DeepMind машиналық оқытумен және жасанды интеллектпен айналысады. Ол 2010 жылы Лондонда құрылған.

DeepMind модельдерінің бірі – AlphaGo, ойыншының Go ойнауын жеңілдету үшін жасалған жасанды интеллект. 2016 жылы AlphaGo бес ойын сериясында Go бойынша әлем чемпионатында жеңіске жетті.

DeepMind сонымен қатар белгісіз ережелер мен стратегияларсыз шахмат, Go және Blackjack ойнай алатын AlphaZero жасанды интеллектін жасады. Оның орнына AlphaZero бұл ойындарды машиналық оқытуды қолдана отырып ойнауды тиімді үйренеді.

Екінші жағынан, DeepMind құрылған мәселелер жинағын шешуге қабілетті сыни интеллект жасайтын жалпы жасанды интеллект құрумен айналысады.

BUKI базарының қолдауымен дайындалған: https://buki.kz/repetitor/matematika/astana/

Математикамен жұмыс істей отырып, AI түйін құрылымы теоремасын сәтті түзете алды. 

Бұл жаңалық жаңа міндеттер туғызды және өзара байланысты мәселелерді шешуге мүмкіндіктер ашты. 2020 жылы DeepMind математиктермен бірлесе отырып, үш өлшемді кеңістіктегі түйіндердің құрылымы туралы теореманы құрған AI көрсетті. Бұл теорема түйіндердің құрылымының тарихи математикалық мәселесін шешуге мүмкіндік береді.

Теорема 3D кеңістігіндегі кез келген түйінді қарапайым компоненттерге («қарабайырлар» деп аталады) бөлуге мүмкіндік береді. Бұл жаңалық физика, математика және компьютерлік графикада қолданбалы мүмкіндіктер ашады.

Теориялық гипотезаның ашылуы және оның маңызы.

DeepMind теориясы модельдерді жасанды түрде жасау және оларды сәйкес, көрінетін көріністермен үйрету және т.б. болып табылады. DeepMind теориясы сияқты күрделі бағдарламалау мәселелерін шешу үшін пайдаланылады, мысалы, нейрондық желілер және кері нейрондық желілер сияқты жоғары деңгейлі оқыту алгоритмдерін жасау үшін қолданылады. Ең бастысы, теориялық терезелер жасанды интеллектті бағдарламалау және машиналық оқыту саласында маңызды рөл атқарады және оларды DeepMind жобасында пайдалану тиімдірек, нақты және автоматты үлгілерді жасауға көмектеседі.

AI ғалымдардың, көрнекті математиктердің өмірін қалай жеңілдетеді?

Мысалы, AI жаңа қарым-қатынастар мен трендтерді анықтауға және бұрынғы дағдыларды құруға көмектесетін модельдер арқылы үлкен көлемдегі деректерді автоматты түрде ашу және талдау үшін пайдаланылуы мүмкін.

Көптеген математикалық теоремалар мен AI дәлелдері үшін олардың дұрыстығын сарапшы математиктер тексеріп, тексеруі керек. Сонымен қатар, AI көмегімен зерттеу деректерді егжей-тегжейлі түсіну және AI жасаған нәтижелерді түсіндіру мүмкіндігін талап етеді.