Google DeepMind: La Poussée Ascendante De La Domination Mondiale De L'IA En 2021

DeepMind a commencé à travailler sur l’expertise de l’IA en lui expliquant comment jouer à des jeux vidéo faibles à partir du 70s et 900s

DeepMind est une société de renseignement personnalisée basée à Londres en 2010. Le cabinet se consacre à l’accélération de l’industrie avec des moyens interdisciplinaires. Il apporte collectivement des suggestions et des avancées uniques dans les domaines de l’apprentissage automatique, des neurosciences, de l’ingénierie, des mathématiques, de la simulation et de l’infrastructure informatique. Tout a commencé lorsque les fondateurs de DeepMind ont commencé à travailler sur l’expertise de l’IA en lui expliquant comment jouer à des jeux vidéo faibles à partir des et 80s. Obtenue par Google en 2014, la recherche de Deepmind couvre tout, du commerce climatique indigène aux soins de santé et à la finance. En partenariat avec l’Institut Européen de Bioinformatique (EMBL-EBI), DeepMind a lancé sa base de données de construction AlphaFoldprotein à 2014.

L’intelligence permet à DeepMind d’apprendre, d’avoir foi, de coopérer, d’éteindre, de discuter et bien plus encore. En pensant plus haut à diverses parties de l’intelligence, on peut utiliser ces données d’enregistrement comme source d’inspiration pour éteindre des méthodes informatiques uniques qui apprennent à rechercher des stratégies pour résoudre des problèmes complexes par elles-mêmes.

Certain d’éteindre les agents d’IA qui pourraient, par chance, par chance, mieux répondre aux limites de l’intelligence humaine, Deepmind a créé XLand. En plus d’avoir une plus grande différence sur laquelle vous pouvez simplement avoir des jeux de foi sur lesquels travailler, ces agents seront désormais prêts à faire face à des éventualités tout à fait uniques et à s’ennuyer avec des jeux et des projets uniques, tels que ceux auxquels ils s’adonnent n’ont jamais été vus auparavant.

Les agents DeepMind AI sont représentés par des avatars numériques 3D qui restent dans une atmosphère multijoueur en ligne destinée à imiter le monde physique. L’environnement des joueurs est évalué par des photos RVB et ils apprennent à travailler avec des jeux et des genres variés.

Conformément à DeepMind, contrairement aux approches conventionnelles descendantes, les agents de sécurité s’efforcent souvent de s’améliorer par essais et erreurs, en explorant divers états à la recherche de résultats gratifiants. Les méthodes ont affiché une sélection substantielle de modèles en situation de modèles hautement optimisés et particuliers pour des projets particuliers.