Herkes Google DeepMind'in 84" dakikalık belgeselini incelemeli, işte öne çıkanların özeti 🌟 (Demis'in AGI'ye giden yolda AGI'nin zirvesine nasıl dönüştüğüne bakın) 1. İstihbarat-AGI yolunu çöz THE THINKING GAME belgeselinin merkezinde, DeepMind'ın kurucu ortağı Demis Hassabis'in AGI için ömür boyu süren arayışı yer alıyor; genç bir satranç dahisinden ([00:23:41]), oyun geliştirmeye (Theme Park [00:40:22]), sinirbilim araştırmasına ([00:32:22]) ve nihai hedefi "Zekayı Çözmek". DeepMind'ın misyonu, "dünyanın ilk evrensel öğrenme makinesi" General Learning Machine'i inşa etmek olarak tanımlanmıştır. // Bu beni etkiliyor ve biraz huzursuz ediyor; tüm hayatımın sermayesini "tek nihai hedefe" yatırmak olağanüstü yaratıcılık getirir, ama aynı zamanda ahlaki hataların sonuçlarını da büyütüyor. Belgesel bundan kaçınmıyor – onların özgüvenini hissedebilir ve alttaki endişeleri duyabilirsiniz. 2. Oyunu bir eğitim alanı olarak kullanın DeepMind, genel olmanın zekanın anahtarı olduğuna inanıyor. Oyunları, birden fazla görevi öğrenebilen tek bir algoritma geliştirmek için mükemmel bir eğitim alanı olarak görüyorlar. İşte denedikleri şeyler: DQN (Derin Q-Ağı): Onlarca Atari oyunu oynayarak güçlendirme öğrenmesini derin öğrenme ile birleştirmenin mümkünlüğünü gösterdi. AlphaGo: Go'yu "kutsal kase" olarak kullanarak, makinelerin insanların hayal bile edemeyeceği şekillerde yeni stratejiler keşfedebileceğini kanıtladı ve küresel bir sansasyon yarattı. AlphaZero: Tüm insan bilgisinden mahrum bırakılmış, Go, saçtranç vb. gibi oyunları kısa sürede tamamen kendi kendine oynayarak ustalaşmış, saf evrensel öğrenme yeteneği göstermiş. // Belgeselde DeepMind, iki sistem arasındaki mesafeyi açıkça gösteriyor; oyunlar algoritmaları güçlendiriyor ve bilim ile gerçek dünya uygulamaları bu güçleri gerçek ve etkili alanlara taşıyor. 3. Oyunlardan bilime, AlphaFold'un çağ açan atılımı DeepMind, yapay zekanın gücünü gerçek dünyadaki en karmaşık bilimsel bulmacalardan biri olan protein katlanma sorununa getiriyor. Bu soru, bilim insanlarını 50 yıldır kafa karıştırıyor. AlphaFold'un amacı, amino asit dizilerine dayalı proteinlerin 3D yapısını doğru şekilde tahmin etmek; bu, yaşamı anlamak ve yeni ilaç ile aşıların geliştirilmesini hızlandırmak için kilit öneme sahiptir. CASP 14 yarışmasında ([01:13:50]), AlphaFold "protein katlanma problemi çözüldü" olarak övülen yüksek hassasiyetle öne çıktı. DeepMind ardından 200 milyon protein yapısı verisini dünyaya ücretsiz sundu ([01:15:55]), böylece "insanlığa bir hediye" oldu. Aynı zamanda, belgesel yapay zekanın askeri amaçlar için ([00:34:44]), daha güçlü gözetim ve "insanları evcilleştirmek" için kullanılabileceğini de vurguluyor - bizi anlayamadığımız silahlarla boyun eğdirmek, "Manhattan Projesi"nin hatasını tekrarlamamak için de sadece teknoloji çılgınlığına odaklanmak ve ahlaki sonuçları görmezden gelmek ...