ما هو DeepMind؟ | العلوم الحية
DeepMind هي تقنية ذكاء اصطناعي تستخدم التعلم الآلي لحل المشكلات التي لم تتمكن أجهزة الكمبيوتر من معالجتها تقليديًا ، مثل ضرب البشر في لعبة Go والتنبؤ بالطرق التي لا تعد ولا تحصى التي يمكن للبروتينات من خلالها طي نفسها في أشكال وظيفية. تُستخدم تقنية DeepMind بالفعل في تطبيقات العالم الحقيقي. على سبيل المثال ، يلعب دورًا في خفض استخدام الطاقة في مراكز بيانات الحوسبة وتحسين عمر بطارية الهاتف.
بدأت شركة DeepMind كشركة ناشئة في لندن في عام 2010 واستحوذت عليها Google في عام 2014. وهي الآن شركة تابعة لشركة Alphabet Inc. ، الشركة الأم لـ Google.
في سبتمبر 2022 ، فاز علماء من DeepMind بسباق جائزة الاختراق بقيمة 3 ملايين دولار لعملهم في برنامج التنبؤ بالبروتين AlphaFold.
كيف يعمل DeepMind؟
نظام DeepMind هو شبكة عصبية اصطناعية. هذا يعني أنها منظمة كشبكة من العقد ، تحاكي طريقة اتصال الخلايا العصبية ببعضها البعض في الدماغ. على وجه التحديد ، يستخدم DeepMind شبكة عصبية تلافيفية ، منظمة بشكل مشابه للقشرة البصرية للإنسان ، وهي جزء من الدماغ يعالج المعلومات المرئية. تتمثل ميزة هذا النوع من الشبكات في أنه باستخدام سلسلة من المرشحات وكميات كبيرة من بيانات التدريب ، يمكن للنظام اختيار ميزات معينة من تلك البيانات. على سبيل المثال ، في التعرف على الصور ، تصبح بعض العقد بارعة في التعرف على ميزة معينة – على سبيل المثال ، العين أو ، في البيانات الصوتية ، مجموعة معينة من الأصوات.
تقوم الشبكات العصبية العميقة مثل DeepMind بهذا من خلال تشغيل البيانات عبر سلسلة من الطبقات المعروفة باسم “الطبقات المخفية”. تقوم كل طبقة بتعيين أوزان للبيانات ، واختيار واختيار ما ستركز عليه الشبكة ، وفقًا لشركة IBM (يفتح في علامة تبويب جديدة). DeepMind لديها عدة طبقات مخفية.
الأولى ، الطبقة التلافيفية ، تكتشف ميزات المدخلات باستخدام مرشح يعرف باسم “النواة”. الجمع بين المدخلات والنواة يكبر الميزات التي تستنتجها الخوارزمية مهمة.
متعلق ب: المنطق الاستقرائي مقابل الاستنتاجي
الطبقة التالية ، المعروفة باسم طبقة التجميع ، تقلل بشكل أساسي من تعقيد خرائط المعالم التي تم إنشاؤها بواسطة الطبقة التلافيفية ، مما يسهل معالجة البيانات. أخيرًا ، تستخدم الطبقة المتصلة بالكامل ناتج طبقة التجميع لعمل تنبؤات مستقبلية. إذا تعلمت الشبكة العصبية التلافيفية ، على سبيل المثال ، التعرف على الأورام في مجموعة من صور التدريب الطبي ، فيمكنها الآن التقاط صور جديدة وتحديد ما إذا كانت هناك أي أورام.
نظرًا لأن DeepMind عبارة عن خوارزمية للتعلم الآلي ، فليس من الضروري إعطاؤها قواعد محددة ، مكتوبة من قبل المبرمجين ، “للتعلم”. بدلاً من ذلك ، فإن الخوارزمية قادرة على تمشيط كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط المتكررة التي قد تستغرق وقتًا طويلاً لفك تشفير الإنسان أو الكمبيوتر التقليدي.
ماذا تفعل DeepMind؟
تتمثل ميزة خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بـ DeepMind في أنه يمكن استخدامها في جميع أنواع العمليات. يمكن لخوارزميات DeepMind القيام بذلك علموا أنفسهم أن يلعبوا ألعاب أتاري و تغلب على البشر في Go، لعبة إستراتيجية معقدة بشكل مذهل تتضمن الاستيلاء على منطقة على لوحة شبكية باستخدام وضع القطع بالأبيض والأسود.
توضح هذه الألعاب عمق قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم. منذ ذلك الحين انتقلت DeepMind إلى معالجة المزيد والمزيد من مشاكل العالم الحقيقي. هذه تتراوح من توليد تخمينات الرياضيات البحتة الجديدة، والتي يمكن أن تسرع من تقدم الرياضيات النظرية ، إلى كشف الهياكل المحتملة لكل بروتين معروف من الطبيعة.
يمثل عمل البروتين ، الذي أكمله برنامج AlphaFold الحائز على جائزة Breakthrough ، تغييرًا هائلاً في مجال البروتينات ، دراسة البروتينات. تلوي البروتينات نفسها في مجموعة من الأشكال ، لكن التنبؤ بكيفية تشكل هذه الهياكل الداخلية هو عمل بطيء ومضني. حتى تطبيق AlphaFold ، كان على العلماء تجميد وتصوير البروتينات باستخدام طريقة تسمى علم البلورات بالأشعة السينية. أسفرت عقود من العمل عن تراكيب لنحو 190 ألف بروتين. في غضون عام تقريبًا ، وضع AlphaFold تنبؤات حول 200 مليون بنية بروتينية.
تُستخدم تقنية DeepMind في مراكز بيانات Google ، حيث تتحكم في تبريد المعدات مع تقليل استخدام الطاقة ، حسب الشركة (يفتح في علامة تبويب جديدة). منتج DeepMind ويف نت (يفتح في علامة تبويب جديدة) يتحكم في صوت مساعد Google ، والذكاء الاصطناعي للشركة مضمن في جميع أنحاء YouTube (يفتح في علامة تبويب جديدة)، والتحكم في موضع الإعلان والجوانب الأخرى لمنصة الفيديو.
في عام 2022 ، أفاد باحثون في المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL) أنهم ، بالتعاون مع DeepMind ، اختبروا الذكاء الاصطناعي للشركة لتشكيل بلازما الهيدروجين داخل مفاعل الاندماج – a خطوة نحو استخدام الاندماج النووي كمصدر للطاقة. يعمل باحثو الشركة أيضًا على تطبيق الخوارزميات على سيارات ذاتية القيادة (يفتح في علامة تبويب جديدة)و التحليل الرياضي (يفتح في علامة تبويب جديدة) و التشخيصات الطبية (يفتح في علامة تبويب جديدة).
ما هي السجلات التي حطمها DeepMind؟
سرعة AlphaFold التي تحطم الرقم القياسي في التنبؤ بأشكال البروتين ليست هي الشيء الوحيد الفائق الذي حققته DeepMind. في أكتوبر 2022 ، كسرت الشركة a 50 عاما سجل رياضيات (يفتح في علامة تبويب جديدة). تضمن السجل إيجاد طريقة جديدة للقيام بضرب المصفوفة ، أو ضرب مصفوفات الأعداد ببعضها البعض. ضرب مصفوفة 4 × 4 من الأعداد بمصفوفة أخرى 4 × 4 يتطلب 64 عملية حسابية مكتوبة يدويًا. في عام 1969 ، طور عالم الرياضيات فولكر ستراسن خوارزمية يمكنها القيام بذلك في 49 عملية حسابية. من ناحية أخرى ، أظهر برنامج DeepMind AI المسمى DeepTensor أنه يمكنه القيام بالمهمة في 47 عملية حسابية فقط.
بعد ذلك بوقت قصير ، مجموعة أخرى من الباحثين نشرت ورقة ما قبل الطباعة (يفتح في علامة تبويب جديدة) كشف عن أنه يمكنهم أيضًا استخدام DeepTensor لتقسيم عدد العمليات الحسابية اللازمة لمضاعفة مصفوفتين 5 × 5 معًا ، من 96 إلى 95.
كما تغلبت DeepMind مرارًا وتكرارًا على اللاعبين الرائدين في العالم في Go ، حتى أنها حفزت على تقاعد بطل كوريا الجنوبية Lee Se-dol في عام 2019. “مع ظهور الذكاء الاصطناعي لأول مرة في ألعاب Go ، أدركت أنني لست في القمة حتى إذا أصبحت رقم واحد من خلال الجهود الجبارة ، “قال لي لكوريا وكالة يونهاب للأنباء (يفتح في علامة تبويب جديدة) تلك السنة. تغلب AlphaGo من DeepMind على Lee في أربع من أصل خمس مباريات في دورة 2016 ، مما يجعل لي في الواقع الإنسان الوحيد الذي هزم AlphaGo في المنافسة. في عام 2017 ، AlphaGo مرة أخرى تغلب على بطل العالم في اللعبة (يفتح في علامة تبويب جديدة)، كه جي بالصين.
هل DeepMind أخلاقي؟
نظرًا لقدرتها الهائلة على قيادة خوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي التي تحدد المعلومات التي يراها الناس ، لتشخيص الحالات الطبية التي قد تكون مسألة حياة أو موت ، وربما يومًا ما لقيادة سيارات الناس لهم ، يتحمل مبتكرو DeepMind مسؤولية كبيرة.
أطلقت DeepMind ملف الأخلاق والمجتمع (يفتح في علامة تبويب جديدة) فريق في عام 2017 ، لكن هذا لم يمنع الشركة تمامًا من المتاعب. يواجه DeepMind حاليًا دعوى قضائية جماعية في إنجلترا بسبب اختبار الأمان السريري لتطبيق يسمى Streams ، وهو مصمم لاكتشاف إصابة الكلى الحادة. وفق الرعاية الصحية (يفتح في علامة تبويب جديدة)، قدمت مؤسسة Royal Free London NHS Foundation Trust بيانات المرضى للاختبار ، ولكن تقرر لاحقًا أن Trust انتهكت قانون حماية بيانات المريض في المملكة المتحدة في القيام بذلك.
إن قدرة DeepMind ليس فقط على تحديد الصور والفيديو والصوت ولكن أيضًا لإنشاء إصدارات جديدة فائقة الواقعية من الثلاثة تعني أنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتفاقم مشكلة المعلومات المضللة التي ابتليت بها الإنترنت بالفعل. حذر النقاد (يفتح في علامة تبويب جديدة) يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي الخاص بـ DeepMind لإنشاء “التزييف العميق” ، وهي مقاطع فيديو CGI واقعية للغاية يبدو أنها تعرض أحداثًا حقيقية. (ليس DeepMind هو الذكاء الاصطناعي الوحيد الذي يمكنه القيام بذلك ؛ فقد أدى التعاون بين معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وشركتين للذكاء الاصطناعي إلى إنشاء https://moondisaster.org/ (يفتح في علامة تبويب جديدة) إلقاء الخطاب الذي كان الرئيس نيكسون سيلقيه لو حدث خطأ في أول هبوط مأهول على سطح القمر).
بغض النظر عما إذا كانت DeepMind أخلاقية أم لا ، فإن التكنولوجيا ستجلب بالتأكيد قضايا جديدة للتعامل معها مع انتشارها بشكل أكبر.
نُشر في الأصل على Live Science.
