szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
DeepMind (tsz. DeepMinds)
- (informatika) A DeepMind egy brit mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat, amelyet 2010-ben alapítottak. A céget 2014-ben a Google (ma Alphabet) felvásárolta, és azóta a világ egyik vezető MI-kutatási laboratóriumává vált. DeepMind célja az általános mesterséges intelligencia (AGI) kifejlesztése, amely képes tanulni és alkalmazkodni számos különböző feladathoz, hasonlóan az emberi intelligenciához.
DeepMind fő területei és eredményei:
1. Játékok mesterséges intelligenciája:
DeepMind világszerte híressé vált azzal, hogy az MI-t különböző játékokban fejlesztette és alkalmazta, amelyek komplex stratégiai gondolkodást és döntéshozatalt igényelnek. Ezek a játékok kiváló környezetet biztosítanak az MI fejlesztéséhez és teszteléséhez.
- AlphaGo: Az egyik legismertebb MI projektjük az AlphaGo, amely 2016-ban történelmet írt azzal, hogy legyőzte a világ egyik legjobb Go-játékosát, Lee Sedolt. A Go játék komplexitása miatt az MI áttörése itt különösen jelentős volt, mivel a játék több kombinációval rendelkezik, mint a sakk, és az emberi stratégiai intuíció fontos szerepet játszik benne. Az AlphaGo fejlesztése során a DeepMind MI-t tanítottak a játék tanulmányozására és stratégiák kidolgozására, amelyeket gépi tanulás és mélytanulási technikák alkalmazásával fejlesztettek.
- AlphaZero: Az AlphaGo fejlesztése után a DeepMind megalkotta az AlphaZero nevű MI-t, amely nemcsak a Go játékban, hanem sakkban és sodoku játékban is kiemelkedő eredményeket ért el. Az AlphaZero önállóan tanult játszani, emberi beavatkozás nélkül, és gyorsan meghaladta a legjobb emberi játékosok szintjét.
- AlphaStar: Az AlphaStar egy másik fontos projekt, amelyben a DeepMind MI-jét a StarCraft II nevű stratégiai játékban fejlesztették. A StarCraft II egy valós idejű stratégiai játék, ahol komplex döntéseket kell hozni, és az MI gyors reakcióidőt, valamint stratégiai gondolkodást igényel. Az AlphaStar végül a legjobb emberi játékosokkal is felvette a versenyt, és bemutatta az MI játékokban való alkalmazásának rugalmasságát.
2. Egészségügyi alkalmazások:
DeepMind az egészségügyben is áttörő eredményeket ért el, különösen az orvosi képfeldolgozás, a diagnosztika és a gyógyszerkutatás területén. Az MI-kutatásokat a betegellátás hatékonyságának növelésére és az orvosi hibák csökkentésére irányítják.
- DeepMind Health: A DeepMind Health nevű kezdeményezés a mesterséges intelligenciát alkalmazza a különböző egészségügyi problémák megoldására. A cég például MI-t használt a veseelégtelenség korai felismerésére és az orvosi képelemzések során, hogy támogassa az orvosokat a pontosabb diagnózisok felállításában.
- Moorfields Eye Hospital együttműködés: A DeepMind együttműködött a londoni Moorfields Eye Hospital-lal az MI alkalmazásában a szemészeti betegségek diagnosztikájában. Az MI képes volt gyorsan és pontosan felismerni a makuladegeneráció és más szembetegségek jeleit az orvosi felvételeken, ezzel segítve az orvosokat a gyorsabb és hatékonyabb kezelési döntések meghozatalában.
- AlphaFold: Az egyik legnagyobb áttörést DeepMind az AlphaFold projekt keretében érte el, amely forradalmasította a fehérjehajtogatás (protein folding) megértését. A fehérjék szerkezete kulcsfontosságú szerepet játszik a biológiai funkciókban, és a DeepMind MI-je képes volt pontosan előrejelezni a fehérjeszerkezetek alakulását, amely jelentős előrelépés a biológiai kutatásokban, a gyógyszerfejlesztésben és a betegségek megértésében.
3. Energiahatékonyság és környezetvédelem:
A DeepMind az energiafelhasználás optimalizálására is használja mesterséges intelligenciáját, különösen a Google adatközpontjaiban. Az MI alkalmazása révén sikerült 40%-kal csökkenteni az adatközpontok hűtési energiaigényét, ami jelentős megtakarítást és fenntarthatósági előnyöket hozott.
4. Neurális hálózatok és gépi tanulás fejlesztése:
DeepMind komoly kutatásokat folytat a mesterséges intelligencia alaptechnológiáinak fejlesztése terén, különösen a neurális hálózatok, a mélytanulás (deep learning) és a megerősítéses tanulás (reinforcement learning) területein.
- Megerősítéses tanulás: A megerősítéses tanulás különösen fontos a DeepMind kutatásaiban, mivel ez az MI technológia lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy jutalom és büntetés alapján sajátítsák el a komplex feladatokat, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek tanulnak.
5. Etikai és biztonsági kutatások:
Mivel a mesterséges intelligencia egyre nagyobb szerepet játszik az emberi életben, a DeepMind aktívan foglalkozik az MI etikai és biztonsági kérdéseivel is. A cégnek külön etikai bizottsága van, amely az MI használatának társadalmi hatásait vizsgálja, és biztosítja, hogy az MI rendszerek biztonságosak, átláthatóak és megbízhatóak legyenek.
Jövőbeli célok és kilátások:
DeepMind hosszú távú célja egy általános mesterséges intelligencia (AGI) megalkotása, amely képes lenne széleskörű, emberi intelligenciához hasonló feladatokat elvégezni. A vállalat továbbra is komoly erőforrásokat fektet a gépi tanulás, a neurális hálózatok és az AGI fejlesztésébe, és a világ egyik vezető MI kutatólaboratóriumaként folytatja a technológiai innovációt.