Google DeepMind là gì? Đọc ngay bất ngờ lắm

Google DeepMind là công ty con của Alphabet tập trung vào trí tuệ nhân tạo, học máy và nghiên cứu khoa học thần kinh. Kể từ khi thành lập vào năm 2010, công ty đã phát triển các hệ thống AI bao gồm xác định các bệnh về mắt nhanh hơn và chơi các trò chơi phức tạp như cờ vua, cờ vây và Shogi. 

Lịch sử DeepMind của Google 

Nguồn gốc của Google DeepMind có thể bắt nguồn từ năm 2010. Ban đầu được gọi là DeepMind Technologies, công ty được thành lập tại London bởi Demis Hassabis, Shane Legg và Mustafa Suleyman. Những người sáng lập muốn kết hợp cơ sở hạ tầng học máy, khoa học thần kinh, kỹ thuật, toán học, mô phỏng và điện toán để tạo ra các giải pháp học sâu sáng tạo. Những thành công ban đầu của họ là trong việc đào tạo các mô hình AI học cách chơi các trò chơi cổ điển như Atari, Pong và Space Invaders.

Google đã mua lại công ty này vào năm 2014 và hiện là công ty con của Alphabet. Kể từ đó, AI của Google DeepMind đã cố gắng thực hiện những bước nhảy vọt vào các công cụ đa năng AGI (Artificial General Intelligence), một loại AI thể hiện đặc điểm tư duy của con người.

Vào tháng 4 năm 2023, Google Brain, bộ phận AI trước đây của Google, đã được sáp nhập vào Google DeepMind để tạo thành một thực thể duy nhất. Người sáng lập DeepMInd, Demis Hassabis, sẽ nắm quyền lãnh đạo công ty nghiên cứu mới.

Thành tựu của Google DeepMind

DeepMind đã đào tạo hệ thống máy học ban đầu của mình trên các trò chơi arcade cổ điển từ những năm 70 và 80. Họ sử dụng phương pháp học tăng cường, trong đó chương trình có thể học thông qua thử và sai bằng cách sử dụng phản hồi từ các hành động của nó. Nói tóm lại, hệ thống của DeepMind có thể học hỏi kinh nghiệm, không giống như các hệ thống AI khác được lập trình cho các nhiệm vụ cụ thể. Những đổi mới này đã thu hút sự chú ý của Google. Kể từ đó, Google DeepMind đã có một số chiến thắng đáng chú ý về AI.

AlphaGo (2016): Trò chơi cờ vây có nguồn gốc từ Trung Quốc và được coi là phức tạp và trừu tượng hơn cờ vua. AlphaGo là một chương trình AI đã đánh bại những kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới và hiện được coi là kỳ thủ cờ vây vĩ đại nhất mọi thời đại.

WaveNet (2016): Công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói tiên tiến tạo ra giọng nói có âm thanh tự nhiên hơn từ bất kỳ tín hiệu âm thanh thô nào. Mô hình tổng quát cũng có thể tạo ra âm nhạc có âm thanh tự nhiên hoặc bất kỳ âm thanh nào khác bằng cách mô hình hóa trực tiếp dạng sóng thô của âm thanh. Công nghệ này cải thiện khả năng tổng hợp văn bản thành giọng nói trong các ứng dụng như Google Assistant, sáng tác nhạc và các ứng dụng liên quan đến âm thanh khác.

AlphaStar (2019): AI của Google DeepMind đã thành thạo StarCraft II, một trò chơi Chiến lược thời gian thực (RTS). Tính chất nhiều lớp đầy thử thách của trò chơi khiến nó trở thành trò chơi thể thao điện tử được yêu thích trong các giải đấu. AlphaStar đã đánh bại tuyển thủ chuyên nghiệp hàng đầu được xếp hạng là Đại kiện tướng.

AlphaFold (2016 – 2022): Cấu trúc protein là trọng tâm của mọi lĩnh vực sinh học và y học. Có 200 triệu protein đã được biết đến và việc giải mã cấu trúc độc đáo của chúng ở dạng 3D rất tốn thời gian. AlphaFold là một công cụ AI có thể dự đoán cấu trúc ba chiều của protein từ axit amin của nó trong vài phút. Bước đột phá này có thể cách mạng hóa việc khám phá thuốc và giúp tìm ra phương pháp chữa trị cho nhiều loại bệnh.

AlphaCode (2022) : Hệ thống AI của Google DeepMind có thể viết chương trình máy tính ngang hàng với các lập trình viên cạnh tranh. AlphaCode sử dụng các thử thách lập trình để phát triển tư duy phê phán, logic, thuật toán, mã hóa và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

DeepMind là một phần quan trọng trong tương lai AI của Google

Công nghệ AI đàm thoại của DeepMind, LaMDA (Mô hình ngôn ngữ cho các ứng dụng đối thoại), cũng đứng sau Google Gemini. Trong khi Gemini đang thu hút sự chú ý thì DeepMind đã có những đóng góp khác cho trải nghiệm Google của chúng tôi trong những năm trước.

Chẳng hạn, DeepMind đã cải thiện độ chính xác của các dự đoán về tình trạng giảm tốc độ giao thông trong Google Maps. Ngoài ra, machine learning của DeepMind còn đi sâu vào các tính năng thích ứng về pin và độ sáng của Android. Và Google cũng áp dụng AI của DeepMind để cắt giảm 40% năng lượng tiêu thụ bởi các trung tâm dữ liệu của họ.