Google DeepMind-ის შექმნის ისტორია და გარდატეხა AI მედიცინაში
Google DeepMind დღესდღეობით ხელოვნური ინტელექტის ყველაზე გავლენიანი და ამბიციური ლაბორატორიაა. ის არ არის უბრალოდ ტექნოლოგიური კომპანია; ეს არის ათწლეულების მანძილზე დაგროვებული
სამეცნიერო ფანტაზიის რეალობად ქცევის მცდელობა.
DeepMind-ის შექმნის ისტორია მოიცავს სამი განსხვავებული გონების გაერთიანებას, დიდ ოცნებას და ერთ-ერთ ყველაზე მნიშვნელოვან კორპორატიულ შენაძენს ტექნოლოგიურ სფეროში.
დამფუძნებლების სამეული: სამი ხედვა ერთ მიზანში
DeepMind დაარსდა 2010 წელს ლონდონში. კომპანიის წარმატება განპირობებულია მისი სამი თანადამფუძნებლის, დემის ჰასაბისის, შეინ ლეგისა და მუსტაფა სულეიმანის უნიკალური გამოცდილებითა და ერთობლივი ხედვით.
დემის ჰასაბისი: AGI-ის სტრატეგოსი და ინიციატორი
დემის ჰასაბისი DeepMind-ის ტექნიკური გენერალი და მთავარი მამოძრავებელი ძალაა. მისი ფონი უნიკალურობით გამოირჩევა:
ჭადრაკის ვუნდერკინდი: ბავშვობაში იგი იყო ჭადრაკის მეორე უძლიერესი მოთამაშე მსოფლიოში 14 წლამდე ასაკის კატეგორიაში. ამ გამოცდილებამ მას ანალიტიკური და სტრატეგიული აზროვნება შესძინა.
გეიმინგის პიონერი:ჰასაბისი მუშაობდა კომპიუტერული თამაშების ინდუსტრიაში (მათ შორის Bullfrog Productions-ში), სადაც მან შექმნა თამაშები მოწინავე AI კომპონენტებით.
ნეირომეცნიერება: დემისმა მიიღო დოქტორის ხარისხი კოგნიტიურ ნეირომეცნიერებაში. მისი კვლევა ფოკუსირებული იყო ადამიანის ტვინის მეხსიერების სისტემაზე.
ჰასაბისის მიზანი ყოველთვის იყო: შეექმნა ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი (AGI)— AI, რომელსაც შეეძლო ადამიანის მსგავსი აზროვნება და ახალი, უცნობი პრობლემების დამოუკიდებლად გადაჭრა.
შეინ ლეგი: სამეცნიერო სიმყარისა და თეორიის ფუძემდებელი
შეინ ლეგი DeepMind-ის შექმნამდე უკვე იყო გამოცდილი AI მკვლევარი. ის ლონდონის საუნივერსიტეტო კოლეჯში (UCL) მუშაობდა. ლეგი პასუხისმგებელი იყო DeepMind-ის კვლევითი ფოკუსის სიღრმეზე.
მისი ცოდნა AI-ის თეორიულ და მათემატიკურ მოდელებში იყო გადამწყვეტი.
ლეგი უზრუნველყოფდა, რომ DeepMind-ის AI მოდელები ინსპირირებული ყოფილიყო ადამიანის ტვინის მუშაობის პრინციპებით, რაც კომპანიას გამოარჩევდა სხვა კვლევითი ცენტრებისგან.
მუსტაფა სულეიმანი: ეთიკა, პროდუქტი და გლობალური გავლენა
მუსტაფა სულეიმანის წვლილი იყო კომპანიის ეთიკური და პრაქტიკული მიმართულების განსაზღვრა. ჰასაბისისა და ლეგის ტექნიკური სიძლიერის ფონზე, სულეიმანი პასუხისმგებელი იყო AI-ის რეალურ სამყაროში გამოყენებაზე.
სულეიმანი ადრე აქტიურად იყო ჩართული პოლიტიკასა და სოციალურ საქმიანობაში.
მისი მთავარი საზრუნავი იყო AI-ის ეთიკური ზედამხედველობა და უზრუნველყოფდა, რომ DeepMind-ის ტექნოლოგიები არ იქნებოდა გამოყენებული დესტრუქციული მიზნებისთვის. სწორედ მან წამოიწყო DeepMind Health.
რატომ იყიდა Google-მა DeepMind (2014)
DeepMind-ის მზარდმა წარმატებამ და მისმა უნიკალურმა მიდგომამ (განმტკიცებით სწავლა) სწრაფად მიიქცია Google-ის აღმასრულებელი დირექტორის, ლარი პეიჯის, ყურადღება. 2014 წელს Google-მა DeepMind შეიძინა და გარიგების ღირებულებამ, სავარაუდოდ, 500 მილიონ აშშ დოლარს გადააჭარბა.
ეთიკური პირობა
გარიგების მთავარი განმასხვავებელი ნიშანი იყო ეთიკური კომიტეტის შექმნა. ეს იყო დამფუძნებლების (განსაკუთრებით სულეიმანის) მოთხოვნა. მათ უზრუნველყვეს, რომ მათი AI-ის საბოლოო განვითარება ემსახურებოდა კაცობრიობას და არა მხოლოდ კომერციულ ინტერესებს.
რესურსების ხელმისაწვდომობა
Google-თან შეერთებამ DeepMind-ს მისცა შეუზღუდავი წვდომა ორ კრიტიკულ რესურსზე:
გამოთვლითი სიმძლავრე: AGI-ის კვლევა მოითხოვს კოლოსალურ გამოთვლებს. Google-ის გლობალური ინფრასტრუქტურა ამ პრობლემას მოუგვარებდა.
მონაცემები: წვდომა Google-ის გლობალურ, მრავალფეროვან მონაცემთა ბაზაზე, რაც სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი იყო AI მოდელების ვარჯიშისთვის.
AI-ის გარდამტეხი მომენტები და მიზნები
DeepMind-ის შექმნის მიზანი იყო AGI-ის შექმნა, მაგრამ ამ გზაზე მათ მიაღწიეს რევოლუციურ გარღვევებს, რომლებიც გამოიყენება რეალურ სამყაროში.
AlphaGo: ინტელექტის დემონსტრირება
2016 წელს DeepMind-ის ალგორითმმა AlphaGo მსოფლიო ჩემპიონი Go-ში ლი სედოლი დაამარცხა. ეს იყო გარდამტეხი მომენტი. Go ითვლება ერთ-ერთ ყველაზე რთულ სტრატეგიულ თამაშად. AlphaGo-ს გამარჯვებამ მსოფლიოს დაანახა, რომ AI-ს შეუძლია ინტუიციური და კრეატიული აზროვნება.
AlphaFold: რევოლუცია მედიცინაში
DeepMind-ის ყველაზე მნიშვნელოვანი ჰუმანიტარული წვლილი არის AlphaFold. ეს AI სისტემა წარმატებით წინასწარმეტყველებს ცილის 3D სტრუქტურას. ამით მან 50-წლიანი სამეცნიერო პრობლემა ამოხსნა.
ცილების სტრუქტურის ცოდნა აუცილებელია ახალი წამლების, ვაქცინების შექმნისა და დაავადებების მექანიზმების გასაგებად.
DeepMind-მა მთელი ცილის მონაცემთა ბაზა საჯაროდ გახადა ხელმისაწვდომი, რითაც რადიკალურად დააჩქარა ბიოლოგიური კვლევა გლობალურად.
ენერგეტიკა და ინფრასტრუქტურა
DeepMind-ი იყენებს თავის ალგორითმებს პრაქტიკული ამოცანების გადასაჭრელად, როგორიცაა Google-ის მონაცემთა ცენტრების გაგრილების სისტემების ოპტიმიზაცია. ამან მნიშვნელოვნად შეამცირა Google-ის ენერგიის მოხმარება, რაც გვიჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება AGI-ის კვლევის შედეგების გამოყენება მდგრადობისთვის.
AGI-ის ძიება გრძელდება
Google DeepMind-ი შეიქმნა სამი ძირითადი ფიგურის მიერ, რომელთაგან თითოეულს განსხვავებული, მაგრამ თანაბრად მნიშვნელოვანი წვლილი მიუძღვის: დემის ჰასაბისის ხედვა, შეინ ლეგის სამეცნიერო სიღრმე და მუსტაფა სულეიმანის ეთიკური პასუხისმგებლობა. კომპანიის საბოლოო მიზანი AGI-ის შექმნაა. თუმცა, ამ გზაზე მიღწეული გარღვევები (AlphaGo, AlphaFold) უკვე გარდაქმნის მედიცინას, მეცნიერებასა და ტექნოლოგიას.