구글 딥마인드

Google DeepMind
딥마인드 테크놀로지스 유한회사
구글 딥마인드
유형자회사
산업인공지능
설립된2010년 9월 23일; 12년 전 (2010-09-23)[1]
파운더스
본사영국 런던[2]
키피플
상품들알파고, 알파스타, 알파폴드, 알파제로
종업원수
1,000+ (2022)[3]
부모구글
웹사이트deepmind.com
시리즈의 일부(on)
인공지능
주요목표
어프로치
철학
역사
테크놀러지
용어집

구글 딥마인드(Google DeepMind)로 사업을 하고 있는 딥마인드 테크놀로지스 유한회사(DeepMind Technologies Limited)[4]는 영국계 미국인 인공지능 연구소로 구글의 자회사 역할을 하고 있습니다.2010년 영국에서 설립된 이 회사는 2014년 [5]구글에 인수되어 2015년 구글의 기업 구조조정 이후 구글 모회사인 알파벳 주식회사의 완전 자회사가 되었습니다.이 회사는 런던에 본사를 두고 있으며,[6] 캐나다,[7] 프랑스, 미국에 연구 센터를 두고 있습니다.

구글 딥마인드는 [8]인간과 비슷한 방식으로 비디오 게임을 하는 방법을 배우는 신경망은 물론 뉴럴 튜링 [9]기계나 기존 튜링 기계처럼 외부 기억에 접근할 수 있는 신경망을 만들어 인간 [10][11]뇌의 단기 기억을 모방한 컴퓨터를 만들었습니다.

딥마인드는 2016년 알파고 프로그램이 다큐멘터리 [12]영화의 주제였던 5게임에서 세계 챔피언인 인간 프로 바둑 선수 이세돌을 이긴 후 화제가 되었습니다.더 일반적인 프로그램인 알파제로는 강화 [13]학습을 사용하여 며칠 동안 자신과 게임을 한 후 바둑, 체스, 장기를 두는 가장 강력한 프로그램을 이겼습니다.2020년 딥마인드는 알파폴드를 [14]이용한 단백질 접힘 문제에서 상당한 발전을 이루었습니다.2022년 7월, 거의 모든 알려진 단백질을 나타내는 2억 개 이상의 예측된 단백질 구조가 알파폴드 [15][16]데이터베이스에 공개될 것이라고 발표되었습니다.

딥마인드는 2022년 4월 28일 플라밍고(Flamingo)라는 이름의 단일 시각 언어 모델(VLM)에 몇 가지 훈련 이미지만으로 [17][18]무언가의 사진을 정확하게 묘사할 수 있는 블로그 게시물을 게시했습니다.2022년 7월, 딥마인드는 인간 [19]전문가 수준의 보드게임 스트래티지오를 플레이할 수 있는 모델 없는 다중 에이전트 강화 학습 시스템 딥내시(DeepNash)의 개발을 발표했습니다.이 회사는 2023년 4월 구글 AI의 구글 브레인 사업부와 합병하여 구글 딥마인드가 되었습니다.

역사

이 [20][21]스타트업은 2010년 9월 데미스 하사비스, 셰인 레그, 무스타파 설리만에 의해 설립되었습니다.하사비스와 레그는 런던 유니버시티 칼리지의 [22]개츠비 컴퓨터 신경과학부에서 처음 만났습니다.

데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 이 스타트업이 70~80년대부터 낡은 게임을 하는 방법을 가르쳐주면서 인공지능 기술에 공을 들이기 시작했다고 말했습니다. 이는 오늘날 사용 가능한 게임에 비해 상대적으로 원시적인 것입니다.그 게임들 중 몇몇은 브레이크아웃, 퐁 그리고 스페이스 인베이더를 포함했습니다.AI는 규칙에 대한 사전 지식 없이 한 번에 한 게임에 도입되었습니다.게임을 배우는데 시간을 들인 후에, 인공지능은 결국 그것의 전문가가 될 것입니다."AI가 겪는 인지 과정은 게임을 한 번도 본 적이 없는 사람이 게임을 [23]이해하고 마스터하려고 시도하는 것과 매우 유사하다고 합니다."창업자들의 목표는 거의 모든 것에 유용하고 효과적일 수 있는 범용 AI를 만드는 것입니다.

주요 벤처캐피털인 호라이즌 벤처스와 파운더스 펀드를 비롯해 기업가 스콧 배니스터,[25] 피터 티엘,[26] 일론 머스크 [27]등이 이 [24]회사에 투자했습니다.얀 탈린은 초기 투자자이자 [28]회사의 고문이었습니다.2014년 1월 26일, 구글은 딥마인드를 4억 달러에서 6억 [29][30][31][32][33][34]5천만 달러 사이의 가격에 인수했음을 확인했습니다.그리고 딥마인드 테크놀로지스를 인수하기로 합의했습니다.구글로의 매각은 페이스북이 [35]2013년 딥마인드 테크놀로지스와의 협상을 종료한 것으로 알려진 후에 이루어졌습니다.그 회사는 그 후 구글 딥마인드로 개명되었고 약 2년 [36]동안 그 이름을 유지했습니다.

2014년 DeepMind는 Cambridge Computer [37]Laboratory로부터 "올해의 회사" 상을 받았습니다.

2015년 9월, DeepMind와 Royal Free NHS Trust는 임상 작업 관리 앱 [38]Streams를 공동 개발하기 위한 최초의 정보 공유 계약(ISA)을 체결했습니다.

구글의 인수 이후 그 회사는 인공지능 윤리 [39]위원회를 설립했습니다.구글과 딥마인드 모두 누가 [40]이사회에 앉는지 밝히기를 거부하는 등 AI 연구 윤리 위원회는 여전히 미스터리로 남아 있습니다.DeepMind는 DeepMind Ethics and Society라는 새로운 유닛을 열고 저명한 철학자 Nick Bostrom을 [41]고문으로 하는 인공지능에 의해 제기되는 윤리적이고 사회적인 문제에 집중했습니다.2017년 10월 딥마인드는 AI [42][43]윤리를 조사하기 위한 새로운 연구팀을 출범시켰습니다.

2019년 12월, 공동 창업자 설리먼은 딥마인드를 떠나 구글에 합류할 것이라고 발표했습니다.[44]

2023년 4월,[45] 딥마인드는 구글 AI의 구글 브레인 사업부와 합병하여 구글 딥마인드를 설립했습니다.

제품 및 기술

회사 웹사이트에 따르면 딥마인드 테크놀로지스의 목표는 "기계 학습과 시스템 신경과학의 최고 기술을 결합하여 강력한 범용 학습 [46]알고리즘을 만드는 것"입니다.

구글 리서치는 2016년 AI 학습 [47]과정 중 AI 안전과 바람직하지 않은 행동을 피하는 것에 관한 논문을 발표했습니다.딥마인드는 또한 [48]웹사이트를 통해 여러 출판물을 공개했습니다.2017년 DeepMind는 알고리즘이 킬 스위치를 비활성화하는 방법을 학습하는지 아니면 특정 바람직하지 않은 [49][50]동작을 보이는지를 평가하기 위한 오픈 소스 테스트베드인 GridWorld를 발표했습니다.

2018년 7월, 딥마인드의 연구원들은 컴퓨터 게임 퀘이크 III [51]아레나를 플레이하기 위한 시스템 중 하나를 훈련시켰습니다.

2020년 현재, DeepMind는 네이처나 [citation needed]사이언스에 의해 받아들여진 13개의 논문을 포함하여 천 개 이상의 논문을 발표했습니다.딥마인드는 알파고 기간 동안 언론의 주목을 받았습니다. 렉시스넥시스의 검색에 따르면 2016년 1842건의 뉴스 기사가 딥마인드를 언급했으며 [52]2019년에는 1363건으로 감소했습니다.

심층 강화 학습

IBM의 Deep Blue나 Watson과 같은 미리 정의된 목적으로 개발되어 해당 범위 내에서만 기능하는 다른 AI와는 달리 DeepMind는 시스템이 사전에 프로그래밍되어 있지 않으며 원시 픽셀만을 데이터 입력으로 사용하여 경험으로부터 학습한다고 주장합니다.기술적으로 그것은 새로운 형태의 Q-러닝, 모델 없는 강화 [36][53]학습과 함께 컨볼루션 신경망에서 딥 러닝을 사용합니다.그들은 비디오 게임, 특히 스페이스 인베이더나 [53][54]브레이크아웃과 같은 초기 아케이드 게임에서 시스템을 테스트합니다.코드를 변경하지 않고 AI는 게임을 수행하는 방법을 이해하기 시작하며, 얼마 후 몇 개의 게임(가장 주목할 만한 것은 브레이크아웃)에서 인간이 할 [54]수 있는 것보다 더 효율적인 게임을 수행합니다.

DeepMind는 2013년 Seaquest, Beamrider, Q*[55][56]bert의 최첨단 성능을 능가하면서 Pong, Breakout, Enduro와 같은 게임에서 인간의 능력을 능가할 수 있는 AI 시스템에 대한 연구를 발표했습니다.이 작업이 [8]구글의 인수로 이어졌다고 합니다.딥마인드의 인공지능은 1970년대와 1980년대에 만들어진 비디오 게임에 적용되었습니다. 1990년대에 [54]처음 등장한 퀘이크와 같은 더 복잡한 3D 게임에 대한 작업이 진행 중이었습니다.

2020년 딥마인드는 아타리2600 [59]스위트의 57개 모든 게임에서 인간 수준의 성능을 능가하는 AI 에이전트인 에이전트57을 [57][58]출시했습니다.

알파고와 후계자

주요 기사:알파고, 알파고 제로, 알파제로, 뮤제로

2014년에 [60]그 회사는 바둑을 둘 수 있는 컴퓨터 시스템에 대한 연구를 발표했습니다.

2015년 10월, 딥마인드가 개발한 알파고라는 컴퓨터 바둑 프로그램이 프로 2단인 유럽 바둑 챔피언 판후이를 5대 [61]0으로 이겼습니다.인공지능(AI)이 프로 바둑 [62]기사를 꺾은 것은 이번이 처음이었습니다.이전에 컴퓨터는 "아마추어"[61][63] 수준의 바둑만 두는 것으로 알려져 있었습니다.바둑은 컴퓨터가 체스와 같은 다른 게임에 비해 훨씬 더 어려운 것으로 여겨지는데, 이는 훨씬 더 많은 가능성 때문이며, [61][63]이는 단순한 무력과 같은 전통적인 인공지능 방식이 엄청나게 어렵기 때문입니다.

2016년 3월 바둑 9단이자 세계 랭킹이 가장 높은 이세돌 9단을 5전 4승 1패로 이겼습니다.

알파고는 2017년 미래기원 정상회의에서 당시 2년간 세계랭킹 [64][65]1위를 지속적으로 유지했던 커제와 3전 전승을 거뒀습니다.그것은 감독된 학습 프로토콜을 사용했고, 인간들이 [66]서로 상대로 하는 많은 수의 게임들을 연구했습니다.

2017년, 개선된 버전인 알파고 제로는 알파고를 100대 0으로 이겼습니다.알파고 제로의 전략은 독학이었습니다.알파고 제로는 알파고보다 적은 처리 능력으로 단 3일 만에 전작을 이길 수 있었습니다. 이에 비해 기존 알파고는 [67]바둑을 배우는 데 몇 달이 걸렸습니다.

그 해 말, 알파고 제로의 변형된 버전이지만 완벽한 정보를 가진 2인용 게임을 다루는 알파제로는 체스와 쇼기에서 초인적인 능력을 얻었습니다.알파고 제로처럼 알파제로는 오로지 셀프 플레이를 통해 학습했습니다.

딥마인드 연구원들은 인간의 데이터, 도메인 지식 또는 알려진 [68][69]규칙 없이 바둑, 체스, 장기, 아타리 2600 게임의 도메인을 마스터한 뮤제로라는 이름의 새로운 모델을 발표했습니다.

연구원들은 유튜브, 트위치, 구글 미트와 같은 사이트의 인터넷 트래픽에 대해 설정된 비트 수로 비디오 압축의 현실적인 문제를 해결하기 위해 뮤제로를 적용했습니다.MuZero의 목표는 비디오를 최적으로 압축하여 데이터의 감소와 함께 비디오의 품질을 유지하는 것입니다.MuZero를 사용한 최종 결과는 [70][71]비트레이트의 평균 6.28% 감소였습니다.

2022년 10월,[72][73] 딥마인드는 네이처에 게재된 논문에서 알파텐서라고 불리는 알파제로의 새로운 버전을 공개했습니다.이 버전에서는 강화 [72][73]학습을 사용하여 컴퓨팅에서 가장 기본적인 작업 중 하나인 행렬 곱셈을 수행하는 더 빠른 방법을 발견했습니다.예를 들어 AlphaTensor는 1969년 Strassen 알고리즘 기록인 49번의 [74]곱셈을 예상치 못하게 능가하는 47번의 곱셈에서 2개의 mod-24x4 행렬을 곱하는 방법을 알아냈습니다.

테크놀러지

알파고 기술은 심층 강화 학습 접근법을 기반으로 개발되었습니다.이것은 알파고를 시장에 나와 있는 다른 인공지능 기술들과 다르게 만듭니다.그러면서 알파고의 '두뇌'는 역사적인 토너먼트 데이터를 바탕으로 다양한 움직임을 선보였습니다.그 중 3천만 건 이상을 처리할 때까지 이동 횟수는 점차 증가했습니다.그 목적은 시스템이 인간의 플레이어를 모방하여 결국에는 더 나아지도록 하는 것이었습니다.자신과의 대결을 통해 자신의 패배뿐만 아니라 승리를 통해서도 배우고, 시간이 지날수록 발전하는 모습을 보였고,[citation needed] 결과적으로 승률을 높였습니다.

알파고는 이동 확률을 평가하는 정책 네트워크와 위치를 평가하는 가치 네트워크의 두 가지 심층 신경망을 사용했습니다.정책 네트워크는 지도 학습을 통해 훈련되었으며, 이후 정책 수준의 강화 학습을 통해 개선되었습니다.가치 네트워크는 정책 네트워크가 자신을 상대로 하는 게임의 승자를 예측하는 법을 배웠습니다.교육 후, 이러한 네트워크는 정책 네트워크를 사용하여 후보 고 확률 이동을 식별하는 MCTS(Look-head Monte Carlo tree search)를 사용했으며 가치 네트워크(빠른 롤아웃 정책을 사용하는 몬테카를로 롤아웃과 함께)는 트리 [75]위치를 평가했습니다.

알파고 제로는 시스템이 자신과 수백만 게임을 하는 강화 학습을 사용하여 훈련되었습니다.그것의 유일한 지침은 승률을 높이는 것이었습니다.그것은 인간이 하는 게임으로부터 배우지 않고도 그렇게 했습니다.그것의 입력 기능은 판에서 나온 흑백 돌뿐입니다.별도의 정책 및 가치 네트워크가 아닌 하나의 신경망을 사용합니다.단순화된 트리 검색은 위치와 샘플 이동을 평가하기 위해 이 신경망에 의존합니다.새로운 강화 학습 알고리즘은 훈련 [75]루프 내부에 미리 보기 검색을 통합합니다.알파고 제로는 약 15명의 사람들과 수백만 명의 컴퓨팅 [76]자원을 고용했습니다.궁극적으로 알파고의 [77]48이 아닌 4개의 전문 AI 프로세서(Google TPU)에서 실행되는 알파고보다 훨씬 적은 컴퓨팅 능력을 필요로 했습니다.

알파폴드

주요 기사:알파폴드

2016년 딥마인드는 인공지능을 분자생물학의 오랜 문제인 단백질 폴딩으로 전환했습니다.2018년 12월, 딥마인드의 알파폴드는 43개의 단백질 중 25개의 가장 정확한 구조를 성공적으로 예측하여 제13회 CASP(Critical Assessment of Technologies for Protein Structure Prediction)를 수상했습니다.하사비스는 [78]가디언과의 인터뷰에서 "이번 프로젝트는 사람과 자원 측면에서 근본적이고 매우 중요한 실제 과학 문제에 대한 우리의 첫 번째 주요 투자"라고 말했습니다.2020년 제14회 CASP에서 AlphaFold의 예측은 실험실 기술과 견줄 만한 정확도 점수를 얻었습니다.과학적인 심사위원단 중 한 명인 안드리 크리스타포비치 박사는 이번 성과를 "정말 놀라운 것"이라고 설명하며 단백질이 어떻게 접히는지 예측하는 문제가 "대략적으로 [79][80][81]해결되었다"고 말했습니다.

2021년 7월 오픈소스 로즈TTAFold와 AlphaFold2는 과학자들이 그들만의 도구를 실행할 수 있도록 공개되었습니다.일주일 후 DeepMind는 AlphaFold가 거의 모든 인간 단백질뿐만 아니라 20개의 다른 널리 연구된 [82]생물체의 전체 단백질 예측을 완료했다고 발표했습니다.그 구조물들은 알파폴드 단백질 구조 데이터베이스에 공개되었습니다.2022년 7월, 거의 모든 알려진 단백질을 대표하는 2억개 이상의 단백질에 대한 예측이 알파폴드 [15][16]데이터베이스에 공개될 것이라고 발표되었습니다.

WaveNet 및 WaveRNN

주요 기사:웨이브넷

2016년 딥마인드는 텍스트 음성 변환 시스템인 웨이브넷을 선보였습니다.원래는 소비자 제품에 사용하기에는 계산 집약적이었으나, 2017년 말에 구글 [83][84]어시스턴트와 같은 소비자 응용 프로그램에 사용할 준비가 되었습니다.2018년 구글은 [85][86]WaveNet을 기반으로 한 상용 텍스트-투-스피치 제품인 클라우드 텍스트-투-스피치를 출시했습니다.

2018년, 딥마인드는 [87][88]구글 AI와 공동 개발한 WaveRNN이라는 보다 효율적인 모델을 선보였습니다.2020 WaveRNN 아키텍처 기반 패킷 손실 은닉 방법인 WaveNetEQ가 제시되었습니다.[89]2019년 구글은 웨이브넷과 함께 웨이브RNN을 시작했습니다.구글 듀오 [90]사용자들에게 EQ를 제공합니다.

알파스타

주요 기사:AlphaStar (소프트웨어)

2016년 하사비스는 스타크래프트 게임이 전략적 사고와 불완전한 [91]정보를 다루는 것을 필요로 하기 때문에 미래의 도전으로 논의했습니다.

2019년 1월, 딥마인드는 실시간 전략 게임 스타크래프트 II를 플레이하는 프로그램인 알파스타를 선보였습니다.알파스타는 인간 선수들의 플레이를 바탕으로 한 강화 학습을 사용했고, 기술을 향상시키기 위해 자신과 경기를 했습니다.발표 당시 알파스타는 200년의 경기 시간에 해당하는 지식을 보유하고 있었습니다.카메라를 수동으로 움직여야 하는 인간 선수와 달리 필드 전체를 볼 수 있다는 부당한 이점이 있었지만 프로 선수 2명을 상대로 10연승을 달렸습니다.그 이점이 수정된 예비 버전은 후속 경기에서 [92]졌습니다.

2019년 7월, 알파스타는 공개된 1v1 유럽 멀티플레이어 사다리에서 무작위의 인간들과 경기를 시작했습니다.프로토스 대 프로토스로만 경기를 했던 알파스타의 첫 번째 반복과는 달리, 이번 경기는 경기의 모든 경기로 진행되었고, 이전에는 불공정한 이점이 [93][94]수정되었습니다.2019년 10월까지 알파스타는 스타크래프트 II에서 그랜드마스터 레벨에 도달하여 게임 [95]제한 없이 널리 인기 있는 e스포츠의 최고 리그에 도달한 최초의 인공지능이 되었습니다.

알파코드

2022년 딥마인드는 인간의 경쟁적인 프로그래밍 [96]대회에서 사용되는 코드포스에 의해 발생하는 코딩 문제에 대해 시스템을 테스트하면서 일반 프로그래머에 버금가는 속도로 컴퓨터 프로그램을 만드는 AI 기반 코딩 엔진인 알파코드를 공개했습니다.AlphaCode는 GitHub 데이터와 Codeforce 문제 및 솔루션에 대한 교육을 받은 후 Codeforce에서 중앙값 점수의 54%에 해당하는 순위를 획득했습니다.이 프로그램은 독특한 해결책을 제시해야 했고, 답변을 중복하는 것을 중단했습니다.

가토

주요 기사 : 가토 (DeepMind)

가토는 여러 작업을 동시에 학습하는 "일반주의 에이전트"입니다.

로보캣

구글에 대한 기타 기여

구글은 딥마인드 알고리즘이 데이터 [97]센터 냉각 효율성을 크게 높였다고 밝혔습니다.또한 딥마인드(다른 알파벳 AI 연구원들과 함께)는 구글 플레이의 개인 맞춤형 [85]앱 추천을 지원합니다.DeepMind는 또한 구글의 안드로이드 팀과 협력하여 안드로이드 파이를 실행하는 기기를 사용하는 사람들이 사용할 수 있는 두 가지 새로운 기능을 개발했습니다. 이것은 구글의 모바일 운영 체제의 9번째 버전입니다.Adaptive Battery(어댑티브 배터리)와 Adaptive Brightness(어댑티브 밝기)는 기계 학습을 통해 에너지를 절약하고 운영 체제를 실행하는 장치를 보다 쉽게 사용할 수 있습니다.DeepMind가 이러한 기술을 이처럼 소규모로 사용한 것은 처음이며, 일반적인 머신 러닝 애플리케이션은 훨씬 더 많은 컴퓨팅 [98]성능을 필요로 합니다.

스포츠

딥마인드 연구원들은 페널티킥과 같은 다양한 시나리오 동안 골키퍼, 수비수, 공격수를 포함한 축구 선수들의 행동을 모델링하여 북미에서 종종 축구라고 불리는 축구에 머신 러닝 모델을 적용했습니다.연구자들은 히트맵과 군집 분석을 사용하여 어떻게 득점할지 또는 상대팀의 득점을 막을지에 대한 결정에 직면했을 때 경기 중 특정한 방식으로 행동하는 경향에 따라 선수들을 구성했습니다.

연구원들은 머신 러닝 모델이 하이라이트 역할을 하는 게임의 흥미로운 비디오 클립을 자동으로 선택함으로써 축구 산업을 민주화하는 데 사용될 수 있다고 언급합니다.이것은 비디오를 검색하여 특정 이벤트를 수행할 수 있으며, 이는 비디오 분석이 머신 러닝의 확립된 분야이기 때문에 가능합니다.이는 주석이 달린 패스나 슛, 경기 중 여러 번 선수들의 움직임에 대한 데이터를 포착하는 센서, 게임 이론 [99][100]모델 등 데이터를 기반으로 한 광범위한 스포츠 분석이 가능하기 때문이기도 합니다.

고고학

구글은 신화 속 영웅 오디세우스의 [citation needed]고향 섬 이름을 따 이타카라는 새로운 고고학 문서 프로그램을 공개했습니다.심층 신경망은 연구자들이 손상된 문서의 빈 텍스트를 복원하고, 문서의 출처를 확인하고, 정확한 [citation needed]날짜를 제공하는 데 도움을 줍니다.이 작품은 피시아라는 [101]또 다른 텍스트 분석 네트워크를 기반으로 구축됩니다.이타카는 손상된 텍스트 복원에 62%의 정확도와 71%의 위치 정확도를 달성하며, 연대 측정 [citation needed]정밀도는 30년입니다.이 도구는 역사학자들과 고대 그리스의 고고학자들이 고대 그리스 [citation needed]역사에서 새로운 발견을 하기 위해 이미 사용해왔습니다.연구팀은 이 모형을 데모틱어, 아카드어, 히브리어, [102]마야어 등 다른 고대 언어로 확장시키기 위해 노력하고 있습니다.

참새

스패로우(Sparrow)는 딥마인드(DeepMind)가 인간의 피드백과 구글 검색 제안을 혼합하여 보다 안전한 기계 [103]학습 시스템을 구축하기 위해 개발한 인공지능 기반 챗봇입니다.

친칠라 AI

친칠라 AI는 딥마인드가 [104]개발한 언어 모델입니다.

딥마인드 헬스

2016년 7월 [105]딥마인드와 무어필드 안과병원의 협업을 통해 헬스케어용 AI 애플리케이션을 개발했다고 발표했습니다.DeepMind는 실명에 이르는 질병의 초기 징후를 찾는 익명의 아이 스캔 분석에 적용될 것입니다.

2016년 8월, University College London Hospital과 함께 머리와 목 [106]부위의 건강한 조직과 암 조직을 자동으로 구별할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 연구 프로그램이 발표되었습니다.

또한 영국 왕립 자유 런던 NHS 재단 신탁 및 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 신탁과 함께 전자 환자 [107]기록과 연결된 새로운 임상 모바일 앱을 개발하는 프로젝트도 있습니다.로얄프리병원 직원은 2017년 12월 앱을 통해 환자 데이터에 접근할 수 있어 '시간이 많이 절약됐다'며 급성 신장 손상 환자 관리에 '현상적'인 변화를 줬다고 밝힌 바 있습니다.검사 결과 데이터는 직원의 휴대폰으로 전송되어 환자의 상태 변화를 알려줍니다.또한 직원은 다른 사람이 응답했는지 확인하고 환자에게 결과를 시각적 [108][unreliable source?]형태로 보여줄 수 있습니다.

2017년 11월, DeepMind는 유방 [109]촬영에 기계 학습을 적용하여 유방암 발견을 개선할 목적으로 임페리얼 칼리지 런던의 Cancer Research UK Centre와 연구 파트너십을 발표했습니다.게다가, 2018년 2월에 DeepMind는 환자들의 급성 신장 손상의 시작을 예측하기 위해 기계 학습을 사용하기 위해 미국 보훈부와 협력하고 있다고 발표했습니다.또한 보다 광범위하게는 입원 기간 동안 환자의 전반적인 악화를 초래함으로써 의사와 간호사가 보다 신속하게 [110]도움이 필요한 환자를 치료할 수 있습니다.

DeepMind는 Streams라고 불리는 앱을 개발했는데, 이것은 급성 신장 [111]손상의 위험이 있는 환자들에 대해 의사들에게 경고를 보냅니다.2018년 11월 13일 딥마인드는 자사의 헬스 부문과 스트림스 앱이 구글 헬스로 [112]흡수될 것이라고 발표했습니다.프라이버시 옹호자들은 이 발표가 환자의 신뢰를 저버리는 것이며 환자 데이터가 구글 계정이나 [113][114]서비스에 연결되지 않을 것이라는 딥마인드의 이전 진술과 모순되는 것으로 보인다고 말했습니다.DeepMind의 대변인은 환자 데이터는 여전히 구글 [115]서비스나 프로젝트와 분리되어 보관될 것이라고 말했습니다.

NHS 데이터 공유 논란

2016년 4월, 뉴 사이언티스트는 딥마인드(DeepMind)와 로열 프리 런던 NHS 파운데이션 트러스트(Royal Free London NHS Foundation Trust) 간의 데이터 공유 계약 사본을 입수했습니다.후자는 연간 160만 명으로 추정되는 환자들이 치료를 받는 런던 병원 3곳을 운영하고 있습니다.이 협약에 따르면 DeepMind Health는 이들 병원에서 입원, 퇴원 및 이송 데이터, 사고 및 응급, 병리학 및 방사선학, 중환자 치료에 접근할 수 있었습니다.여기에는 환자들이 [116][117]HIV 진단을 받았는지, 우울증을 앓았는지, 또는 다양한 건강 상태에서 더 나은 결과를 찾기 위한 연구를 수행하기 위해 낙태를 한 적이 있는지와 같은 개인적인 세부 사항이 포함되었습니다.

정보위장실(ICO)에는 자료를 가명처리하고 [118]암호화해야 한다고 주장하는 민원이 제기됐습니다.2016년 5월, New Scientist는 이 프로젝트가 의약품 및 의료 제품 규제 [119]기관의 기밀 자문 그룹의 승인을 확보하는 데 실패했다고 주장하는 추가 기사를 발표했습니다.

2017년 ICO는 Royal Free NHS Foundation Trust가 2015년 말과 [120]2016년에 어떻게 앱 Streams를 테스트했는지에 초점을 맞춘 1년간의 조사를 마무리했습니다.ICO는 로열 프리가 딥마인드에 환자 세부 정보를 제공할 때 데이터 보호법을 준수하지 못했다는 것을 발견했고, 환자들이 데이터가 테스트의 일부로 사용될 것이라는 정보를 적절하게 제공받지 못하는 등 데이터 처리 방식에서 몇 가지 단점을 발견했습니다.DeepMind는 2017년 7월에 조사에 대한 생각을[121] 발표하면서 "우리는 더 잘 할 필요가 있습니다"라고 말하고 투명성, 감독 및 참여를 위해 시작한 몇 가지 활동과 이니셔티브를 강조했습니다.여기에는 환자 및 공공 참여[122] 전략을 수립하고 협력 관계를 투명하게 하는 것이 포함되었습니다.

2017년 5월, 스카이 뉴스는 내셔널 데이터 가디언, 데임 피오나 칼디콧으로부터 유출된 편지를 발행하여 그녀의 "고려된 의견"에서 딥마인드와 로열 프리 간의 데이터 공유 계약이 "부적절한 법적 기반"[123]으로 이루어졌음을 밝혔습니다.정보위는 2017년 7월 로얄프리 병원이 딥마인드에 [124]환자 160만 명의 개인 데이터를 넘겼을 때 데이터보호법을 지키지 않았다고 판결했습니다.

딥마인드 윤리와 사회

2017년 10월 딥마인드는 딥마인드 윤리 및 [125]사회라는 새로운 연구 부서를 발표했습니다.그들의 목표는 사생활, 투명성, 공정성, 경제적 영향, 지배구조와 책임, AI 위험 관리, AI 도덕성과 가치, 그리고 AI가 세계의 과제들을 어떻게 해결할 수 있는지와 같은 주제들의 외부 연구에 자금을 지원하는 것입니다.그 결과, 그 팀은 AI의 윤리적 의미를 더 깊이 이해하고 AI를 보는 것이 [126]사회에 도움이 될 수 있기를 희망합니다.

딥마인드의 이 새로운 세분화는 딥마인드가 [127]속한 인공지능이 사람과 사회에 혜택을 주는 파트너십이라는 이름의 AI, 학계, 시민사회단체, 비영리단체 등을 활용하는 선도기업들의 파트너십과는 완전히 별개의 단위입니다.딥마인드 윤리 및 사회 위원회는 구글이 [128]딥마인드를 인수할 때 원래 구성하기로 합의한 계류형 AI 윤리 위원회와도 구별됩니다.

딥마인드 머신러닝 교수들

DeepMind는 3개의 기계 학습 의자를 후원합니다.

  1. 닐 로렌스가 소유한 [129]캠브리지 대학에서 컴퓨터 과학과와 기술과에서,
  2. 마이클 브론스타인이 [130]소유한 옥스퍼드 대학에서 컴퓨터 과학과에서 그리고
  3. 마크 데이젠로스(Marc Deisenroth)[131]가 개최한 유니버시티 칼리지 런던(University College London)에서 컴퓨터 과학과에 재학 중입니다.

참고 항목

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외부 링크