاب الطاولة . وقد تصدرت عناوين الأخبار في عام 2016 بعد أن تغلب برنامج AlphaGo الخاص بها على لاعب Go المحترف البشري Lee Sedol ، وهو بطل عالمي، في مباراة مكونة من خمس مباريات ، والتي كانت موضوع فيلم وثائقي. [14] تغلب برنامج أكثر عمومية، AlphaZero ، على أقوى البرامج التي تلعب لعبة Go والشطرنج والشوجي ( الشطرنج الياباني ) بعد بضعة أيام من اللعب ضد نفسه باستخدام التعلم التعزيزي . [15]

في عام 2020، أحرزت شركة DeepMind تقدمًا كبيرًا في مشكلة طي البروتين باستخدام AlphaFold . [16] في يوليو 2022، أُعلن أنه سيتم إصدار أكثر من 200 مليون بنية بروتينية متوقعة، تمثل جميع البروتينات المعروفة تقريبًا، على قاعدة بيانات AlphaFold. [17] [18] حققت قاعدة بيانات توقعات AlphaFold سجلات حديثة في اختبارات معيارية لخوارزميات طي البروتين، على الرغم من أن كل توقع فردي لا يزال يتطلب تأكيدًا من خلال الاختبارات التجريبية. تم إصدار AlphaFold3 في مايو 2024، مما أدى إلى تنبؤات هيكلية لتفاعل البروتينات مع جزيئات مختلفة. لقد حقق معايير جديدة في معايير مختلفة، مما رفع دقة أحدث التقنيات من 28 و 52 في المائة إلى 65 و 76 في المائة.

تاريخ

تأسست الشركة الناشئة على يد ديميس هاسابيس وشين ليج ومصطفى سليمان في نوفمبر 2010. [2] التقى هاسابيس وليج لأول مرة في وحدة جاتسبي لعلوم الأعصاب الحاسوبية في جامعة كلية لندن (UCL). [19]

صرح ديميس هاسابيس أن الشركة الناشئة بدأت العمل على تقنية الذكاء الاصطناعي من خلال تعليمها كيفية لعب الألعاب القديمة من السبعينيات والثمانينيات، والتي تعد بدائية نسبيًا مقارنة بالألعاب المتوفرة اليوم. بعض هذه الألعاب شملت Breakout و Pong و Space Invaders . تم تعريف الذكاء الاصطناعي بلعبة واحدة في كل مرة، دون أي معرفة مسبقة بقواعدها. بعد قضاء بعض الوقت في تعلم اللعبة، سيصبح الذكاء الاصطناعي في النهاية خبيرًا فيها. "يقال إن العمليات المعرفية التي يمر بها الذكاء الاصطناعي تشبه إلى حد كبير تلك التي يستخدمها الإنسان الذي لم ير اللعبة مطلقًا لفهمها ومحاولة إتقانها." [20] هدف المؤسسين هو إنشاء ذكاء اصطناعي عام يمكن أن يكون مفيدًا وفعالًا لأي شيء تقريبًا.

استثمرت شركات رأس المال الاستثماري الكبرى Horizons Ventures و Founders Fund في الشركة، [21] بالإضافة إلى رواد الأعمال Scott Banister و [22] Peter Thiel و [23] و Elon Musk . [24] كان Jaan Tallinn من المستثمرين الأوائل ومستشارًا للشركة. [25] في 26 يناير 2014، أكدت Google استحواذها على DeepMind مقابل سعر يتراوح بين 400 مليون دولار و 650 مليون دولار. [26] [27] [28] وأنها وافقت على الاستحواذ على DeepMind Technologies. تم البيع إلى Google بعد أن أنهى Facebook المفاوضات مع DeepMind Technologies في عام 2013. [29] تمت إعادة تسمية الشركة بعد ذلك إلى Google DeepMind واحتفظت بهذا الاسم لمدة عامين تقريبًا. [30]

في عام 2014، حصلت شركة DeepMind على جائزة "شركة العام" من مختبر كامبريدج للكمبيوتر . [31]

في سبتمبر 2015، وقعت شركة DeepMind و Royal Free NHS Trust اتفاقية تبادل المعلومات الأولية لتطوير تطبيق إدارة المهام السريرية، Streams. [32]

بعد استحواذ جوجل، أنشأت الشركة مجلسًا لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي . [33] لا يزال مجلس الأخلاقيات لأبحاث الذكاء الاصطناعي لغزًا، حيث رفضت كل من جوجل وديب مايند الكشف عن هوية أعضاء المجلس. [34] افتتحت ديب مايند وحدة جديدة تسمى أخلاقيات ومجتمع ديب مايند وركزت على الأسئلة الأخلاقية والمجتمعية التي يثيرها الذكاء الاصطناعي مع الفيلسوف البارز نيك بوستروم كمستشار. [35] في أكتوبر 2017، أطلقت ديب مايند فريق بحث جديد للتحقيق في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي. [36] [37]

في ديسمبر 2019، أعلن المؤسس المشارك سليمان أنه سيترك DeepMind للانضمام إلى Google، للعمل في دور سياسي. [38] في مارس 2024، عينته Microsoft كنائب الرئيس التنفيذي والرئيس التنفيذي لوحدة الذكاء الاصطناعي للمستهلك التي تم إنشاؤها حديثًا، Microsoft AI. [39]

في أبريل 2023، اندمجت DeepMind مع قسم Google Brain التابع لشركة Google AI لتشكيل Google DeepMind، كجزء من جهود الشركة المستمرة لتسريع العمل على الذكاء الاصطناعي استجابةً لبرنامج ChatGPT التابع لشركة OpenAI . [40] كان هذا بمثابة نهاية صراع دام سنوات من قبل المسؤولين التنفيذيين في DeepMind لتأمين قدر أكبر من الاستقلالية عن Google. [41]

المنتجات والتقنيات

أصدرت شركة Google Research ورقة بحثية في عام 2016 بشأن سلامة الذكاء الاصطناعي وتجنب السلوكيات غير المرغوب فيها أثناء عملية تعلم الذكاء الاصطناعي. [42] في عام 2017، أصدرت شركة DeepMind برنامج GridWorld، وهو منصة اختبار مفتوحة المصدر لتقييم ما إذا كانت الخوارزمية تتعلم تعطيل مفتاح الإيقاف أو تظهر سلوكيات غير مرغوب فيها معينة. [43] [44]

في يوليو 2018، قام باحثون من شركة DeepMind بتدريب أحد أنظمتها للعب لعبة الكمبيوتر Quake III Arena . [45]

اعتبارًا من عام 2020، نشرت شركة DeepMind أكثر من ألف ورقة بحثية، بما في ذلك ثلاثة عشر ورقة بحثية تم قبولها من قبل مجلة Nature أو Science . [ بحاجة لمصدر ] حظيت شركة DeepMind باهتمام إعلامي خلال فترة AlphaGo؛ وفقًا لبحث أجرته شركة LexisNexis ، فقد ذكرت شركة DeepMind في 1842 قصة إخبارية منشورة في عام 2016، وانخفضت إلى 1363 في عام 2019. [46]

ألعاب

على عكس الذكاء الاصطناعي السابق، مثل Deep Blue أو Watson من IBM ، والتي تم تطويرها لغرض محدد مسبقًا وتعمل فقط ضمن هذا النطاق، كانت خوارزميات DeepMind الأولية تهدف إلى أن تكون عامة. لقد استخدموا التعلم التعزيزي ، وهي خوارزمية تتعلم من التجربة باستخدام وحدات البكسل الخام فقط كمدخلات للبيانات. استخدم نهجهم الأولي التعلم العميق Q مع شبكة عصبية ملتوية . [30] [47] لقد اختبروا النظام على ألعاب الفيديو، ولا سيما ألعاب الآركيد المبكرة ، مثل Space Invaders أو Breakout . [47] [48] بدون تغيير الكود، كان الذكاء الاصطناعي نفسه قادرًا على لعب ألعاب معينة بكفاءة أكبر من أي إنسان على الإطلاق. [48]

في عام 2013، نشرت شركة DeepMind بحثًا عن نظام ذكاء اصطناعي يتفوق على القدرات البشرية في ألعاب مثل Pong و Breakout و Enduro ، بينما يتفوق على الأداء المتطور في Seaquest و Beamrider و Q*bert . [49] [50] يُقال إن هذا العمل أدى إلى استحواذ Google على الشركة. [51] تم تطبيق الذكاء الاصطناعي لشركة DeepMind على ألعاب الفيديو المصنوعة في السبعينيات والثمانينيات ؛ وكان العمل جاريًا على ألعاب ثلاثية الأبعاد أكثر تعقيدًا مثل Quake ، والتي ظهرت لأول مرة في التسعينيات. [48]

في عام 2020، نشرت شركة DeepMind برنامج Agent57، [52] [53] وهو برنامج ذكاء اصطناعي يتفوق على مستوى الأداء البشري في جميع ألعاب مجموعة Atari 2600 البالغ عددها 57 لعبة. [54] في يوليو 2022، أعلنت شركة DeepMind عن تطوير برنامج DeepNash، وهو نظام تعليمي معزز متعدد الوكلاء بدون نموذج قادر على لعب لعبة الطاولة Stratego على مستوى الخبير البشري. [55]

AlphaGo وخلفاؤه

في أكتوبر 2015، تغلب برنامج جو للكمبيوتر يسمى AlphaGo، طورته شركة DeepMind، على بطل جو الأوروبي Fan Hui ، وهو محترف حاصل على درجتين (من أصل 9 درجات ممكنة)، بخمسة مقابل صفر. [56] كانت هذه هي المرة الأولى التي يهزم فيها الذكاء الاصطناعي لاعب جو محترف. [57] في السابق، كان من المعروف أن أجهزة الكمبيوتر لعبت جو على مستوى "الهواة" فقط. [56] [58] تعتبر لعبة جو أكثر صعوبة بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر للفوز مقارنة بألعاب أخرى مثل الشطرنج ، بسبب العدد الأكبر بكثير من الاحتمالات، مما يجعل من الصعب للغاية استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي التقليدية مثل القوة الغاشمة . [56] [58]

في مارس 2016، تغلب على لي سيدول ، أحد أعلى اللاعبين تصنيفًا في العالم، بنتيجة 4 إلى 1 في مباراة مكونة من خمس مباريات . في قمة مستقبل جو 2017 ، فاز ألفاجو بمباراة مكونة من ثلاث مباريات مع كي جي ، الذي كان أعلى لاعب تصنيفًا في العالم لمدة عامين. [59] [60] في عام 2017، هزمت نسخة محسنة، ألفاجو زيرو ، ألفاجو في مائة من مائة مباراة. في وقت لاحق من ذلك العام، اكتسب ألفا زيرو ، وهو نسخة معدلة من ألفاجو زيرو، قدرات خارقة في الشطرنج والشوجي. في عام 2019، أصدرت ديب مايند نموذجًا جديدًا يسمى موزيرو أتقن مجالات جو والشطرنج والشوجي وألعاب أتاري 2600 دون بيانات بشرية أو معرفة بالمجال أو قواعد معروفة. [ 61] [62]

تم تطوير تقنية AlphaGo بناءً على التعلم التعزيزي العميق ، مما يجعلها مختلفة عن تقنيات الذكاء الاصطناعي الموجودة في السوق آنذاك. تتكون البيانات التي يتم إدخالها في خوارزمية AlphaGo من حركات مختلفة بناءً على بيانات البطولة التاريخية. تم زيادة عدد الحركات تدريجيًا حتى تمت معالجة أكثر من 30 مليونًا منها. كان الهدف هو جعل النظام يقلد اللاعب البشري، كما هو موضح في بيانات الإدخال، ويصبح أفضل في النهاية. لعب ضد نفسه وتعلم من النتائج؛ وبالتالي، تعلم تحسين نفسه بمرور الوقت وزاد معدل فوزه نتيجة لذلك. [63]

استخدمت AlphaGo شبكتين عصبيتين عميقتين: شبكة سياسة لتقييم احتمالات التحرك وشبكة قيمة لتقييم المواضع. تم تدريب شبكة السياسة عبر التعلم الخاضع للإشراف، وتم تحسينها لاحقًا من خلال التعلم التعزيزي لتدرج السياسة . تعلمت شبكة القيمة التنبؤ بالفائزين في الألعاب التي تلعبها شبكة السياسة ضد نفسها. بعد التدريب، استخدمت هذه الشبكات بحثًا متقدمًا في شجرة مونت كارلو ، باستخدام شبكة السياسة لتحديد التحركات المرشحة ذات الاحتمالية العالية، بينما قامت شبكة القيمة (بالاشتراك مع عمليات طرح مونت كارلو باستخدام سياسة الطرح السريع) بتقييم مواضع الشجرة. [64]

في المقابل، تم تدريب AlphaGo Zero دون إطعامه بيانات الألعاب التي يلعبها البشر. بدلاً من ذلك، قام بتوليد بياناته الخاصة، ولعب ملايين الألعاب ضد نفسه. لقد استخدم شبكة عصبية واحدة، بدلاً من شبكات السياسة والقيمة المنفصلة. اعتمد بحث الشجرة المبسط على هذه الشبكة العصبية لتقييم المواقف وعينات الحركات. أدرجت خوارزمية التعلم التعزيزي الجديدة البحث الاستباقي داخل حلقة التدريب. [64] وظفت AlphaGo Zero حوالي 15 شخصًا وملايين الدولارات في موارد الحوسبة. [65] في النهاية، احتاجت إلى قوة حوسبة أقل بكثير من AlphaGo، حيث تعمل على أربعة معالجات ذكاء اصطناعي متخصصة (Google TPUs )، بدلاً من 48 معالجًا لـ AlphaGo. [66] كما تطلبت أيضًا وقت تدريب أقل، حيث كانت قادرة على التغلب على سابقتها بعد ثلاثة أيام فقط، مقارنة بالأشهر المطلوبة لـ AlphaGo الأصلي. [67] وبالمثل، تعلم AlphaZero أيضًا من خلال اللعب الذاتي .

قام الباحثون بتطبيق MuZero لحل التحدي الحقيقي المتمثل في ضغط الفيديو بعدد محدد من البتات فيما يتعلق بحركة المرور على الإنترنت على مواقع مثل YouTube و Twitch و Google Meet . والهدف من MuZero هو ضغط الفيديو بشكل مثالي بحيث يتم الحفاظ على جودة الفيديو مع تقليل البيانات. وكانت النتيجة النهائية باستخدام MuZero هي انخفاض متوسط ​​​​في معدل البت بنسبة 6.28٪. [68] [69]

ألفا ستار

في عام 2016، ناقش هاسابيس لعبة ستار كرافت باعتبارها تحديًا مستقبليًا، لأنها تتطلب التفكير الاستراتيجي والتعامل مع المعلومات غير الكاملة. [70]

في يناير 2019، قدمت شركة DeepMind برنامج AlphaStar، وهو برنامج يلعب لعبة الإستراتيجية في الوقت الفعلي StarCraft II . استخدم برنامج AlphaStar التعلم التعزيزي القائم على الإعادة من اللاعبين البشر، ثم لعب ضد نفسه لتعزيز مهاراته. في وقت العرض، كان لدى برنامج AlphaStar معرفة تعادل 200 عام من وقت اللعب. فاز بعشر مباريات متتالية ضد لاعبين محترفين، على الرغم من أنه كان يتمتع بميزة غير عادلة تتمثل في قدرته على رؤية الملعب بالكامل، على عكس اللاعب البشري الذي يتعين عليه تحريك الكاميرا يدويًا. خسر الإصدار الأولي الذي تم فيه إصلاح هذه الميزة مباراة لاحقة. [71]

في يوليو 2019، بدأ AlphaStar اللعب ضد بشر عشوائيين على سلم تعدد اللاعبين الأوروبي العام 1 ضد 1. على عكس الإصدار الأول من AlphaStar، الذي لعب فقط Protoss v. Protoss، لعب هذا الإصدار بجميع أعراق اللعبة، وكان لديه مزايا غير عادلة سابقة تم إصلاحها. [72] [73] بحلول أكتوبر 2019، وصل AlphaStar إلى مستوى Grandmaster على سلم StarCraft II في جميع أعراق StarCraft الثلاثة ، ليصبح أول ذكاء اصطناعي يصل إلى الدوري الأعلى في رياضة إلكترونية شهيرة على نطاق واسع دون أي قيود على اللعبة. [74]

طي البروتين

في عام 2016، حولت شركة DeepMind ذكاءها الاصطناعي إلى طي البروتين ، وهي مشكلة قائمة منذ فترة طويلة في علم الأحياء الجزيئي . في ديسمبر 2018، فاز برنامج AlphaFold من DeepMind بالتقييم النقدي الثالث عشر لتقنيات التنبؤ ببنية البروتين (CASP) من خلال التنبؤ بنجاح بالبنية الأكثر دقة لـ 25 من أصل 43 بروتينًا. قال هاسابيس لصحيفة The Guardian : "هذا مشروع منارة، وهو أول استثمار كبير لنا من حيث الأشخاص والموارد في مشكلة علمية أساسية ومهمة للغاية في العالم الحقيقي". [75] في عام 2020، في التقييم النقدي الرابع عشر لتقنيات التنبؤ ببنية البروتين، حققت تنبؤات AlphaFold درجة دقة تعتبر قابلة للمقارنة بتقنيات المختبر. وصف الدكتور أندريه كريشتا فوفيتش، أحد أعضاء لجنة التحكيم العلمية، الإنجاز بأنه "رائع حقًا"، وقال إن مشكلة التنبؤ بكيفية طي البروتينات "حُلت إلى حد كبير". [76] [77] [78]

في يوليو 2021، تم إصدار RoseTTAFold وAlphaFold2 مفتوحي المصدر للسماح للعلماء بتشغيل إصداراتهم الخاصة من الأدوات. بعد أسبوع، أعلنت DeepMind أن AlphaFold قد أكملت تنبؤها بجميع البروتينات البشرية تقريبًا بالإضافة إلى البروتيوميات الكاملة لـ 20 كائنًا حيًا آخر تمت دراستها على نطاق واسع. [79] تم إصدار الهياكل على قاعدة بيانات بنية بروتين AlphaFold. في يوليو 2022، تم الإعلان عن إصدار تنبؤات لأكثر من 200 مليون بروتين، تمثل جميع البروتينات المعروفة تقريبًا، على قاعدة بيانات AlphaFold. [17] [18]

تم إصدار أحدث تحديث، AlphaFold3، في مايو 2024، للتنبؤ بتفاعلات البروتينات مع الحمض النووي والحمض النووي الريبي والعديد من الجزيئات الأخرى. في اختبار معياري معين حول مشكلة تفاعلات الحمض النووي، حقق AlphaFold3 دقة بنسبة 65%، مما أدى إلى تحسين الحالة الفنية السابقة بشكل كبير بنسبة 28%. [80]

في أكتوبر 2024، حصل هاسابيس وجون جامبر على نصف جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024 بشكل مشترك للتنبؤ ببنية البروتين، مشيرين إلى إنجاز AlphaFold2. [81]

نماذج اللغة

في عام 2016، قدمت شركة DeepMind نظام WaveNet ، وهو نظام تحويل النص إلى كلام . كان في الأصل مكثفًا للغاية من الناحية الحسابية للاستخدام في المنتجات الاستهلاكية، ولكن في أواخر عام 2017 أصبح جاهزًا للاستخدام في تطبيقات المستهلك مثل Google Assistant . [82] [83] في عام 2018، أطلقت شركة Google منتجًا تجاريًا لتحويل النص إلى كلام، Cloud Text-to-Speech، استنادًا إلى WaveNet. [84] [85] في عام 2018، قدمت شركة DeepMind نموذجًا أكثر كفاءة يسمى WaveRNN تم تطويره بالاشتراك مع Google AI . [86] [87] في عام 2020، تم تقديم WaveNetEQ، وهي طريقة لإخفاء فقدان الحزم تعتمد على بنية WaveRNN. [88] في عام 2019، بدأت شركة Google في طرح WaveRNN مع WavenetEQ لمستخدمي Google Duo . [89]

تم إصدار Gato في مايو 2022، وهو نموذج متعدد الوسائط متعدد الأغراض . تم تدريبه على 604 مهمة، مثل ترجمة الصور أو الحوار أو تكديس الكتل. في 450 من هذه المهام، تفوق Gato على الخبراء البشريين في نصف الوقت على الأقل، وفقًا لـ DeepMind. [90] على عكس النماذج مثل MuZero، لا يحتاج Gato إلى إعادة تدريبه للتبديل من مهمة إلى أخرى.

Sparrow هو روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي طورته شركة DeepMind لبناء أنظمة تعلُّم آلي أكثر أمانًا باستخدام مزيج من الملاحظات البشرية واقتراحات بحث Google. [91]

شينشيلا هو نموذج لغوي تم تطويره بواسطة DeepMind. [92]

نشر DeepMind منشورًا في مدونة في 28 أبريل 2022 حول نموذج لغة بصرية واحد (VLM) يسمى Flamingo والذي يمكنه وصف صورة شيء ما بدقة باستخدام بضع صور تدريبية فقط. [93] [94]

ألفا كود

في عام 2022، كشفت شركة DeepMind عن AlphaCode، وهو محرك برمجة يعمل بالذكاء الاصطناعي وينشئ برامج كمبيوتر بمعدل مماثل لمتوسط ​​معدل المبرمج، حيث اختبرت الشركة النظام ضد تحديات البرمجة التي أنشأتها Codeforces المستخدمة في مسابقات البرمجة التنافسية البشرية . [95] حصل AlphaCode على مرتبة تعادل 54٪ من متوسط ​​النتيجة على Codeforces بعد تدريبه على بيانات GitHub ومشكلات وحلول Codeforce. كان مطلوبًا من البرنامج التوصل إلى حل فريد ومنعه من تكرار الإجابات.

تَوأَم

Gemini هو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط تم إصداره في 6 ديسمبر 2023. [96] وهو خليفة نماذج لغة LaMDA و PaLM 2 من Google وسعى إلى تحدي GPT-4 من OpenAI . [97] يأتي Gemini بثلاثة أحجام: Nano وPro وUltra. [98] Gemini هو أيضًا اسم برنامج المحادثة الذي يدمج Gemini (والذي كان يُطلق عليه سابقًا Bard ). [99]

جيما

Gemma هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر وخفيفة الوزن والتي تم إصدارها في 21 فبراير 2024. وهي متوفرة بحجمين مختلفين: نموذج مكون من 7 مليارات معلمة مُحسَّن لاستخدام وحدة معالجة الرسوميات ووحدة معالجة الرسومات، ونموذج مكون من 2 مليار معلمة مصمم لتطبيقات وحدة المعالجة المركزية والأجهزة. تم تدريب نماذج Gemma على ما يصل إلى 6 تريليون رمز نصي، باستخدام هياكل ومجموعات بيانات ومنهجيات تدريب مماثلة لعائلة نموذج Gemini. [100]

سيما

في مارس 2024، قدمت شركة DeepMind وكيل Scalable Instructable Multiword Agent، أو SIMA، وهو وكيل ذكاء اصطناعي قادر على فهم واتباع تعليمات اللغة الطبيعية لإكمال المهام عبر بيئات افتراضية ثلاثية الأبعاد مختلفة. بعد تدريبه على تسع ألعاب فيديو من ثمانية استوديوهات وأربع بيئات بحثية، أظهر SIMA القدرة على التكيف مع المهام والإعدادات الجديدة دون الحاجة إلى الوصول إلى كود مصدر اللعبة أو واجهات برمجة التطبيقات. يتألف الوكيل من نماذج رؤية حاسوبية ولغة مدربة مسبقًا ومضبوطة بدقة على بيانات الألعاب، حيث تكون اللغة ضرورية لفهم وإكمال المهام المعينة حسب التعليمات. هدف بحث DeepMind إلى تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر إفادة من خلال ترجمة قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة إلى إجراءات في العالم الحقيقي من خلال واجهة لغوية. [101] [102]

نموذج فيديو

في مايو 2024، تم الإعلان عن نموذج توليد فيديو متعدد الوسائط يسمى Veo في Google I/O 2024. ادعت Google أنه يمكنه توليد مقاطع فيديو بدقة 1080 بكسل تتجاوز مدتها دقيقة واحدة. [8] اعتبارًا من يونيو 2024 ، يخضع النموذج لاختبار محدود. [9]

الروبوتات

تم إطلاق RoboCat في يونيو 2023، وهو نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التحكم في الأذرع الآلية. يمكن للنموذج التكيف مع نماذج جديدة من الأذرع الآلية، وأنواع جديدة من المهام. [103] [104]

الرياضة

قام باحثو DeepMind بتطبيق نماذج التعلم الآلي على رياضة كرة القدم ، والتي يشار إليها غالبًا باسم كرة القدم في أمريكا الشمالية، حيث قاموا بنمذجة سلوك لاعبي كرة القدم، بما في ذلك حارس المرمى والمدافعين والمهاجمين خلال سيناريوهات مختلفة مثل ركلات الجزاء. استخدم الباحثون خرائط حرارية وتحليل المجموعات لتنظيم اللاعبين بناءً على ميلهم إلى التصرف بطريقة معينة أثناء اللعبة عندما يواجهون قرارًا بشأن كيفية تسجيل الأهداف أو منع الفريق الآخر من التسجيل.

يذكر الباحثون أنه يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لإضفاء الطابع الديمقراطي على صناعة كرة القدم من خلال تحديد مقاطع فيديو مثيرة للاهتمام من اللعبة تلقائيًا والتي تعمل كأبرز الأحداث. يمكن القيام بذلك من خلال البحث عن مقاطع فيديو لأحداث معينة، وهو أمر ممكن لأن تحليل الفيديو هو مجال راسخ للتعلم الآلي. هذا ممكن أيضًا بسبب التحليلات الرياضية المكثفة القائمة على البيانات بما في ذلك التمريرات أو التسديدات الموضحة، وأجهزة الاستشعار التي تلتقط البيانات حول تحركات اللاعبين عدة مرات على مدار المباراة، ونماذج نظرية اللعبة. [105] [106]

علم الآثار

كشفت جوجل عن برنامج وثائقي جديد للآثار، يُدعى إيثاكا نسبةً إلى الجزيرة اليونانية في ملحمة هوميروس الأوديسة . [107] تساعد هذه الشبكة العصبية العميقة الباحثين على استعادة النص الفارغ للوثائق اليونانية التالفة، وتحديد تاريخها وأصلها الجغرافي. [108] يعتمد العمل على شبكة تحليل نصية أخرى أطلقتها ديب مايند في عام 2019، تسمى بايثيا. [108] تحقق إيثاكا دقة بنسبة 62٪ في استعادة النصوص التالفة ودقة موقع بنسبة 71٪، ولديها دقة تأريخ تبلغ 30 عامًا. [108] ادعى المؤلفون أن استخدام إيثاكا من قبل "المؤرخين الخبراء" رفع دقة عملهم من 25 إلى 72 بالمائة. [107] ومع ذلك، لاحظت إليانور ديكي أن هذا الاختبار كان في الواقع مخصصًا للطلاب فقط، قائلة إنه لم يكن من الواضح مدى فائدة إيثاكا "للمحررين المؤهلين حقًا". [108]

ويعمل الفريق على توسيع النموذج ليشمل لغات قديمة أخرى، بما في ذلك الديموطيقية ، والأكادية ، والعبرية ، والمايا . [107]

علم المواد

في نوفمبر 2023، أعلنت شركة جوجل ديب مايند عن شبكة رسوم بيانية مفتوحة المصدر لاستكشاف المواد (GNoME). تقترح الأداة ملايين المواد غير المعروفة سابقًا في الكيمياء، بما في ذلك عدة مئات الآلاف من الهياكل البلورية المستقرة، والتي تم إنتاج 736 منها تجريبيًا بواسطة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، في وقت الإصدار. [109] [110] ومع ذلك، وفقًا لأنثوني تشيثام ، لم تقدم GNoME "مساهمة مفيدة وعملية لعلماء المواد التجريبية". [111] لم تتمكن مقالة مراجعة كتبها تشيثام ورام سيشادري من تحديد أي مواد "جديدة بشكل لافت للنظر" وجدتها GNoME، حيث كانت معظمها متغيرات بسيطة لمواد معروفة بالفعل. [111] [112]

الرياضيات

ألفا تينسور

في أكتوبر 2022، أصدرت شركة DeepMind برنامج AlphaTensor ، والذي استخدم تقنيات التعلم التعزيزي المشابهة لتلك الموجودة في AlphaGo، لإيجاد خوارزميات جديدة لضرب المصفوفات . [113] [114] في الحالة الخاصة لضرب مصفوفتين 4×4 بمدخلات عددية صحيحة ، حيث يتم تسجيل الزوجي أو الفردي للمدخلات فقط، وجد برنامج AlphaTensor خوارزمية تتطلب 47 عملية ضرب مميزة فقط؛ كان الحل الأمثل السابق، المعروف منذ عام 1969، هو خوارزمية ستراسن الأكثر عمومية ، باستخدام 49 عملية ضرب. [115] وصف عالم الكمبيوتر جوش ألمان برنامج AlphaTensor بأنه "دليل على مفهوم شيء يمكن أن يصبح اختراقًا"، بينما وصفته فاسيليفسكا ويليامز بأنه "مبالغ فيه بعض الشيء" [115] على الرغم من الاعتراف أيضًا بأساسه في التعلم التعزيزي بأنه "شيء مختلف تمامًا" عن الأساليب السابقة. [114]

هندسة ألفا

AlphaGeometry هو الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي الذي كان قادرًا على حل 25 من أصل 30 مشكلة هندسية في أولمبياد الرياضيات الدولي ، وهو أداء يضاهي أداء الحائز على الميدالية الذهبية. [116]

برامج الهندسة التقليدية عبارة عن محركات رمزية تعتمد حصريًا على قواعد مبرمجة من قبل البشر لتوليد أدلة صارمة، مما يجعلها تفتقر إلى المرونة في المواقف غير العادية. يجمع AlphaGeometry بين مثل هذا المحرك الرمزي ونموذج لغوي كبير متخصص مدرب على بيانات تركيبية للأدلة الهندسية. عندما لا يتمكن المحرك الرمزي من العثور على دليل رسمي ودقيق بمفرده، فإنه يطلب نموذج اللغة الكبير، مما يشير إلى بنية هندسية للمضي قدمًا. ومع ذلك، فمن غير الواضح مدى قابلية تطبيق هذه الطريقة على مجالات أخرى من الرياضيات أو المنطق، لأن المحركات الرمزية تعتمد على قواعد خاصة بالمجال وبسبب الحاجة إلى البيانات التركيبية. [116]

ألفا بروف

AlphaProof هو نموذج ذكاء اصطناعي، يجمع بين نموذج لغة مدرب مسبقًا وخوارزمية التعلم التعزيزي AlphaZero. لقد علمت AlphaZero نفسها سابقًا كيفية إتقان الألعاب. نموذج اللغة المدرب مسبقًا المستخدم في هذه المجموعة هو الضبط الدقيق لنموذج Gemini لترجمة بيانات مشكلة اللغة الطبيعية تلقائيًا إلى بيانات رسمية، مما يؤدي إلى إنشاء مكتبة كبيرة من المشكلات الرسمية ذات الصعوبة المتفاوتة. لهذا الغرض، يتم تعريف البيانات الرياضية في لغة Lean الرسمية . في أولمبياد الرياضيات الدولي لعام 2024، وصل AlphaProof مع نسخة معدلة من AlphaGeometry إلى نفس مستوى حل المشكلات في الفئات المجمعة كحائز على الميدالية الفضية في تلك المسابقة لأول مرة. [117] [118]

ألفا ديف

في يونيو 2023، أعلنت شركة Deepmind أن شركة AlphaDev ، التي تبحث عن خوارزميات علوم الكمبيوتر المحسنة باستخدام التعلم التعزيزي ، اكتشفت طريقة أكثر كفاءة لترميز خوارزمية الفرز وخوارزمية التجزئة. كانت خوارزمية الفرز الجديدة أسرع بنسبة 70% للتسلسلات الأقصر وأسرع بنسبة 1.7% للتسلسلات التي تتجاوز 250000 عنصر، وكانت خوارزمية التجزئة الجديدة أسرع بنسبة 30% في بعض الحالات. تم قبول خوارزمية الفرز في خوارزميات الفرز لمكتبة C ++ القياسية ، وكانت أول تغيير لتلك الخوارزميات منذ أكثر من عقد من الزمان وأول تحديث يتضمن خوارزمية تم اكتشافها باستخدام الذكاء الاصطناعي. [119] تم إصدار خوارزمية التجزئة لمكتبة مفتوحة المصدر. [120] تقدر جوجل أن هاتين الخوارزميتين تُستخدمان تريليونات المرات كل يوم. [121]

مساهمات متنوعة لجوجل

صرحت جوجل أن خوارزميات DeepMind زادت بشكل كبير من كفاءة تبريد مراكز البيانات الخاصة بها من خلال موازنة تكلفة أعطال الأجهزة تلقائيًا مقابل تكلفة التبريد. [122] بالإضافة إلى ذلك، تساعد DeepMind (إلى جانب باحثي الذكاء الاصطناعي الآخرين في Alphabet) في توصيات التطبيقات المخصصة لـ Google Play . [84] تعاونت DeepMind أيضًا مع فريق Android في Google لإنشاء ميزتين جديدتين تم توفيرهما للأشخاص الذين لديهم أجهزة تعمل بنظام Android Pie، وهو الإصدار التاسع من نظام التشغيل المحمول من Google. تستخدم هاتان الميزتان، Adaptive Battery وAdaptive Brightness، التعلم الآلي للحفاظ على الطاقة وجعل الأجهزة التي تعمل بنظام التشغيل أسهل في الاستخدام. إنها المرة الأولى التي تستخدم فيها DeepMind هذه التقنيات على نطاق صغير جدًا، حيث تتطلب تطبيقات التعلم الآلي النموذجية أوامر من حيث الحجم من قوة الحوسبة. [123]

صحة ديب مايند

في يوليو 2016، تم الإعلان عن تعاون بين DeepMind ومستشفى مورفيلدز للعيون لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية . [124] سيتم تطبيق DeepMind على تحليل عمليات مسح العين مجهولة المصدر ، والبحث عن العلامات المبكرة للأمراض التي تؤدي إلى العمى .

في أغسطس 2016، تم الإعلان عن برنامج بحثي مع مستشفى جامعة لندن بهدف تطوير خوارزمية يمكنها التمييز تلقائيًا بين الأنسجة السليمة والسرطانية في مناطق الرأس والرقبة. [125]

هناك أيضًا مشاريع مع Royal Free London NHS Foundation Trust و Imperial College Healthcare NHS Trust لتطوير تطبيقات جوال سريرية جديدة مرتبطة بالسجلات الإلكترونية للمرضى . [126] تم الإبلاغ عن أن الموظفين في مستشفى Royal Free قالوا في ديسمبر 2017 إن الوصول إلى بيانات المرضى من خلال التطبيق قد وفر "قدرًا كبيرًا من الوقت" وأحدث فرقًا "هائلاً" في إدارة المرضى الذين يعانون من إصابة حادة في الكلى. يتم إرسال بيانات نتيجة الاختبار إلى الهواتف المحمولة للموظفين وتنبههم بالتغيرات في حالة المريض. كما يتيح للموظفين معرفة ما إذا كان شخص آخر قد استجاب، وإظهار نتائجهم للمرضى في شكل مرئي. [127] [ مصدر غير موثوق؟ ]

في نوفمبر 2017، أعلنت شركة DeepMind عن شراكة بحثية مع مركز أبحاث السرطان في المملكة المتحدة في إمبريال كوليدج لندن بهدف تحسين اكتشاف سرطان الثدي من خلال تطبيق التعلم الآلي على التصوير الشعاعي للثدي. [128] بالإضافة إلى ذلك، في فبراير 2018، أعلنت شركة DeepMind أنها تعمل مع وزارة شؤون المحاربين القدامى الأمريكية في محاولة لاستخدام التعلم الآلي للتنبؤ ببداية إصابة الكلى الحادة لدى المرضى، وكذلك على نطاق أوسع التدهور العام للمرضى أثناء إقامتهم في المستشفى حتى يتمكن الأطباء والممرضات من علاج المرضى المحتاجين بشكل أسرع. [129]

طورت شركة DeepMind تطبيقًا يسمى Streams، والذي يرسل تنبيهات للأطباء حول المرضى المعرضين لخطر إصابة الكلى الحادة. [130] في 13 نوفمبر 2018، أعلنت شركة DeepMind أن قسم الصحة الخاص بها وتطبيق Streams سيتم دمجهما في Google Health . [131] قال المدافعون عن الخصوصية أن الإعلان خان ثقة المرضى ويبدو أنه يتناقض مع التصريحات السابقة لشركة DeepMind بأن بيانات المرضى لن تكون مرتبطة بحسابات أو خدمات Google. [132] [133] قال متحدث باسم شركة DeepMind إن بيانات المرضى ستظل منفصلة عن خدمات أو مشاريع Google. [134]

الجدل حول مشاركة بيانات هيئة الخدمات الصحية الوطنية

في أبريل 2016، حصلت مجلة نيو ساينتست على نسخة من اتفاقية تبادل البيانات بين ديب مايند ومؤسسة رويال فري لندن للخدمات الصحية الوطنية . تدير الأخيرة ثلاثة مستشفيات في لندن حيث يتم علاج ما يقدر بنحو 1.6 مليون مريض سنويًا. تُظهر الاتفاقية أن ديب مايند هيلث كان لديها إمكانية الوصول إلى بيانات القبول والخروج والنقل والحوادث والطوارئ وعلم الأمراض والأشعة والرعاية الحرجة في هذه المستشفيات. وشمل ذلك تفاصيل شخصية مثل ما إذا كان المرضى قد تم تشخيص إصابتهم بفيروس نقص المناعة البشرية أو يعانون من الاكتئاب أو خضعوا للإجهاض من أجل إجراء البحوث سعياً للحصول على نتائج أفضل في ظروف صحية مختلفة. [135] [136]

تم تقديم شكوى إلى مكتب مفوض المعلومات (ICO)، بحجة أنه يجب إخفاء هوية البيانات وتشفيرها. [137] في مايو 2016، نشرت مجلة نيو ساينتست مقالاً آخر يزعم أن المشروع فشل في الحصول على موافقة من مجموعة الاستشارة السرية التابعة لوكالة تنظيم الأدوية ومنتجات الرعاية الصحية . [138]

في عام 2017، اختتم مكتب مفوض المعلومات تحقيقًا استمر لمدة عام ركز على كيفية اختبار مؤسسة Royal Free NHS Foundation Trust للتطبيق، Streams، في أواخر عام 2015 و2016. [139] ووجد مكتب مفوض المعلومات أن Royal Free فشل في الامتثال لقانون حماية البيانات عندما قدم تفاصيل المريض إلى DeepMind، ووجد العديد من أوجه القصور في كيفية التعامل مع البيانات، بما في ذلك عدم إبلاغ المرضى بشكل كافٍ بأن بياناتهم ستُستخدم كجزء من الاختبار. نشرت DeepMind أفكارها [140] حول التحقيق في يوليو 2017، قائلة "نحن بحاجة إلى أن نكون أفضل" وسلطت الضوء على العديد من الأنشطة والمبادرات التي بدأوها من أجل الشفافية والإشراف والمشاركة. وشمل ذلك تطوير استراتيجية لإشراك المرضى والجمهور [141] والشفافية في شراكاتها.

في مايو 2017، نشرت سكاي نيوز رسالة مسربة من حارسة البيانات الوطنية، السيدة فيونا كالديكوت ، تكشف فيها أنه في "رأيها المدروس" تم إبرام اتفاقية تبادل البيانات بين ديب مايند ورويال فري على "أساس قانوني غير مناسب". [142] حكم مكتب مفوض المعلومات في يوليو 2017 أن مستشفى رويال فري فشل في الامتثال لقانون حماية البيانات عندما سلم البيانات الشخصية لـ 1.6 مليون مريض إلى ديب مايند. [143]

أخلاقيات ومجتمع DeepMind

في أكتوبر 2017، أعلنت شركة DeepMind عن وحدة بحثية جديدة، DeepMind Ethics & Society. [144] ويتمثل هدفها في تمويل البحوث الخارجية في الموضوعات التالية: الخصوصية والشفافية والعدالة؛ والتأثيرات الاقتصادية؛ والحوكمة والمساءلة؛ وإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي؛ وأخلاقيات وقيم الذكاء الاصطناعي؛ وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة تحديات العالم. ونتيجة لذلك، يأمل الفريق في فهم الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي بشكل أكبر ومساعدة المجتمع على رؤية أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مفيدًا. [145]

هذا التقسيم الجديد لشركة DeepMind هو وحدة منفصلة تمامًا عن شراكة الشركات الرائدة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والأوساط الأكاديمية ومنظمات المجتمع المدني والمنظمات غير الربحية المسماة شراكة الذكاء الاصطناعي لصالح الناس والمجتمع والتي تعد DeepMind أيضًا جزءًا منها. [146] كما أن مجلس أخلاقيات ومجتمع DeepMind مختلف أيضًا عن مجلس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي المقترح الذي وافقت Google في الأصل على تشكيله عند الاستحواذ على DeepMind. [147]

آلة هابرماس

في عام 2024، نشرت شركة جوجل ديب مايند نتائج تجربة قاموا فيها بتدريب نموذجين لغويين كبيرين للمساعدة في تحديد وتقديم مجالات التداخل بين بضعة آلاف من أعضاء المجموعة الذين قاموا بتجنيدهم عبر الإنترنت باستخدام تقنيات مثل القرعة للحصول على عينة تمثيلية من المشاركين. تم تسمية المشروع تكريماً لـ يورجن هابرماس . [148] [149] في إحدى التجارب، صنف المشاركون الملخصات التي قدمها الذكاء الاصطناعي أعلى من المنسق البشري بنسبة 56٪ من الوقت. [149]

أساتذة التعلم الآلي في DeepMind

ترعى شركة DeepMind ثلاثة كراسي متخصصة في التعلم الآلي:

  1. في جامعة كامبريدج ، التي عقدها نيل لورانس ، [150] في قسم علوم الكمبيوتر والتكنولوجيا ،
  2. في جامعة أكسفورد ، التي عقدها مايكل برونشتاين ، [151] في قسم علوم الكمبيوتر ، و
  3. في كلية لندن الجامعية ، التي عقدها مارك ديزينروث، [152] في قسم علوم الكمبيوتر.

انظر أيضا

مراجع

  1. ^ "DeepMind Technologies Limited – نظرة عامة (معلومات مجانية عن الشركة من Companies House)". Companies House . تم الاسترجاع في 13 مارس 2016 .
  2. ^ "ديب مايند وجوجل: معركة السيطرة على الذكاء الاصطناعي". مجلة الإيكونوميست . تم الاسترجاع في 22 سبتمبر 2024 .
  3. ^ "King's Cross - S2 Building - SES Engineering Services". www.ses-ltd.co.uk . تم الاسترجاع في 14 يوليو 2022 .
  4. ^ abc "الحسابات الكاملة المعدة حتى 31 ديسمبر 2023". Companies House. 7 أكتوبر 2024. ص 11.
  5. ^ "Deepmind Holdings Limited persons with significant control - Find and update company information - GOV.UK". Companies House . 30 أغسطس 2019 . تم الاسترجاع في 7 مايو 2024 .
  6. ^ لانجلي، هيو (16 مايو 2024). "كيف نجح الرئيس التنفيذي لشركة جوجل، سوندار بيتشاي، في إحداث تغيير في فريقه القيادي استعدادًا لعصر الذكاء الاصطناعي". بيزنس إنسايدر . مؤرشف من الأصل في 20 مايو 2024.
  7. ^ "نظرة عامة على شركة Deepmind Holdings Limited - البحث عن معلومات الشركة وتحديثها - GOV.UK". Companies House . 30 أغسطس 2019 . تم الاسترجاع في 7 مايو 2024 .
  8. ^ ab Bray, Chad (27 January 2014). "Google Acquires British Artificial Intelligence Developer". DealBook . تم الاسترجاع في 4 نوفمبر 2019 .
  9. ^ "حولنا". DeepMind . 14 مايو 2024.
  10. ^ "العودة إلى باريس". DeepMind . 14 مايو 2024.
  11. ^ جريفز ، أليكس ؛ واين، جريج. دانيهيلكا، إيفو (2014). “آلات تورينج العصبية”. أرخايف : 1410.5401 [cs.NE].
  12. ^ أفضل ما في عام 2014: شركة DeepMind الناشئة السرية من Google تكشف عن "آلة تورينج العصبية" أرشيف 4 ديسمبر 2015 على موقع Wayback Machine ، MIT Technology Review
  13. ^ جريفز، أليكس ؛ واين، جريج؛ رينولدز، مالكولم؛ هارلي، تيم؛ دانيهيلكا، إيفو؛ جرابسكا-باروينسكا، أجنيسكا؛ كولميناريجو، سيرجيو جوميز؛ جريفينستيت، إدوارد؛ رامالو، تياجو (12 أكتوبر 2016). "الحوسبة الهجينة باستخدام شبكة عصبية ذات ذاكرة خارجية ديناميكية". نيتشر . 538 (7626): 471-476. رمز Bibcode :2016Natur.538..471G. doi :10.1038/nature20101. ISSN  1476-4687. PMID  27732574. S2CID  205251479.
  14. ^ Kohs, Greg (29 سبتمبر 2017)، AlphaGo، Ioannis Antonoglou، Lucas Baker، Nick Bostrom ، تم الاسترجاع في 9 يناير 2018
  15. ^ سيلفر، ديفيد ؛ هوبرت، توماس؛ شريتويزر، جوليان؛ أنطونوجلو، يوانيس؛ لاي، ماثيو؛ جيز، آرثر؛ لانكتوت، مارك؛ سيفري، لوران؛ كوماران، دارشان؛ جرايبل، ثوري؛ ليليكراب، تيموثي؛ سيمونيان، كارين؛ هاسابيس، ديميس (5 ديسمبر 2017). "إتقان الشطرنج والشوجي من خلال اللعب الذاتي باستخدام خوارزمية التعلم التعزيزي العام". arXiv : 1712.01815 [cs.AI].
  16. ^ Callaway, Ewen (30 November 2020). "'It will change every every': DeepMind's AI makes gigantic jump insolving protein structures". Nature . تم الاسترجاع في 31 أغسطس 2021 .
  17. ^ ab Geddes, Linda (28 يوليو 2022). "DeepMind يكتشف بنية 200 مليون بروتين في قفزة علمية للأمام". The Guardian .
  18. ^ ab "AlphaFold يكشف عن بنية الكون البروتيني". DeepMind . 28 يوليو 2022.
  19. ^ "ديميس هاسابيس: 15 حقيقة عن مؤسس شركة DeepMind Technologies". The Guardian . تم الاسترجاع في 12 أكتوبر 2014 .
  20. ^ مار، برنارد. "كيف تجعل شركة جوجل الناشئة المذهلة للذكاء الاصطناعي "ديب مايند" عالمنا مكانًا أكثر ذكاءً". فوربس . تم الاسترجاع في 30 يونيو 2018 .
  21. ^ كوكسون، روبرت (27 يناير 2014). "شراء DeepMind يبشر بصعود الآلات". فاينانشال تايمز . تم الاسترجاع في 14 أكتوبر 2014 .
  22. ^ "مستثمرو DeepMind Technologies" . تم الاسترجاع في 12 أكتوبر 2014 .
  23. ^ Shead, Sam. "كيف أقنعت شركة DeepMind الملياردير بيتر ثيل بالاستثمار دون نقل الشركة إلى وادي السيليكون". Business Insider.
  24. ^ روان، ديفيد (22 يونيو 2015). "DeepMind: داخل دماغ جوجل الخارق". Wired UK . مؤرشف من الأصل في 3 سبتمبر 2023.
  25. ^ "Recode.net – استحواذ على DeepMind Technologies". 26 يناير 2014. تم الاسترجاع في 27 يناير 2014 .
  26. ^ "جوجل تشتري شركة الذكاء الاصطناعي ديب مايند". رويترز . 26 يناير 2014 . تم استرجاعه في 12 أكتوبر 2014 .
  27. ^ "جوجل تستحوذ على شركة Deepmind الناشئة للذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة". The Guardian . تم استرجاعه في 27 يناير 2014 .
  28. ^ "تقرير الاستحواذ، تك كرانش". تك كرانش . تم الاسترجاع في 27 يناير 2014 .
  29. ^ "جوجل تتفوق على فيسبوك في الاستحواذ على DeepMind Technologies" . تم الاسترجاع في 27 يناير 2014 .
  30. ^ ab Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David (26 فبراير 2015). "التحكم على مستوى الإنسان من خلال التعلم التعزيزي العميق". Nature . 518 (7540): 529–33. Bibcode :2015Natur.518..529M. doi :10.1038/nature14236. PMID  25719670. S2CID  205242740.
  31. ^ "جوائز قاعة المشاهير: للاحتفال بنجاح الشركات التي أسسها خريجو مختبرات الكمبيوتر". جامعة كامبريدج . تم الاسترجاع في 12 أكتوبر 2014 .
  32. ^ لومس، ناتاشا. "وثائق توضح خطة DeepMind لتطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات هيئة الخدمات الصحية الوطنية في عام 2015". TechCrunch . تم الاسترجاع في 26 سبتمبر 2017 .
  33. ^ "Inside Google's Mysterious Ethics Board". Forbes . 3 فبراير 2014 . تم الاسترجاع في 12 أكتوبر 2014 .
  34. ^ راميش، رانديب (4 مايو 2016). "لا ينبغي لبرنامج DeepMind التابع لشركة Google أن يمتص سجلات هيئة الخدمات الصحية الوطنية في الخفاء". The Guardian . مؤرشف من الأصل في 13 أكتوبر 2016 . تم الاسترجاع في 19 أكتوبر 2016 .
  35. ^ هيرن، أليكس (4 أكتوبر 2017). "ديب مايند تعلن عن مجموعة أخلاقية للتركيز على مشاكل الذكاء الاصطناعي". الجارديان – عبر www.theguardian.com.
  36. ^ "أطلقت شركة DeepMind فريقًا جديدًا لأبحاث "الأخلاق والمجتمع". Business Insider . تم الاسترجاع في 25 أكتوبر 2017 .
  37. ^ "DeepMind تطلق فريق بحث جديد للتحقيق في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي". The Verge . تم الاسترجاع في 25 أكتوبر 2017 .
  38. ^ مادوميتا مورجيا، "مؤسس مشارك في DeepMind يترك منصبه لتولي دور سياسي في Google"، فاينانشال تايمز ، 5 ديسمبر 2019
  39. ^ المدونات، شركة مايكروسوفت (19 مارس 2024). "مصطفى سليمان، المؤسس المشارك لـ DeepMind وInflection، ينضم إلى Microsoft لقيادة Copilot". مدونة Microsoft الرسمية . تم الاسترجاع في 20 مارس 2024 .
  40. ^ روث، إيما؛ بيترز، جاي (20 أبريل 2023). "دفعة جوجل الكبيرة للذكاء الاصطناعي ستجمع بين Brain وDeepMind في فريق واحد". The Verge . مؤرشف من الأصل في 20 أبريل 2023 . تم الاسترجاع 21 أبريل 2023 .
  41. ^ أولسون، بارمي (21 مايو 2023). "حاولت وحدة ديب مايند التابعة لجوجل — وفشلت — في الحصول على استقلالية الذكاء الاصطناعي من الوالدين" . وول ستريت جورنال . مؤرشف من الأصل في 21 مايو 2021. تم الاسترجاع في 12 سبتمبر 2023 .
  42. ^ أمودي ، داريو. أولا كريس. ستنهاردت، جاكوب؛ كريستيانو، بول؛ شولمان، جون. ماني ، دان (21 يونيو 2016). “مشاكل ملموسة في سلامة الذكاء الاصطناعي”. أرخايف : 1606.06565 [cs.AI].
  43. ^ "DeepMind لديها اختبارات بسيطة قد تمنع نهاية العالم للذكاء الاصطناعي التي يروج لها إيلون ماسك". Bloomberg.com . 11 ديسمبر 2017 . تم الاسترجاع في 8 يناير 2018 .
  44. ^ "برنامج DeepMind التابع لشركة Alphabet يستخدم الألعاب لاكتشاف ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على التحرر وقتلنا جميعًا". Fortune . تم الاسترجاع في 8 يناير 2018 .
  45. ^ "خدعة جديدة من DeepMind AI هي لعب 'Quake III Arena' مثل الإنسان". Engadget . 3 يوليو 2018.
  46. ^ Shead, Sam (5 يونيو 2020). "لماذا تتبدد الضجة حول DeepMind مع انتقالها من الألعاب إلى العلوم". CNBC . تم الاسترجاع في 12 يونيو 2020 .
  47. ^ ab Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David; Graves, Alex; Antonoglou, Ioannis; Wierstra, Daan; Riedmiller, Martin (12 ديسمبر 2013). "لعب أتاري باستخدام التعلم التعزيزي العميق". arXiv : 1312.5602 [cs.LG].
  48. ^ abc Deepmind الذكاء الاصطناعي @ FDOT14. 19 أبريل 2014 – عبر يوتيوب .
  49. ^ "نظرة إلى الوراء على بعض أكبر انتصارات ألعاب الفيديو التي أنتجتها الذكاء الاصطناعي في عام 2018". VentureBeat . 29 ديسمبر 2018 . تم الاسترجاع في 19 أبريل 2019 .
  50. ^ Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David; Graves, Alex; Antonoglou, Ioannis; Wierstra, Daan; Riedmiller, Martin (19 ديسمبر 2013). "لعب أتاري باستخدام التعلم التعزيزي العميق". arXiv : 1312.5602 [cs.LG].
  51. ^ "آخر اختراق في مجال الذكاء الاصطناعي حققته شركة DeepMind قبل أن تشتريها شركة Google". مدونة الفيزياء arXiv . 29 يناير 2014. تم الاسترجاع في 12 أكتوبر 2014 .
  52. ^ أدريا بويجدومينيك باديا. بيوت، بلال؛ كابتوروفسكي، ستيفن؛ سبريشمان، بابلو؛ فيتفيتسكي، أليكس؛ قوه دانيال. ^ بلونديل ، تشارلز (30 مارس 2020). “Agent57: التفوق على معيار Atari Human”. أرخايف : 2003.13350 [cs.LG].
  53. ^ "Agent57: Outperforming the Atari Human Benchmark". DeepMind . 31 مارس 2020 . تم الاسترجاع في 25 مايو 2020 .
  54. ^ Linder, Courtney (2 أبريل 2020). "هذا الذكاء الاصطناعي قادر على التغلب على البشر في جميع ألعاب Atari الـ 57". Popular Mechanics . تم الاسترجاع في 9 يونيو 2020 .
  55. ^ "باحثو الذكاء الاصطناعي في شركة Deepmind يقدمون DeepNash، وهو وكيل مستقل مدرب على التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء بدون نموذج والذي يتعلم كيفية لعب لعبة Stratego على مستوى الخبراء". MarkTechPost . 9 يوليو 2022.
  56. ^ abc "جوجل تحقق اختراقًا في مجال الذكاء الاصطناعي بفوزها على بطل لعبة جو". بي بي سي نيوز . 27 يناير 2016.
  57. ^ “أول مرة في مهنة محترفة لمحاربة الذكاء الاصطناعي”. لوموند (بالفرنسية). 27 يناير 2016.
  58. ^ "مدونة بحثية: AlphaGo: إتقان لعبة Go القديمة باستخدام التعلم الآلي". مدونة بحث Google . 27 يناير 2016.
  59. ^ "تقييمات لاعبي جو في العالم". مايو 2017.
  60. ^ “柯洁迎19岁生日 雄踞人类世界排名第一已两年” (بالصينية). مايو 2017.
  61. ^ "MuZero: إتقان لعبة Go والشطرنج والشوجي وAtari بدون قواعد". www.deepmind.com . تم الاسترجاع في 29 أبريل 2022 .
  62. ^ شريتويزر ، جوليان. أنتونوغلو، يوانيس؛ هيوبرت، توماس. سيمونيان، كارين؛ سيفري، لوران؛ شميت، سيمون. جويز، آرثر؛ لوكهارت، إدوارد. هاسابيس، ديميس؛ جريبيل، ثور؛ ليليكراب ، تيموثي (23 ديسمبر 2020). "إتقان Atari وGo والشطرنج والشوغي من خلال التخطيط باستخدام نموذج مكتسب". طبيعة . 588 (7839): 604-609. أرخايف : 1911.08265 . بيب كود :2020Natur.588..604S. دوى :10.1038/s41586-020-03051-4. ISSN  0028-0836. PMID  33361790. S2CID  208158225.
  63. ^ "أحدث الذكاء الاصطناعي قادر على حل الأمور دون الحاجة إلى تعليمه". مجلة الإيكونوميست . تم الاسترجاع في 19 أكتوبر 2017 .
  64. ^ ab Silver, David ; Schrittwieser, Julian; Simonyan, Karen; Antonoglou, Ioannis; Huang, Aja ; Guez, Arthur; Hubert, Thomas; Baker, Lucas; Lai, Matthew; Bolton, Adrian; Chen, Yutian ; Lillicrap, Timothy; Fan, Hui ; Sifre, Laurent; Driessche, George van den; Graepel, Thore; Hassabis, Demis (19 أكتوبر 2017). "إتقان لعبة جو بدون معرفة بشرية" (PDF) . نيتشر . 550 (7676): 354-359. رمز Bibcode :2017Natur.550..354S. doi :10.1038/nature24270. ISSN  0028-0836. PMID  29052630. S2CID  205261034.أيقونة الوصول المغلق
  65. ^ Knight, Will. "أذكى لعبة ذكاء اصطناعي في العالم—DeepMind's AlphaGo—أصبحت أكثر ذكاءً". MIT Technology Review . تم الاسترجاع في 19 أكتوبر 2017 .
  66. ^ فينسنت، جيمس (18 أكتوبر 2017). "الذكاء الاصطناعي الذي يلعب لعبة Go من DeepMind لا يحتاج إلى مساعدة بشرية للتغلب علينا بعد الآن". The Verge . تم الاسترجاع في 19 أكتوبر 2017 .
  67. ^ Cellan-Jones, Rory (18 October 2017). "Google DeepMind: AI becomes more alien". BBC News . تم الاسترجاع في 3 ديسمبر 2017 .
  68. ^ "الخطوة الأولى التي اتخذها MuZero من البحث إلى العالم الحقيقي". www.deepmind.com . تم الاسترجاع في 29 أبريل 2022 .
  69. ^ ماندهان ، أمول. زيرنوف، انطون؛ راوه، ماريبث؛ قو، تشينجي؛ وانغ، مياوزن؛ شيويه، فلورا؛ شانغ، ويندي. بانغ، ديريك. كلاوس، رينيه؛ شيانغ، تشينغ هان؛ تشين تشنغ (14 فبراير 2022). "MuZero مع المنافسة الذاتية للتحكم في الأسعار في ضغط الفيديو VP9". أرخايف : 2202.06626 [eess.IV].
  70. ^ "مؤسس DeepMind ديميس هاسابيس يتحدث عن كيفية تشكيل الذكاء الاصطناعي للمستقبل". The Verge . 10 مارس 2016.
  71. ^ "DeepMind AI يتحدى لاعبي StarCraft II المحترفين ويفوز في كل مباراة تقريبًا". Extreme Tech . 24 يناير 2019 . تم الاسترجاع في 24 يناير 2019 .
  72. ^ Amadeo, Ron (11 يوليو 2019). "DeepMind AI يتربص سراً على سلم StarCraft II 1v1 العام". Ars Technica . تم الاسترجاع في 18 سبتمبر 2019 .
  73. ^ "لقد لعبت ضد AlphaStar/Deepmind". reddit . 23 يوليو 2019 . تم الاسترجاع في 27 يوليو 2019 .
  74. ^ "AlphaStar: مستوى Grandmaster في StarCraft II باستخدام التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء". مدونة DeepMind . 31 أكتوبر 2019. تم الاسترجاع في 31 أكتوبر 2019 .
  75. ^ Sample, Ian (2 ديسمبر 2018). "Google's DeepMind predictions 3D shapes of protein". The Guardian . تم الاسترجاع في 3 ديسمبر 2018 .
  76. ^ بريجز، هيلين (30 نوفمبر 2020). "أحد أكبر ألغاز علم الأحياء "حلته الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير". بي بي سي نيوز . تم الاسترجاع في 30 نوفمبر 2020 .
  77. ^ "AlphaFold: حل لتحدي كبير في علم الأحياء عمره 50 عامًا". DeepMind . 30 نوفمبر 2020 . تم الاسترجاع في 30 نوفمبر 2020 .
  78. ^ Shead, Sam (30 November 2020). "DeepMind solves 50-year-old 'grand challenge' with protein folding AI" cnbc.com . تم الاسترجاع في 30 نوفمبر 2020 .
  79. ^ كالاواي، إيوين (2022). "ما هو التالي بالنسبة لـ AlphaFold وثورة طي البروتين بالذكاء الاصطناعي". نيتشر . 604 (7905): 234–238. رمز Bibcode :2022Natur.604..234C. doi : 10.1038/d41586-022-00997-5 . PMID  35418629. S2CID  248156195.
  80. ^ سوليفان، مارك (8 مايو 2024). "برنامج AlphaFold 3 الجديد من DeepMind يتوسع ليشمل نمذجة الحمض النووي الريبي والحمض النووي الريبي". Fast Company .
  81. ^ "جائزة نوبل في الكيمياء 2024". NobelPrize.org . تم الاسترجاع 18 أكتوبر 2024 .
  82. ^ "إليك السبب وراء أن مساعد جوجل يبدو أكثر واقعية من أي وقت مضى". فورتشن . 5 أكتوبر 2017 . تم الاسترجاع 20 يناير 2018 .
  83. ^ جيرشجورن، ديف. "الذكاء الاصطناعي الذي يولد الأصوات من جوجل لا يمكن تمييزه الآن عن البشر". كوارتز . تم الاسترجاع في 20 يناير 2018 .
  84. ^ ab Novet, Jordan (31 March 2018). "جوجل تجد طرقًا لكسب المال من تقنية الذكاء الاصطناعي DeepMind من Alphabet". CNBC . تم الاسترجاع في 3 أبريل 2018 .
  85. ^ "تقديم تحويل النص إلى كلام عبر السحابة من خلال تقنية DeepMind WaveNet". مدونة Google Cloud Platform . تم الاسترجاع في 5 أبريل 2018 .
  86. ^ "التوليف الصوتي العصبي الفعّال". Deepmind . تم الاسترجاع في 1 أبريل 2020 .[ رابط ميت دائم ]
  87. ^ "استخدام تقنية WaveNet لإعادة توحيد المستخدمين الذين يعانون من صعوبات في الكلام مع أصواتهم الأصلية". Deepmind . تم الاسترجاع في 1 أبريل 2020 .
  88. ^ ستيمبرج، فلوريان؛ نارست، أليكس؛ بازيكا، أليسيو؛ كولمودين، لينارت؛ باريرا جونزاليس، بابلو؛ شارونوفا، أولجا؛ لوندين، هنريك؛ والترز، توماس سي. (1 نوفمبر 2020). "WaveNetEQ — إخفاء فقدان الحزمة باستخدام WaveRNN". مؤتمر أسيلومار الرابع والخمسون لعام 2020 حول الإشارات والأنظمة وأجهزة الكمبيوتر . معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. ص. 672–676. doi :10.1109/ieeeconf51394.2020.9443419. ISBN 978-0-7381-3126-9.
  89. ^ "تحسين جودة الصوت في Duo باستخدام WaveNetEQ". مدونة Google AI . أبريل 2020 . تم الاسترجاع في 1 أبريل 2020 .
  90. ^ Wiggers, Kyle (13 مايو 2022). "نظام الذكاء الاصطناعي الجديد من DeepMind يمكنه أداء أكثر من 600 مهمة". TechCrunch . تم الاسترجاع في 16 أبريل 2024 .
  91. ^ جوبتا، خوشبو (28 سبتمبر 2022). "ديب مايند تقدم "سبارو"، روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي تم تطويره لبناء أنظمة تعلم آلي أكثر أمانًا" . تم الاسترجاع في 8 مايو 2023 .
  92. ^ "ما هو الذكاء الاصطناعي لشينشيلا: نموذج لغة الدردشة الآلية من Deepmind ينافس GPT-3 - Dataconomy". 12 يناير 2023. تم الاسترجاع في 8 مايو 2023 .
  93. ^ "معالجة مهام متعددة باستخدام نموذج لغوي بصري واحد". www.deepmind.com . تم الاسترجاع في 29 أبريل 2022 .
  94. ^ ألايراك، جان بابتيست (2022). "فلامنغو: نموذج لغوي بصري للتعلم من خلال لقطات قليلة" (PDF) . arXiv : 2204.14198 .
  95. ^ فينسنت، جيمس (2 فبراير 2022). "تقول شركة DeepMind إن محرك ترميز الذكاء الاصطناعي الجديد الخاص بها جيد مثل المبرمج البشري العادي". The Verge . مؤرشف من الأصل في 2 فبراير 2022 . تم الاسترجاع 3 فبراير 2022 .
  96. ^ كروبا، مايلز (6 ديسمبر 2023). "جوجل تعلن عن نظام الذكاء الاصطناعي جيميني بعد الاضطرابات في شركة OpenAI المنافسة" . وول ستريت جورنال . ISSN  0099-9660. مؤرشف من الأصل في 6 ديسمبر 2023. تم الاسترجاع في 6 ديسمبر 2023 .
  97. ^ Knight, Will (26 June 2023). "الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind يقول إن خوارزميتها التالية ستتفوق على ChatGPT" . Wired . مؤرشف من الأصل في 26 يونيو 2023. تم الاسترجاع في 21 أغسطس 2023 .
  98. ^ بيرس، ديفيد (6 ديسمبر 2023). "جوجل تطلق جيميني، نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تأمل أن يتغلب على جي بي تي 4". ذا فيرج . تم الاسترجاع في 16 أبريل 2024 .
  99. ^ "جوجل تعيد تسمية خدمة Bard AI باسم Gemini. وإليك ما يعنيه ذلك". CBS News . 8 فبراير 2024 . تم الاسترجاع في 16 أبريل 2024 .
  100. ^ "Gemma: تقديم نماذج مفتوحة جديدة ومتطورة". Google . 21 فبراير 2024 . تم الاسترجاع في 22 فبراير 2024 .
  101. ^ "وكيل ذكاء اصطناعي عام للبيئات الافتراضية ثلاثية الأبعاد". جوجل ديب مايند . 13 مارس 2024. تم الاسترجاع في 27 مارس 2024 .
  102. ^ ديفيد، إميليا (13 مارس 2024). "الذكاء الاصطناعي الجديد من جوجل سيلعب معك ألعاب الفيديو - ولكن ليس للفوز". The Verge . تم الاسترجاع في 27 مارس 2024 .
  103. ^ Wiggers, Kyle (21 يونيو 2023). "روبو كات من DeepMind يتعلم أداء مجموعة من مهام الروبوتات". TechCrunch . تم الاسترجاع في 16 أبريل 2024 .
  104. ^ "شركة DeepMind التابعة لجوجل تكشف عن روبوت ذكاء اصطناعي يمكنه تعليم نفسه دون إشراف". The Independent . 23 يونيو 2023 . تم الاسترجاع في 16 أبريل 2024 .
  105. ^ "تطوير تحليلات الرياضة من خلال أبحاث الذكاء الاصطناعي". DeepMind . تم الاسترجاع في 29 أبريل 2022 .
  106. ^ Tuyls، Karl؛ Omidshafiei، Shayegan؛ Muller، Paul؛ Wang، Zhe؛ Connor، Jerome؛ Hennes، Daniel؛ Graham، Ian؛ Spearman، William؛ Waskett، Tim؛ Steel، Dafydd؛ Luc، Pauline (6 مايو 2021). "خطة اللعبة: ما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعله لكرة القدم، وما يمكن لكرة القدم أن تفعله للذكاء الاصطناعي". مجلة أبحاث الذكاء الاصطناعي . 71 : 41-88. arXiv : 2011.09192 . doi : 10.1613/jair.1.12505 . ISSN  1076-9757. S2CID  227013043.
  107. ^ abc "التنبؤ بالماضي مع إيثاكا". جوجل ديب مايند . 9 مارس 2022.
  108. ^ abcd Vincent, James (9 مارس 2022). "نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من DeepMind يساعد في فك رموز النقوش القديمة وتحديد تاريخها وتحديد موقعها". The Verge . تم الاسترجاع في 16 أبريل 2024 .
  109. ^ Merchant, Amil; Batzner, Simon; Schoenholz, Samuel S.; Aykol, Muratahan; Cheon, Gowoon; Cubuk, Ekin Dogus (ديسمبر 2023). "Scaling deep learning for materials discovery". Nature . 624 (7990): 80–85. Bibcode :2023Natur.624...80M. doi : 10.1038/s41586-023-06735-9 . ISSN  1476-4687. PMC 10700131. PMID 38030720  . 
  110. ^ "أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة من Google DeepMind ساعدت في إنشاء أكثر من 700 مادة جديدة". MIT Technology Review . تم الاسترجاع في 2 يناير 2024 .
  111. ^ ab Koebler, Jason (11 أبريل 2024). "هل يكتشف الذكاء الاصطناعي من Google بالفعل "ملايين المواد الجديدة؟". 404 Media .
  112. ^ تشيثام، أنتوني ك .؛ سيشادري، رام (2024). "الذكاء الاصطناعي يقود اكتشاف المواد؟ وجهة نظر حول المقال: توسيع نطاق التعلم العميق لاكتشاف المواد". كيمياء المواد . 36 (8): 3490-3495. doi : 10.1021/acs.chemmater.4c00643 . PMC 11044265. PMID  38681084 . 
  113. ^ هوتسون، ماثيو (5 أكتوبر 2022). "الذكاء الاصطناعي في ديب مايند يخترع خوارزميات أسرع لحل ألغاز الرياضيات الصعبة". نيتشر . doi :10.1038/d41586-022-03166-w. PMID  36198824. S2CID  252737506.
  114. ^ ab Heaven, Will Douglas (5 أكتوبر 2022). "ذكاء اصطناعي للعبة DeepMind يحطم رقمًا قياسيًا عمره 50 عامًا في علوم الكمبيوتر". MIT Technology Review .
  115. ^ "الذكاء الاصطناعي يكشف عن إمكانيات جديدة في عملية ضرب المصفوفات". مجلة كوانتا . نوفمبر 2022. تم الاسترجاع في 26 نوفمبر 2022 .
  116. ^ ab Zia, Tehseen (24 يناير 2024). "AlphaGeometry: DeepMind's AI Masters Geometry Problems at Olympiad Levels". Unite.ai . تم الاسترجاع في 3 مايو 2024 .
  117. ^ روبرتس، سيوبان (25 يوليو 2024). "الذكاء الاصطناعي يحقق معيار الميدالية الفضية في حل مشاكل أولمبياد الرياضيات الدولي". نيويورك تايمز . تم الاسترجاع في 3 أغسطس 2024 .
  118. ^ فريقا AlphaProof وAlphaGeometry (25 يوليو 2024). "الذكاء الاصطناعي يحقق معيار الميدالية الفضية في حل مشاكل أولمبياد الرياضيات الدولي". deepmind.google . تم الاسترجاع في 3 أغسطس 2024 .
  119. ^ Heaven, Will Douglas (7 يونيو 2023). "الذكاء الاصطناعي الذي يلعب الألعاب من Google DeepMind وجد طريقة أخرى لتسريع التعليمات البرمجية". MIT Technology Review . مؤرشف من الأصل في 14 يونيو 2023. تم الاسترجاع في 20 يونيو 2023 .
  120. ^ "AlphaDev يكتشف خوارزميات فرز أسرع". مدونة DeepMind . 14 مايو 2024.18 يونيو 2024.
  121. ^ سباركس، ماثيو (7 يونيو 2023). "الطريقة الجديدة التي تستخدمها الذكاء الاصطناعي لفرز الأشياء قد تساعد في تسريع الحوسبة العالمية". مجلة نيو ساينتست . تم الاسترجاع في 20 يونيو 2024 .
  122. ^ "الذكاء الاصطناعي من DeepMind يقلل فاتورة تبريد مركز بيانات Google بنسبة 40٪". مدونة DeepMind . 14 مايو 2024.20 يوليو 2016.
  123. ^ "DeepMind، تعرف على Android". مدونة DeepMind . 14 مايو 2024.8 مايو 2018.
  124. ^ بارانيوك، كريس (6 يوليو 2016). "برنامج DeepMind من Google يتطلع إلى عمليات مسح العين في هيئة الخدمات الصحية الوطنية لتحليل الأمراض". بي بي سي . تم الاسترجاع في 6 يوليو 2016 .
  125. ^ بارانيوك، كريس (31 أغسطس 2016). "جوجل ديب مايند يستهدف علاج سرطان الرأس والرقبة في هيئة الخدمات الصحية الوطنية". بي بي سي . تم الاسترجاع في 5 سبتمبر 2016 .
  126. ^ "DeepMind تعلن عن شراكة ثانية مع هيئة الخدمات الصحية الوطنية". IT Pro. 23 ديسمبر 2016. تم الاسترجاع في 23 ديسمبر 2016 .
  127. ^ "تكنولوجيا Streams من Google DeepMind تحمل علامة 'phenomenal'". الصحة الرقمية. 4 ديسمبر 2017. تم الاسترجاع في 23 ديسمبر 2017 .
  128. ^ "Google DeepMind تعلن عن شراكة بحثية جديدة لمحاربة سرطان الثدي باستخدام الذكاء الاصطناعي". Silicon Angle . 24 نوفمبر 2017.
  129. ^ "شركة DeepMind التابعة لجوجل تريد الذكاء الاصطناعي لرصد إصابات الكلى". Venture Beat . 22 فبراير 2018.
  130. ^ إيفنستاد، ليز (15 يونيو 2018). "يجب أن تكون شركة DeepMind Health شفافة لكسب ثقة الجمهور، وفقًا لمراجعة". ComputerWeekly.com . تم الاسترجاع في 14 نوفمبر 2018 .
  131. ^ فينسنت، جيمس (13 نوفمبر 2018). "جوجل تستحوذ على وحدة الرعاية الصحية في ديب مايند لإنشاء "مساعد ذكاء اصطناعي للممرضات والأطباء". ذا فيرج . تم الاسترجاع في 14 نوفمبر 2018 .
  132. ^ هيرن، أليكس (14 نوفمبر 2018). "جوجل "تخون ثقة المرضى" بخطوة DeepMind Health". The Guardian . تم الاسترجاع في 14 نوفمبر 2018 .
  133. ^ Stokel-Walker, Chris (14 نوفمبر 2018). "لماذا يخيف استهلاك Google لـ DeepMind Health خبراء الخصوصية". Wired . تم الاسترجاع في 15 نوفمبر 2018 .
  134. ^ ميرفي، مارجي (14 نوفمبر 2018). "رئيس شركة ديب مايند يدافع عن صفقة جوجل الصحية المثيرة للجدل" . صحيفة التلغراف . مؤرشف من الأصل في 12 يناير 2022. تم الاسترجاع في 14 نوفمبر 2018 .
  135. ^ هودسون، هال (29 أبريل 2016). "كشف: الذكاء الاصطناعي من جوجل لديه القدرة على الوصول إلى كميات هائلة من بيانات مرضى هيئة الخدمات الصحية الوطنية". مجلة نيو ساينتست .
  136. ^ "زعيم: إذا لم يكن لدى جوجل ما تخفيه عن بيانات هيئة الخدمات الصحية الوطنية، فلماذا كل هذا التكتم؟". مجلة نيو ساينتست . 4 مايو 2016.
  137. ^ دونيلي، كارولين (12 مايو 2016). "ICO تحقق في صفقة مشاركة بيانات المرضى مع Google DeepMind مع NHS Hospital Trust". Computer Weekly .
  138. ^ هودسون، هال (25 مايو 2016). "هل احتاجت صفقة بيانات مرضى هيئة الخدمات الصحية الوطنية التابعة لشركة جوجل إلى موافقة أخلاقية؟". نيو ساينتست . تم الاسترجاع في 28 مايو 2016 .
  139. ^ "Royal Free - فشلت تجربة Google DeepMind في الامتثال لقانون حماية البيانات". ico.org.uk . 17 أغسطس 2017. مؤرشف من الأصل في 16 يونيو 2018 . تم الاسترجاع 15 فبراير 2018 .
  140. ^ "مفوض المعلومات، والملك الحر، وما تعلمناه". DeepMind . تم الاسترجاع في 15 فبراير 2018 .
  141. ^ "للمرضى". DeepMind . تم الاسترجاع في 15 فبراير 2018 .
  142. ^ مارتن، ألكسندر جيه (15 مايو 2017). "تلقت جوجل بيانات 1.6 مليون مريض من هيئة الخدمات الصحية الوطنية على أساس قانوني غير مناسب". سكاي نيوز . تم الاسترجاع في 16 مايو 2017 .
  143. ^ هيرن، أليكس (3 يوليو 2017). "رويال فري انتهكت قانون البيانات في المملكة المتحدة في صفقة مع 1.6 مليون مريض مع شركة ديب مايند التابعة لجوجل". الجارديان .
  144. ^ "لماذا أطلقنا DeepMind Ethics & Society". مدونة DeepMind . تم الاسترجاع في 25 مارس 2018 .
  145. ^ تيمبيرتون، جيمس. "وحدة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الجديدة في ديب مايند هي الخطوة الكبيرة التالية للشركة". Wired (المملكة المتحدة) . تم الاسترجاع في 3 ديسمبر 2017 .
  146. ^ هيرن، أليكس (4 أكتوبر 2017). "ديب مايند تعلن عن مجموعة أخلاقية للتركيز على مشاكل الذكاء الاصطناعي". الجارديان . تم الاسترجاع في 8 ديسمبر 2017 .
  147. ^ هيرن، أليكس (4 أكتوبر 2017). "ديب مايند تعلن عن مجموعة أخلاقية للتركيز على مشاكل الذكاء الاصطناعي". الجارديان . تم الاسترجاع في 12 يونيو 2020 .
  148. ^ ويليامز، ريانون (17 أكتوبر 2024). "قد تساعد الذكاء الاصطناعي الناس في إيجاد أرضية مشتركة أثناء المداولات". مراجعة تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا . تم الاسترجاع في 23 أكتوبر 2024 .
  149. ^ ab Davis, Nicola (17 أكتوبر 2024). "أداة الوساطة بالذكاء الاصطناعي قد تساعد في تقليل الخلافات في الحرب الثقافية، كما يقول الباحثون". The Guardian . ISSN  0261-3077 . تم الاسترجاع في 23 أكتوبر 2024 .
  150. ^ "كامبريدج تعين أول أستاذ في DeepMind للتعلم الآلي". جامعة كامبريدج . 18 سبتمبر 2019.
  151. ^ "ديب مايند تمول منصبًا جديدًا في جامعة أكسفورد - أستاذية ديب مايند للذكاء الاصطناعي". قسم علوم الكمبيوتر .
  152. ^ "DeepMind تجدد التزامها تجاه UCL". كلية لندن الجامعية . 29 مارس 2021.
  • الموقع الرسمي
  • مستودعات GitHub
تم الاسترجاع من "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Google_DeepMind&oldid=1253917736"
Original text
Rate this translation
Your feedback will be used to help improve Google Translate