DeepMind se especializa en una forma avanzada de Machine Learning llamada Reinforcement Learning. Han desarrollado efectivamente algoritmos para resolver problemas de toma de decisiones secuenciales inciertas de alta dimensión. Los métodos de aprendizaje de refuerzo más avanzados mejoran los mecanismos para la representación del conocimiento, la búsqueda y el razonamiento a nivel humano. (Puede encontrar un documento de los fundadores de DeepMind sobre el aprendizaje por refuerzo aquí).
Hasta ahora, los métodos desarrollados de Machine Learning y AI se han centrado principalmente en la tarea de predicción. Con DeepMind, Google obtiene una herramienta de aprendizaje de refuerzo profundamente arraigada en la psicología del comportamiento y la neurociencia para mejorar el modelado previsto y proporcionar una solución para reducir la cantidad de intervención humana y mejorar la toma de decisiones.
Se puede usar con los autos sin conductor de Google para mejorar el conocimiento de las rutas. A través de entradas sensoriales de alta dimensión como la visión y el habla; el aprendizaje por refuerzo mejorará Google Glass y Google Now y quizás lo más fundamental sea que mejorará la forma en que Google ofrece anuncios a los usuarios de Google.
La investigación académica del equipo de DeepMind es extremadamente complementaria a los productos de Google, con expertos en aprendizaje automático de imágenes y robótica y personas que han trabajado o estudiado con Geoffrey Hinton, quien recientemente se unió a Google en su desarrollo de inteligencia artificial.
- ¿Se necesita una base matemática / estadística sólida para aprender aprendizaje automático, big data o IA?
- ¿Qué es el embolsado en el aprendizaje automático?
- ¿Por qué no podríamos usar una técnica similar al 'copyleft' para evitar que una IA fuerte cree otras IA que puedan sortear las restricciones de comportamiento incorporadas?
- Cómo hacer un programa que entienda lo que significan los datos dados
- ¿Las antiguas escrituras védicas discuten la Inteligencia Artificial?
Los algoritmos de aprendizaje de refuerzo efectivos pueden ayudar a las personas a tomar mejores decisiones, ya que proporcionará a los usuarios los mejores datos disponibles.
Esta adquisición acerca a Google a la construcción de un “amigo cibernético” que escucha las conversaciones telefónicas, lee su correo electrónico y rastrea cada uno de sus movimientos, si lo permite, por supuesto, para que pueda decirle cosas que desea saber incluso antes usted pregunta.
Adquisición de DeepMind de Google en aprendizaje por refuerzo
