Demis Hassabis, a Google tulajdonában álló DeepMind vezetője szerint legfeljebb 10 év van hátra a mesterséges általános intelligencia megépítéséig, ami szerinte olyan forradalmi lesz, mint az első iPhone volt.
A DeepMind mérnökei egy új platformot használva tették (szerintük) könnyebben megérthetővé a mátrixszorzást.
Az AlphaFold nevű szoftver ugyanazt csinálja, mint más, a fehérje-szerkezet vizsgálatára kitalált megoldás. Ez azonban sokkal gyorsabban és pontosabban dolgozik.
Egy, az AI Magazine-ben nemrég megjelent tanulmány azt fejtegeti, hogy a mesterséges intelligencia valójában nagyobb veszélyt jelent, mint azt bárki is gondolná.
A DeepMind mérnökei egy tanulóalgoritmus segítségével érték el, hogy a mesterséges intelligencia azt is meg tudja mondani, mikor hova megy a labda.
A „digitális biológia” új korszakába repítheti a tudósokat egy algoritmus, amely rövid idő alatt is fehérjék tízmillióiról volt képes adatot szolgáltatni.
A DeepMind kutatója szerint karnyújtásnyira vagyunk attól, amit néhány éve még elképzelhetetlennek tartottunk.
A Google 2014-ben vásárolta fel a londoni DeepMind kutatólaboratóriumot, ami azóta is csak hozza az újabb eredményeket. Ezúttal egy olyan rendszerről érkezett hír, ami sokkal gyorsabban képes jelezni, ha változás fog beállni az időjárásban.
A DeepMind algoritmusa segítségével sikerült a tudósoknak előrejelzniük az emberi test szinte valamennyi fehérjéjének szerkezetét. A fejlesztés segítheti új gyógyszerek, új gyógykezelések és más alkalmazások kifejlesztésének felgyorsítását.
A biológusok egyik nagy álma, ha előre tudhatnák, hogyan változik egy fehérje alakja, és lesz belőle egyedülálló, háromdimenziós forma – a mesterséges intelligencia ebben is jónak tűnik.
Bár a Google Térkép navigációja egyszerűnek tűnhet, azon, hogy minden adat és előrejelzés pontos legyen, igen összetett rendszer dolgozik a háttérben. Erről osztott most meg néhány kulisszatitkot a Google.
A Google szerint még nincs kész, de már így is igen hatékonynak tűnik az a szoftver, amit az emlőrák pontosabb diagnosztizálására fejlesztettek ki a DeepMind szakemberei.
Li Sze Tol nem tudja feldolgozni, hogy egy meccsen alulmaradt a géppel szemben, ezért felhagy gojátékos pályafutásával.
A sakkban már elképesztően tehetséges a DeepMind nevű algoritmus, kitalálói ezért úgy gondolták, érdemes lenne bonyolultabb programokra is ráengedni. A Quake III-ra esett választásuk.
A Google és a DeepMind a gépi tanulást vetette be, hogy meg tudják jósolni, mikor honnan fúj majd a szél, így téve hatékonyabbá a szélerőművek áramtermelését.
A gondolkodást igénylő, vagyis összetett programokban is egyre jobban teljesít a mesterséges intelligencia – különösen a Google-féle AlphaStar, amely ellen lehetetlennek bizonyult bármi is tenniük a vizsgáztatására felkért StarCraft-profiknak.
Nemrégiben hamis fotók készítésére vette rá Google a mesterséges intelligenciát. A végeredmény még a kísérletben részt vevőket is meglepte.
Az Android Pie-t futtató készülékeken már ott van a mesterséges intelligencián alapuló két új funkció, ami kordában tartja az alkalmazások energiafogyasztását.
A legnépszerűbb telefonos operációs rendszer következő verzióját ugyan még mindig csak Android P néven emlegetik a fejlesztők, de a teljes néven kívül már sok mindent mást elárultak róla.
A Google szakemberei is pontosan tudják, hogy az okostelefonok egyik legkritikusabb pontja továbbra is az alacsony üzemidő. De most próbálnak javítani a helyzeten.
