Cтартап DeepMind исследует новые области применения своих алгоритмов и нейросетей, которые уже могут обыгрывать чемпионов в го и ориентироваться в метро. Лаборатория применит свои разработки для повышения эффективности государственной энергосети Великобритании. Также компания начнет тестировать свои системы в стратегии StarCraft, чтобы подготовить ИИ к хаотичной реальности.
Принадлежащая Google исследовательская лаборатория DeepMind применит свои алгоритмы для усовершенствования работы крупных инфраструктурных объектов. Об этом на конференции Wired 2016 объявил сооснователь лаборатории Мустафа Сулейман. Он также подчеркнул, что универсальный характер искусственного интеллекта DeepMind позволяет применять его в различных областях — достаточно собрать набор данных, обучить алгоритм и разработать модель его поведения.
Новым объектом испытаний должна стать единая энергетическая система Великобритании. Напомним, что в июле Google внедрила алгоритмы DeepMind для охлаждения серверов. Благодаря этому расход энергии на поддержание низкой температуры, сократился на 40%, а общее потребление электричества уменьшилось на 15%. Такой же подход лаборатория применит и на своей родине в Британии, сообщает Business Insider.
Сулейман также сообщил, что штат DeepMind в составе 250 человек разделился пополам на две группы. Одни работают над практическим применением алгоритмов в сфере здравоохранения и энергетики, а также для помощи Google. Другие занимаются исследованиями.
По данным The Verge, новый виток исследований будет посвящен играм. Компания Blizzard в начале следующего года выпустит API, который позволит профессионалам и любителям создавать и испытывать алгоритмы на базе StarСraft II. Об этом на конференции BlizzCon сообщил Ориол Виньялс — ведущий исследователь в DeepMind и один из лучших игроков в StarСraft в Испании.
Средой для испытаний станет именно StarСraft, так как стратегия обладает степенью хаотичности, похожей на реальный мир. По этой причине многие другие видеоигры считаются идеальной платформой для испытания интеллектуальных способностей нейросетей. Кроме того, она требует навыка управления ресурсами, ведения поиска, планирования и знания военной тактики. В отличие от реальных игроков, нейросеть DeepMind будет располагать большим количеством данных. Например, алгоритм сможет отдавать команды всем подразделениям в любой момент, даже тем, которые формально находятся вне поля видимости.
Первая международная сделка с блокчейн, смарт-контрактом и IoT
Технологии
Напомним, в марте алгоритм AlphaGo одержал победу над действующим чемпионом по го Ли Седолем. Го считается одной из наиболее сложных настольных игр, которая требует не только математического расчета, но и интуитивного подхода. Победа алгоритма стала важной вехой в истории развития ИИ и заставила многих признать стремительное развитие машин. Шведский философ Ник Бостром назвал британский стартап лидером в гонке ИИ, а глава DeepMind Демис Хассабис заявил, что в ближайшие сто лет искусственный интеллект достигнет абсолютной автономности.