딥마인드

DeepMind
DeepMind Technologies Limited
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업태자회사
설립.2010년 9월 23일, 11년 전(2010-09-23)[1]
본사런던[2], 영국
설립자
최고경영자데미스 하사비스
제너럴 매니저라일라 이브라힘
산업인공지능
상품들AlphaGo, AlphaStar, AlphaFold, AlphaZero
직원들.1,000 이상(표준)[3]
부모구글 주식회사 (2014-2015)
알파벳 주식회사 (2015년 ~ 현재)
URLdeepmind.com
일련의 일부분에.
인공지능
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주요 목표
접근
철학
역사
테크놀로지
용어집

DeepMind Technologies는 Alphabet Inc.의 영국 인공지능 자회사이자 2010년 9월에 설립된 연구실입니다.딥마인드는 2014년 구글에[4] 인수됐다.이 회사는 런던에 본사를 두고 있으며 캐나다,[5] 프랑스 [6]및 미국에 연구 센터를 두고 있습니다.2015년에는 구글의 모회사인 알파벳 주식회사의 완전 자회사가 되었다.

DeepMind는 인간과 [7]유사한 방식으로 비디오 게임을 하는 방법을 배우는 뉴럴 네트워크와 기존의 튜링 [8]기계처럼 외부 메모리에 접근할 수 있는 뉴럴 네트워크를 만들어 인간의 두뇌의 [9][10]단기 기억을 모방한 컴퓨터를 만들었다.

딥마인드는 2016년 알파고 프로그램이 다큐멘터리 [11]영화의 주제였던 다섯 번의 대결에서 세계 챔피언인 인간 프로 바둑 기사 이세돌을 이긴 후 화제가 되었다.좀 더 일반적인 프로그램인 알파제로(AlphaZero)는 강화 [12]학습을 사용하여 며칠 동안 바둑, 체스, 장기(장기)를 하는 가장 강력한 프로그램을 물리쳤다.2020년, DeepMind는 [13]알파폴드를 통해 단백질 접힘 문제에 있어 상당한 진전을 이루었습니다.2022년 7월, 거의 모든 알려진 단백질을 대표하는 2억 개 이상의 예측 단백질 구조가 알파폴드 데이터베이스에 [14][15]공개될 것이라고 발표했다.

DeepMind는 2022년 4월 28일 Flamingo라는 이름의 단일 비주얼 언어 모델(VLM)에 대해 몇 가지 훈련 [16][17]이미지만으로 정확하게 무언가를 묘사할 수 있는 블로그 게시물을 게시했다.딥마인드는 2022년 7월 보드게임 스트래티고를 인간 [18]전문가 수준으로 플레이할 수 있는 모델프리 멀티에이전트 강화학습 시스템인 딥내쉬의 개발을 발표했다.

역사

DeepMind 본사는 영국 런던 킹스크로스 핸디사이드 스트리트 6-8에 있습니다.

이 스타트업은 2010년 Demis Hassabis, Shane Legg, Mustafa Sulyman에 의해 설립되었다.[19][20]Hassabis와 Legg는 University College London의 Gatsby Computational Neuroscience [21]Unit에서 처음 만났다.

인터뷰 중 한 회견에서 데미스 하사비스는 이 스타트업이 70년대와 80년대의 오래된 게임들을 하는 방법을 가르쳐줌으로써 인공지능 기술을 연구하기 시작했다고 말했다. 이것은 오늘날 이용 가능한 게임들에 비해 비교적 원시적인 것이다.그 게임들 중 일부는 브레이크아웃, 퐁, 스페이스 인베이더스를 포함했다.AI는 규칙에 대한 사전 지식 없이 한 번에 한 게임씩 도입되었다.그 게임을 배우는데 시간을 들인 후에, AI는 결국 그것의 전문가가 될 것이다."인공지능이 겪는 인지 과정은 게임을 본 적이 없는 사람이 게임을 [22]이해하고 마스터하기 위해 사용하는 것과 매우 유사하다고 합니다.창업자들의 목표는 거의 모든 것에 유용하고 효과적일 수 있는 범용 AI를 만드는 것이다.

대기업 벤처 캐피털 회사인 Horizons Ventures and Founders Fund와 기업가 Scott Banister,[24] Peter Thiel [25]및 Elon [26]Musk가 이 [23]회사에 투자했습니다.Jaan Tallinn은 초기 투자자이자 회사의 [27]조언자였다.2014년 1월 26일 구글은 DeepMind를 5억달러에 [28][29][30][31][32][33]인수했으며 DeepMind Technologies를 인수하기로 합의했다고 발표했다.페이스북이 2013년 [34]DeepMind Technologies와의 협상을 끝낸 후 구글에 매각되었다.이 회사는 그 후 구글 딥마인드로 이름이 바뀌었고 약 [35]2년 동안 그 이름을 유지했다.

2014년 DeepMind는 캠브리지 컴퓨터 [36]연구소로부터 "올해의 기업" 상을 받았습니다.

2015년 9월, DeepMind와 Royal Free NHS Trust는 임상 작업 관리 앱인 [37]Streams를 공동 개발하기 위한 초기 정보 공유 계약(ISA)을 체결했습니다.

구글 인수 후, 그 회사는 인공지능 윤리 위원회를 [38]설립했습니다.구글과 딥마인드 모두 [39]누가 이사회에 참석하는지 밝히기를 거부하면서 AI 연구를 위한 윤리 위원회는 여전히 미스터리로 남아 있다.DeepMind는 Amazon, Google, Facebook, IBM 및 Microsoft와 함께 사회 AI 인터페이스 [40]전문 조직인 Partnership on AI의 창립 멤버입니다.DeepMind는 DeepMind Ethics and Society라고 불리는 새로운 단위를 개설했으며 저명한 철학자 Nick Bostrom을 [41]고문으로 내세운 인공지능에 의해 제기된 윤리와 사회적 문제에 초점을 맞췄다.2017년 10월, 딥마인드는 AI [42][43]윤리를 조사하기 위한 새로운 연구팀을 출범시켰다.

2019년 12월, 공동 창업자인 Sulyman은 DeepMind를 떠나 Google에 입사하여 정책적 [44]역할을 수행한다고 발표했다.2021년 월스트리트저널은 술리먼이 자신들을 [45]괴롭혔다는 직원들의 주장에 대한 조사에 따라 2019년 딥마인드에 휴직했다고 밝혔다.회사는 설리먼이 직원들을 괴롭혔다는 의혹을 조사하기 위해 외부 변호사를 고용했고, 그는 구글에 입사하기 위해 떠나기 전에 휴직 처분을 받았다.Business Insider에 의해 발행된 이 이야기가 보도된 후 직원들에게 보낸 이메일에 따르면 Sulyman의 "관리 스타일"은 [46]예상 기준에 미치지 못했다고 한다.비즈니스 인사이더는 또 술리먼이 '사람을 짓밟는다'고 자랑하고 '갑자기 화를 내는 버릇이 있다'는 주장 등 과거 설리먼에 대한 괴롭힘 혐의에 대한 자세한 내용을 게재했으며 직원들에게 [47]업무와 무관한 업무를 수행하라고 요구했다.

제품과 테크놀로지

이 회사의 웹사이트에 따르면 DeepMind Technologies의 목표는 "기계 학습과 시스템 신경과학의 최고의 기술을 결합하여 강력한 범용 학습 알고리즘을 구축하는 것"[48]입니다.

구글리서치는 2016년 AI 학습 [49]과정에서 AI의 안전과 바람직하지 않은 행동 회피에 관한 논문을 발표했다.딥마인드는 또한 웹사이트를 통해 여러 [50]출판물을 발표했다.2017년 DeepMind는 알고리즘이 킬 스위치를 비활성화하는 방법을 학습하는지 아니면 다른 방법으로 바람직하지 않은 [51][52]행동을 보이는지를 평가하기 위한 오픈 소스 테스트베드인 GridWorld를 출시했다.

2018년 7월, DeepMind의 연구원들은 컴퓨터 게임 Quake III [53]Arena를 플레이하기 위해 DeepMind의 시스템 중 하나를 훈련시켰다.

2020년 현재 DeepMind는 Nature 또는 [citation needed]Science가 승인한 13편의 논문을 포함하여 1,000편 이상의 논문을 발표했다.DeepMind는 AlphaGo 기간 동안 언론의 주목을 받았다. LexisNexis 검색 결과, DeepMind에 대해 언급된 뉴스 기사는 2016년에 1842건이었으나 [54]2019년에는 1363건으로 감소했다.

심층 강화 학습

IBM의 Deep Blue 또는 Watson과 같은 다른 AI와 달리, DeepMind는 시스템이 미리 프로그래밍된 것이 아니라 원시 픽셀만 데이터 입력으로 사용하여 경험을 통해 학습한다고 주장합니다.기술적으로 이것은 모델 없는 강화 [35][55]학습의 한 형태인 새로운 형태의 Q-러닝과 함께 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 딥 러닝을 사용한다.비디오 게임, 특히 Space Invaders나 Breakout과 [55][56]같은 초기 아케이드 게임에서 시스템을 테스트합니다.코드를 변경하지 않고 AI는 게임을 플레이하는 방법을 이해하기 시작합니다.몇 가지 게임(특히 브레이크아웃)을 플레이하면 지금까지 어떤 인간도 할 [56]수 없었던 보다 효율적인 게임입니다.

2013년 DeepMind는 Seaquest, Beamrider, Q*[57][58]bert의 최첨단 성능을 능가하면서 Pong, Breakout, Enduro와 같은 게임에서 인간의 능력을 능가할 수 있는 AI 시스템에 대한 연구를 발표했다.이 작업은 구글에 [7]인수된 것으로 알려졌다.DeepMind의 AI는 1970년대와 1980년대에 만들어진 비디오 게임에 적용되었고, 1990년대에 [56]처음 등장한 퀘이크 같은 더 복잡한 3D 게임들에 대한 작업이 진행 중이었다.

2020년 DeepMind는 Atari2600 [61]스위트 57개 게임 모두에서 인간 수준의 성능을 능가하는 AI 에이전트인 Agent57을 [59][60]출시했습니다.

AlphaGo 및 후속 제품

주요 기사:알파고, 알파고 제로, 알파제로 및 뮤제로

2014년,[62] 그 회사는 바둑을 둘 수 있는 컴퓨터 시스템에 대한 연구를 발표했다.

2015년 10월 DeepMind가 개발한 알파고라는 컴퓨터 바둑 프로그램이 유럽 바둑 챔피언인 2단(9단 만점)의 판후이를 5대 [63]0으로 이겼다.인공지능(AI)[64]이 프로 바둑꾼을 이긴 것은 이번이 처음이다.이전에 컴퓨터는 "아마추어"[63][65] 수준에서 바둑을 두는 것으로만 알려져 있었습니다.바둑은 체스 같은 다른 게임들에 비해 컴퓨터가 이기는 것이 훨씬 더 어려운 것으로 여겨지고 있는데, 이는 훨씬 더 많은 가능성 때문에, 브루트 [63][65]포스와 같은 전통적인 AI 방법들이 엄청나게 어렵기 때문이다.

2016년 3월, 그것은 5개의 경기에서 4-1의 점수로 9단 바둑 기사이자 세계 최고 랭킹 선수 중 한 명인 이세돌을 이겼다.

알파고는 2017년 '미래 바둑 서밋'에서 당시 2년간 [66][67]세계 랭킹 1위를 유지하던 커제(Ke Jee)와 3연승을 거뒀다.그것은 감독된 학습 프로토콜을 사용하여 인간들이 [68]서로에 대해 하는 많은 게임들을 연구했다.

2017년에는 개선된 버전인 알파고 제로(AlphaGo Zero)가 알파고 100 게임을 0으로 물리쳤다.알파고 제로의 전략은 독학이었다.AlphaGo Zero는 불과 3일 만에 AlphaGo보다 낮은 처리력으로 전작 AlphaGo를 이길 수 있었다. 반면, 원래 AlphaGo는 게임을 [69]배우는 데 몇 달이 걸렸다.

그 해 말, 알파고 제로의 변형 버전이지만 완벽한 정보를 가진 2인용 게임을 다루는 알파제로가 체스와 장기에서 초인적인 능력을 얻었다.알파고 제로처럼 알파 제로도 오로지 셀프 플레이를 통해 배웠다.

DeepMind 연구원들은 인간 데이터, 도메인 지식 또는 알려진 [70][71]규칙 없이 바둑, 체스, 장기, 아타리 2600 게임의 도메인을 마스터한 MuZero라는 이름의 새로운 모델을 발표했다.

연구진은 유튜브, 트위치, 구글 미트 등의 사이트에서 인터넷 트래픽에 대해 정해진 비트 수로 동영상 압축이라는 현실 세계의 과제를 해결하기 위해 뮤제로를 적용했다.MuZero의 목표는 비디오의 품질을 데이터 감소로 유지하도록 비디오를 최적으로 압축하는 것입니다.MuZero를 사용한 최종 결과는 비트레이트 [72][73]평균 6.28% 감소였습니다.

테크놀로지

알파고 기술은 심층 강화 학습 방식을 기반으로 개발되었습니다.이는 알파고를 시장에 나와 있는 다른 AI 기술들과 다르게 만든다.이와 함께, 알파고의 '브레인'은 역사적인 토너먼트 데이터를 바탕으로 다양한 움직임에 도입되었다.이동 건수는 점차 증가해 마침내 3천만 건 이상을 처리했다.그 목적은 시스템이 인간 플레이어를 모방하고 결국 더 나아지는 것이었다.자신과의 대결에서 패배뿐만 아니라 승리에서도 교훈을 얻었기 때문에 시간이 지날수록 자신을 향상시키는 법을 [74]배워 승률을 높였다.

알파고는 이동 확률을 평가하기 위한 정책 네트워크와 위치를 평가하기 위한 가치 네트워크의 두 가지 심층 신경 네트워크를 사용했습니다.정책 네트워크는 감독 학습을 통해 훈련되었고, 이후 정책 단계적 강화 학습을 통해 개선되었다.가치 네트워크는 정책 네트워크가 진행하는 게임의 승자를 자신들에 대해 예측하는 법을 배웠다.훈련 후, 이러한 네트워크는 후보 높은 확률의 이동을 식별하기 위해 정책 네트워크를 사용하는 사전 몬테카를로 트리 검색(MCTS)을 사용하는 반면, 가치 네트워크(고속 롤아웃 정책을 사용하는 몬테카를로 롤아웃과 함께)는 트리 [75]위치를 평가했습니다.

AlphaGo Zero는 강화 학습을 사용하여 훈련되었으며, 이 시스템에서는 수백만 개의 게임을 자체와 겨루게 됩니다.유일한 지침은 승률을 높이는 것이었다.그것은 인간이 하는 게임에서 배우지 않고 그렇게 했다.입력 기능은 보드의 흑백 스톤뿐입니다.별도의 정책과 가치 네트워크가 아닌 단일 신경 네트워크를 사용합니다.단순화된 트리 검색은 몬테카를로 롤아웃 없이 위치 및 샘플 이동을 평가하기 위해 이 신경망에 의존합니다.새로운 강화 학습 알고리즘은 트레이닝 [75]루프 내부에 사전 검색을 포함합니다.AlphaGo Zero는 약 15명의 직원과 수백만 명의 컴퓨팅 [76]자원을 고용하고 있습니다.궁극적으로, 알파고의 [77]48이 아닌 4개의 특수 AI 프로세서(구글 TPU)에서 작동하는 알파고보다 훨씬 적은 컴퓨팅 파워를 필요로 했다.

알파폴드

주요 기사:알파폴드

2016년, DeepMind는 인공지능을 과학에서 가장 어려운 문제 중 하나인 단백질 접힘으로 바꿨다.2018년 12월, 딥마인드의 알파폴드는 43개의 단백질 중 25개의 가장 정확한 구조를 성공적으로 예측하여 제13회 단백질 구조 예측 기술 임계 평가(CASP)에서 수상했다."이것은 등대 프로젝트입니다.근본적이고 매우 중요한 현실 세계의 과학 문제에 대한 인적 자원 측면에서 우리의 첫 번째 주요 투자입니다,"라고 Hassabis는 [78]가디언에 말했다.2020년 14차 CASP에서 AlphaFold의 예측은 실험실 기법에 필적하는 정확도 점수를 달성했다.과학적 판단자 중 한 명인 안드리 크리슈타포비치 박사는 이 성과를 "정말 놀라운" 성과라고 표현했으며, 단백질이 어떻게 접히는지 예측하는 문제는 "대부분 해결되었다"[79][80][81]고 말했다.

2021년 7월 오픈소스 로즈TTAFold와 AlphaFold2는 과학자들이 그들만의 버전의 도구를 실행할 수 있도록 하기 위해 출시되었다.일주일 후 OpenMind는 알파폴드가 20개의 다른 널리 연구된 [82]유기체의 전체 '단백질'뿐만 아니라 거의 모든 인간 단백질에 대한 예측을 완료했다고 발표했다.구조는 AlphaFold 단백질 구조 데이터베이스에 공개되었습니다.2022년 7월, 거의 모든 알려진 단백질을 대표하는 2억 개 이상의 단백질에 대한 예측이 알파폴드 데이터베이스에 [14][15]공개될 것이라고 발표했다.

WaveNet 및 WaveRNN

주요 기사:WaveNet(WaveNet)

2016년, DeepMind는 텍스트/스피치 시스템인 WaveNet을 도입했다.원래는 소비자 제품에서 사용하기에는 계산량이 너무 많았지만, 2017년 말에 Google [83][84]Assistant와 같은 소비자 애플리케이션에서 사용할 수 있게 되었습니다.2018년 구글은 WaveNet을 [85][86]기반으로 한 상용 텍스트 투 스피치 제품인 클라우드 텍스트 투 스피치를 출시했다.

2018년 딥마인드는 구글 [87][88]AI와 공동 개발한 WaveRNN이라는 보다 효율적인 모델을 선보였다.2020년, WaveNetEQ는 WaveRNN 아키텍처를 기반으로 한 패킷 손실 은폐 방법이 [89]제시되었습니다.2019년 구글은 Wavenet과 함께 WaveRNN을 굴리기 시작했다.구글 Duo 사용자에게 [90]EQ를 제공합니다.

알파스타

주요 기사:AlphaStar (소프트웨어)

2016년에 Hassabis는 StarCraft라는 게임이 전략적인 사고와 불완전한 [91]정보를 다루어야 하기 때문에 미래의 도전으로 논의하였다.

2019년 1월, 딥마인드는 실시간 전략 게임 스타크래프트 II를 플레이하는 프로그램인 알파스타를 선보였다.알파스타는 인간 플레이어의 리플레이를 기반으로 한 강화 학습을 이용했고, 그 후 실력 향상을 위해 자신과 경쟁했다.발표 당시 AlphaStar는 200년의 게임 시간과 맞먹는 지식을 가지고 있었다.카메라를 수동으로 움직여야 하는 인간 선수와는 달리 필드 전체를 볼 수 있다는 불공평한 장점이 있었지만 프로 선수 2명과 10연승을 거뒀다.그 우위가 확정된 예비 판은 그 다음 경기에서 [92]패했다.

2019년 7월, 알파스타는 공개적인 1v1 유럽 멀티플레이 사다리에서 랜덤 휴먼에 대항하기 시작했다.프로토스 대 프로토스만 플레이했던 알파스타의 첫 번째 게임과 달리, 이 게임은 게임의 모든 레이스로 플레이되었으며, 이전의 불공정 이득을 [93][94]고정시켰다.2019년 10월, 알파스타는 스타크래프트 II의 모든 레이스에서 그랜드마스터 레벨에 도달하여 게임 [95]제한 없이 널리 알려진 esport의 상위 리그에 도달한 최초의 AI가 되었다.

알파코드

DeepMind는 2022년 일반 프로그래머와 비슷한 속도로 컴퓨터 프로그램을 만드는 AI 기반의 코딩 엔진인 알파코드를 공개했으며, 이 회사는 인간 경쟁 프로그래밍 [96]대회에서 코드포스가 야기한 코딩 도전에 맞서 시스템을 테스트했다.알파코드는 GitHub 데이터와 Codeforce 문제 및 솔루션에 대한 교육을 받은 후 Codeforces에서 중간 점수의 54%에 해당하는 순위를 획득했습니다.이 프로그램은 독특한 해결책을 제시하기 위해 필요했고 중복 답안을 만드는 것을 중단했다.

가토

주요 기사 : Gato (DeepMind)

Gato는 여러 작업을 동시에 학습하는 "일반 에이전트"입니다.

Google에 대한 기타 기여

구글은 DeepMind 알고리즘이 데이터 [97]센터의 냉각 효율을 크게 향상시켰다고 밝혔다.또한 DeepMind(다른 알파벳 AI 연구원들과 함께)는 Google Play의 개인화된 앱 [85]추천을 지원한다.DeepMind는 또한 구글의 모바일 운영 체제의 9번째 버전인 Android Pie를 실행하는 장치를 가진 사람들이 이용할 수 있도록 두 가지 새로운 기능을 만들기 위해 구글의 안드로이드 팀과 협력했다.Adaptive Battery 및 Adaptive Brightness 기능은 기계 학습을 사용하여 에너지를 절약하고 운영 체제를 실행하는 장치를 사용하기 쉽게 만듭니다.Deep Mind가 이러한 기술을 소규모로 사용한 것은 이번이 처음이며, 일반적인 머신 러닝 애플리케이션에는 훨씬 더 많은 컴퓨팅 [98]파워가 필요합니다.

스포츠

DeepMind 연구원들은 종종 북미에서 축구라고 불리는 축구 스포츠에 기계 학습 모델을 적용하여 페널티킥과 같은 다양한 시나리오에서 골키퍼, 수비수, 스트라이커를 포함한 축구 선수들의 행동을 모델링했습니다.연구진은 상대 팀의 득점 방법이나 득점 방지 방법에 대한 결정에 직면했을 때 경기 중 특정한 행동을 하는 경향을 바탕으로 선수를 구성하기 위해 히트맵과 클러스터 분석을 이용했다.연구원들은 기계 학습 모델이 하이라이트 역할을 하는 흥미로운 경기 동영상을 자동으로 선택함으로써 축구 산업을 민주화하는 데 사용될 수 있다고 언급한다.이것은 특정 이벤트에 대한 비디오를 검색함으로써 수행될 수 있는데, 비디오 분석은 기계 학습의 확립된 분야이기 때문에 가능합니다.이것은 또한 주석 달린 패스나 샷을 포함한 데이터에 기반한 광범위한 스포츠 분석, 게임 과정 동안 플레이어의 움직임에 대한 데이터를 여러 번 캡처하는 센서, 게임 이론 [99][100]모델 덕분에 가능하다.

고고학

구글은 신화 속 영웅 오디세이의 고향 섬에서 따온 이타카라는 새로운 고고학 문서 프로그램을 공개했다.심층 신경망은 손상된 문서의 빈 텍스트를 복원하고, 문서의 출처를 확인하고, 정확한 날짜를 알려준다.이 작업은 피디아라는 [101]또 다른 텍스트 분석 네트워크를 기반으로 합니다.이타카 모델은 훼손된 텍스트 복원 정확도 62%, 위치 정확도 71%, 날짜 정밀도 30년입니다.이 도구는 이미 역사가들과 고대 그리스 고고학자들이 고대 그리스 역사에서 새로운 발견을 하기 위해 사용해 왔다.그 팀은 이 모델을 데모틱어, 아카드어, 히브리어,[102] 마야어를 포함한 다른 고대 언어들로 확장하는 작업을 하고 있다.

딥마인드 헬스

2016년 7월에는 [103]의료용 AI 애플리케이션 개발을 위해 DeepMind와 Moorfields Eye Hospital의 협업이 발표되었습니다.DeepMind는 익명화된 안구 스캔 분석에 적용되어 실명으로 이어지는 질병의 초기 징후를 찾습니다.

2016년 8월, University College London Hospital과의 연구 프로그램은 머리와 [104]목 부분의 건강한 조직과 암 조직을 자동으로 구별할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 발표되었다.

또한 Royal Free London NHS Foundation Trust 및 Imperial College Healthcare NHS Trust와 함께 전자 환자 [105]기록과 연계된 새로운 임상 모바일 앱을 개발하기 위한 프로젝트도 있습니다.2017년 12월 로열프리병원 직원들은 앱을 통한 환자 데이터 접근이 '대단한 시간'을 절약하고 급성 신장 손상 환자 관리에 '현상'을 가져왔다고 말한 것으로 알려졌다.검사 결과 데이터를 직원의 휴대전화로 전송하여 환자의 상태 변화를 알립니다.또한 직원이 다른 사람이 응답했는지 확인하고 환자에게 결과를 시각적인 [106][unreliable source?]형태로 보여줄 수 있습니다.

2017년 11월, DeepMind는 유방 촬영에 [107]기계 학습을 적용하여 유방암 검출을 개선하는 것을 목표로 임페리얼 칼리지 런던의 암 연구 영국 센터와 연구 파트너십을 발표했습니다.또한 2018년 2월, DeepMind는 미국 참전용사부와 협력하여 의료진과 간호사가 환자를 보다 신속하게 치료할 수 있도록 입원 중 환자의 급성 신장 손상의 시작을 예측하기 위한 기계 학습을 시도하고 있다고 발표했습니다.필요 없습니다.[108]

DeepMind는 Streams라는 앱을 개발했는데, 이 앱은 급성 [109]부상의 위험에 처한 환자에 대해 의사에게 경고를 보냅니다.2018년 11월 13일, DeepMind는 자사의 헬스 부문과 스트림 앱이 Google [110]Health에 흡수될 것이라고 발표했다.프라이버시 옹호자들은 이 발표가 환자의 신뢰를 저버린 것이며 환자 데이터가 구글 계정이나 [111][112]서비스에 연결되지 않을 것이라는 딥마인드의 이전 진술과 모순되는 것으로 보인다고 말했다.DeepMind의 대변인은 환자 데이터는 여전히 구글 서비스나 프로젝트와 [113]분리될 것이라고 말했다.

NHS 데이터 공유 논란

2016년 4월 New Scientist는 DeepMind와 Royal Free London NHS Foundation Trust 간의 데이터 공유 계약 사본을 입수했다.후자는 약 160만 명의 환자가 연간 치료를 받는 세 개의 런던 병원을 운영하고 있다.합의서에 따르면 DeepMind Health는 입원, 퇴원 및 데이터 전송, 사고 및 응급, 병리학 및 방사선학, 이들 병원에서 중요한 치료를 받을 수 있었습니다.여기에는 다양한 건강상태에서 [114][115]더 나은 결과를 찾기 위한 연구를 수행하기 위해 환자가 HIV 진단을 받았는지, 우울증을 앓았는지, 낙태를 받은 적이 있는지와 같은 개인적인 세부사항이 포함되었다.

정보국장실(ICO)에 데이터가 가명화되고 [116]암호화되어야 한다고 주장하는 제소가 접수되었다.2016년 5월, New Scientist는 이 프로젝트가 의약품 및 의료 제품 규제 기관의 [117]기밀성 자문 그룹으로부터 승인을 얻지 못했다고 주장하는 추가 기사를 게재했다.

2017년 5월 스카이 뉴스는 내셔널 데이터 가디언지 피오나 칼디콧 여사의 유출된 서한을 발행하여 딥마인드와 로열 프리 간의 데이터 공유 계약이 "부적절한 법적 기반"[118]에서 이루어졌다고 밝혔다.정보국장실은 2017년 7월 로열프리병원이 160만 명의 [119]환자 개인정보를 딥마인드에 넘겼을 때 데이터보호법을 준수하지 않았다고 판결했다.

DeepMind 윤리 및 사회

2017년 10월, DeepMind는 DeepMind Ethics & [120]Society라는 새로운 연구팀을 발표했다.그들의 목표는 프라이버시, 투명성, 공정성, 경제적 영향, 거버넌스와 책임, AI 위험 관리, AI 도덕성과 가치, 그리고 AI가 세계의 도전에 어떻게 대처할 수 있는지에 대한 외부 연구에 자금을 지원하는 것이다.그 결과, 연구팀은 AI의 윤리적 의미를 더 이해하고 사회가 AI를 보는 데 도움이 [121]될 수 있도록 돕기를 희망하고 있다.

DeepMind의 새로운 부문은 DeepMind가 속한 AI,[122] 학계, 시민사회단체, 비영리단체와 완전히 다른 부문이다.딥마인드 윤리사회 이사회는 구글이 당초 딥마인드를 [123]인수할 때 구성하기로 합의한 AI 윤리위원회와도 다르다.

DeepMind 기계학습 교수

DeepMind는 3개의 기계학습 의자를 후원하고 있습니다.

  1. 닐 [124]로렌스가 주최하는 캠브리지 대학 컴퓨터과학과에서
  2. 옥스포드 대학에서 [125]필 블런섬이 열었어요컴퓨터공학과에 재학중입니다.
  3. University College London에서 Marc Deisenroth에 [126]의해 개최되었습니다.이곳은 공학부 컴퓨터과학과입니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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외부 링크