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OpenAI、DeepMind在內研究人員與科技巨頭聯署 呼籲應對人工智慧帶來的風險
非營利組織Center for AI Safety (CAIS)公布人工智慧專家聯署聲明，呼籲降低人工智慧的毀滅風險，簽署者包括OpenAI和DeepMind的高級成員，強調應對人工智慧的潛在風險如同對待流行疾病和核戰。 除了日前由Elon Musk、Steve Wozniak等人共同呼籲科技業者應至少暫緩半年投入人工智慧技術研發，研究人工智慧安全性的非營利組織Center for AI Safety (CAIS)稍早也公布由諸多人工智慧技術專家簽署聲明，呼籲降低人工智慧可能帶來毀滅風險將是當前首要任務。 在此簽署聲明中，更將人工智慧可能產生風險與流行疾病、核子戰爭畫上等號，藉此強調此技術產生
Mash Yang
1 年前
照片中提到了ade、Google Brain，跟谷歌有關，包含了亞麻布、谷歌大腦、人工智能、谷歌研究
Google 合併 DeepMind 與 Google Brain 加速人工智慧技術發展
DeepMind和Google底下研究院的Google Brain合併為Google DeepMind，由原DeepMind執行長Demis Hassabis將帶領，意味Google希望在人工智慧技術競爭中投入更多資源，與OpenAI等業者競爭，並在搜尋技術應用發展中尋找優勢。 Alphabet及Google執行長Sundar Pichai稍早宣布，將把原本隸屬Alphabet的子公司DeepMind，以及隸屬Google底下研究院的Google Brain合併，未來將以Google DeepMind為稱，藉此以更多整合資源佈局人工智慧技術發展。 而合併後的Google DeepMind將由原
Mash Yang
2 年前
照片中提到了DeepMind，跟深心有關，包含了谷歌深度思維、人工智能、機器學習、深度學習
編劇要失業？DeepMind 公布劇本編寫人工智慧語言模型「Dramatron」 輸入簡單條件之後即可創作完整劇情內容
DeepMind表示「Dramatron」訓練資料來源多半來自網路內容、新聞、書籍等內容，因此產生腳本內容可能還是會有偏見或冒犯文字等情況，甚至可能出現侵權內容，因此建議使用者利用「Dramatron」進行創作時，依然要作內容檢視，避免造成更大影響。 DeepMind近期對外公布新款人工智慧語言模型「Dramatron」，將能在使用者輸入簡單條件之後，即可快速建構完整電影或劇情腳本。 依照說明，「Dramatron」利用階層化應用語言模型框架，透過分析使用者輸入基本劇情摘要，即可透過一系列內容建構，進而完成一部電影或劇情腳本，甚至連劇名、角色、劇情節奏、地點描述與對話內容都能完整列出，而使用者
Mash Yang
2 年前
照片中提到了AN T URER ATY、BAAENEANAETI、EXE ENAIIG OA，包含了質地、馬什迪吉、人工智能、古希臘、深心
DeepMind 建立全新人工智慧模型「Ithaca」 協助歷史學家修復古希臘碑文缺失文字
用於修復、重建受損碑文內容時，Ithaca的精準度可達62%，並且能以71%正確率將碑文內容依照古代84個地理位置分類，並且將碑文創作時間依照古希臘所處30年間進行排序。在Ithaca協助之下，DeepMind強調將能協助歷史學家從原本僅有25%修復正確率增加至72%。 Alphabet旗下人工智慧公司DeepMind，近期宣布建立全新人工智慧模型Ithaca，將可用於解析古希臘碑文所缺失文字，並且能將碑文內容依照年份、所處地理位置進行分類，以利歷史學家進行後續研究。 依照DeepMind說明，Ithaca是透過約78608個古希臘碑文形成的數據量進行訓練，這些資料分別以歷史學家研究理解結果分
Mash Yang
3 年前
照片中提到了TechCrunch、Тech、2016，跟技術衛星有關，包含了穆斯塔法·蘇萊曼、穆斯塔法·蘇萊曼、深心、人工智能、倫敦
DeepMind 共同創辦人 Mustafa Suleyman 離開 Google 坦承 Google 人工智慧技術道德倫理規範仍有改善空間
在2014年由Google以5億美元價格收購後，DeepMind始終嘗試與Google體系維持一定距離，其中包含透過組建獨立人工智慧倫理委員會，或是透過法律方式確保本身在Google體系內部獨立性，但成效微乎其微，後續更有不少Google員工反對公司將人工智慧技術應用在軍事領域，或是其他違反公司發展精神的場景。 DeepMind共同創辦人Mustafa Suleyman目前已經離開Google，並且加入風險投資公司Greylock Partners。 在此之前，Mustafa Suleyman因其高壓管理方式引發DeepMind員工抱怨，因此在2019年被迫離開DeepMind，轉入Googl
Mash Yang
3 年前
照片中包含了谷歌 deepmind alphafold、折疊、蛋白、深心、人工智能
Alphabet 成立新藥物研發公司 以 DeepMind 人工智慧提供藥物分析模型 加快新藥研發
DeepMind已經提出AlphaFold2人工智慧系統，透過類神經網路在幾分鐘內完成蛋白質折疊結構分析，並且標榜可達原子等級的精準度。配合可精準預測蛋白質折疊結構，將有助於新藥研發，讓藥物分子能正確與蛋白質結合，進而產生藥效，因此能否正確分析蛋白質折疊結構，通常被視為新藥研發成功與否關鍵。 Alphabet宣布，將以旗下DeepMind人工智慧技術成立藥物研發公司Isomorphic Laboratories。 不過，Isomorphic Laboratories本身並非投入藥物生產，而是藉由DeepMind人工智慧技術提供藥物相關分析模型，讓藥商能以此加快新藥研發速度。 而DeepMind
Mash Yang
3 年前
Google 採用 AI 技術設計新一代 TPU ，僅需 6 小時就達到人類需要花費數個月的成果
AI 技術雖然目前還未達到能夠解決非理性的思考邏輯，但是對於理性的領域表現卻相當出色，當初 NVIDIA 執行長黃仁勳也說過，未來的 AI 程式可能也會由 AI 進行撰寫；而 Google 在" Nature "科學期刊新發表的論文，則表示當前 Google 已經使用 AI 進行下一代 AI 專用晶片 TPU 的設計，且僅需 6 個小時就等同於人類科學家花費數個月的成果。 根據 Google 工程師的說法，他們用於 AI 晶片設計的演算法與人類差不多，但關鍵是能夠大幅縮減設計時間； Google 用於晶片設計的技術為" floorplanning "，所
Chevelle.fu
3 年前
照片中包含了零、零、走、將木、深心
DeepMind 打造會自主學習的人工智慧 MuZero 有助自駕車、機器人面對新的未知狀況
DeepMind在MuZero技術採用不同作法，而是讓人工智慧可依照當前蒐集資訊進行分析學習，藉此縮短在變動條件環境運算所需時間，其中包含當前決策價值、最佳運算決策，以及前一個決策執行成果，藉此進行反覆學習，進而從中學習最佳規則執行決策能力。 可在更短時間熟悉未知規則運算模式 Alphabet旗下人工智慧技術公司DeepMind，宣布推出名為MuZero的人工智慧系統，標榜在完全不了解規則情況下，即可快速熟悉圍棋、西洋棋、將棋，或是57款Atari電子遊戲遊玩規則，並且取得更好遊玩表現。 依照DeepMind說明，MuZero的技術背後，代表可藉由人工智慧技術也覺日常生活中複雜規則，或是事前無
Mash Yang
4 年前
照片中跟歐內斯特·貝文學院有關，包含了教育、電腦顯示器、個人電腦、電腦硬件、電腦
DeepMind AI 人工智慧破解困擾科學家 50 年的蛋白質折疊結構難題
過去推動的Folding@home計畫，就是希望透過使用者貢獻空閒運算效能，透過連網協作方式組成龐大運算資源，藉此研究蛋白質折疊結構，就連NVIDIA過去也曾藉由GPU運算資源投入此項研究。 將有利於更多蛋白質相關疾病改善 DeepMind宣布，藉由旗下人工智慧技術順利解決過去50年以來始終讓科學家難以精準預測的蛋白質折疊結構。 由蛋白質是生物重要運作基礎，而依照不同折疊結構，將使蛋白質對應不同生物機能，因此針對蛋白質的研究，從很早之前就已經投入發展，希望能藉由掌握蛋白質折疊結構，藉此研發更多能改善疾病的解藥，或是解決更多與蛋白質相關問題。 不過，蛋白質可能折疊結構相當複雜，至少存在10的30
Mash Yang
4 年前
AlphaGo的開發公司DeepMind 將以海馬記憶模式設計 打造全新「MEMO」人工智慧架構
DeepMind預期將可藉由「MEMO」解決更多抽象，或是前所未見問題，透過更深層的推理能力找出合適解答。     Alphabet旗下子公司DeepMind，稍早宣布提出能以遠距推理的全新人工智慧技術架構「MEMO」，預期可對應更大規模或更深入的推理運算。     「MEMO」的設計理念，源自自然界中海馬的記憶模式，藉由模式分離 (pattern separation)方式將記憶內容各別獨立儲存，並且以最大程度降低記憶內容之間的干擾。   在「MEMO」的架構設計裡，便是透過一組陳述事實與儲存在外部設備的內容，並且透過另一組檢索系統，讓人工智慧運算過程實際決定答案之前可以有更多決策比對，藉此
Mash Yang
5 年前
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