DeepMind je podjetje, ki se že od leta 2010 ukvarja z razvojem umetne inteligence (UI). Sprva so vanj vlagala znana imena tehnologije, kot denimo Elon Musk (SpaceX in Tesla), predlani pa ga je kupil velikan Google in k firmi dodal še svoje ime.

Širši javnosti je postalo znano z naraščajočo aktualnostjo UI-ja. Bolje rečeno, z vse pogostejšimi opozorili znanih imen, da bi nas umetna inteligenca lahko prehitela v roku nekaj desetletij. Nepovratno. S tem bi lahko prej ali slej prišli vse od tehnološke singularnosti, kjer bi bilo za človeštvo po futurologu Rayu Kurzweilu dobro poskrbljeno, pa do katastrof, pred katerimi redno svari Stephen Hawking.

Tudi zato so stari lastniki DeepMinda pred prodajo od Googla izsilili ustanovitev Odbora za etiko UI-ja.

Spopad ... umov
Zdaj se je Google DeepMind proslavil s prvim večjim uspehom. Njegov program z imenom AlphaGo se je naučil igrati kitajsko namizno igro go, ki je zaradi ogromnega števila mogočih kombinacij še kompleksnejša od šaha. Podjetju je uspelo za igralno mizo privabiti evropskega prvaka, Fana Huia. Po petih igrah je bil izid pet proti nič za AlphaGo, so sporočili z revije Nature, kjer je objavljen tudi znanstveni članek o dosežku.

AlphaGo je pometel tudi z računalniško konkurenco. Google DeepMind seveda ni edino podjetje, ki razvija tovrstne programe. Ko so jih preizkusili drugega proti drugemu, je po navedbah revije Nature zmagal v 99,8 odstotka iger.

Zdaj ga čaka še igra s svetovnim prvakom. Korejec Lee Sedol se bo s programom "spopadel" marca letos, so napovedali v podjetju. Obstaja tudi možnost prenosa v živo, piše na spletni strani podjetja.

Samosvoja zasnova
Raznovrstni računalniki so do zdaj zmagali v številnih igrah. Najodmevnejši je bil spopad med svetovnim šahovskim prvakom Garijem Kasparovom leta 1997, ko je ta podlegel IBM-ovemu računalniku Deep Blue. Veliko pozornosti je dobil digitalni Watson, ko je odnesel prvo nagrado v kvizu Jeopardy! Toda ti računalniki so bili čisto namenski, razviti le za eno samo nalogo, za katero so se povsem specializirali. V razvoju Globoke modrine so denimo sodelovali številni šahovski velemojstri.

DeepMindova zasnova je popolnoma drugačna. Umetno inteligenco poskušajo razviti na podlagi programske simulacije nevronskih mrež, torej do neke mere posnemajo delovanje možganov. Računalnik med simuliranimi živčnimi celicami vzpostavlja povezave, te pa se sproti spreminjajo na podlagi pridobljenih izkušenj. Te so lahko s katerega koli področja. Računalnik mora sam prepoznati, v katero okolje so ga postavili in kakšne so tam naloge.

Uči se tudi na podlagi primerov. AlphaGo je pregledal milijone iger med profesionalnimi igralci goja. S tem je počasi pridobil znanje, kateri položaji v igri so najboljši, katere strategije najbolj zanesljive. Nadalje so ta program namestili na 50 računalnikov in pripravili, da je igral sam proti sebi, neutrudno in neutrudno, in pridobival dodatne izkušnje.
Vse to pri goju, kjer je različnih mogočih različnih iger - tako Nature - več kot atomov v vesolju, kar 10¹⁷⁰, pride še kako prav. Tu surova računska sila, poglavitna prednost digitalnih obdelovalcev podatkov, enostavno ne pride v poštev.

Program z vidom
Še v enem oziru je program podoben človeku. DeepMindov program deluje vizualno: dobesedno analizira vsako piko slike, ki jo "vidi", in odločitve sprejema na tej podlagi. Začel je z gledanjem in nato igranjem starih Atarijevih dvorazsežnostnih iger, kot se jih marsikdo lahko spomni iz osemdesetih let prejšnjega stoletja. Tudi tam mu je pri marsikateri uspelo ugnati najboljše zanesenjake v kozji rog.
In še zanimiveje - pri marsikateri mu to ni uspelo, ostal je daleč pod rekordi. Pac-Man, še tako enostavna igra pobiranja pik po malem labirintu med bežanjem pred duhci, je za DeepMindov samoučeči skupek kode prezahtevna.

Tudi to kaže, da računalniku manjka zmožnost učinkovitega prenosa in aplikacije lekcij z enega področja na drugo. Nekaj, kar ljudje počnemo mimogrede, še navaja revija Nature.

Na DeepMindu napovedujejo, da se bodo počasi začeli preizkušati v trirazsežnostnih okoljih, denimo pri kultni strelski igri Doom.

Nevrosinaptični čipi
Medtem ko omenjeno podjetje svoje "nevrone" povezuje s programskimi simulacijami, nekatera podjetja razvijajo tovrstno strojno opremo. IBM denimo razvija čip TrueNORTH, ki ne temelji na klasični računalniški zgradbi, kjer sta enoti za shranjevanje in obdelavo podatkov ločeni, temveč vse skupaj opravlja 4.096 "nevrosinaptičnih jeder" v njem. IBM se pohvali, da je čip še posebej zmogljiv pri prepoznavanju podob. Sposoben je denimo ves čas v živo "gledati" visokoločljivostni videoposnetek zelo prometne ulice in vsak trenutek sproti določiti, kateri piksel pripada kateremu objektu.
Na Stanfordu nadalje razvijajo integrirano vezje, ki spet posnema možgane, s čipi Neurocore. Pohvalijo se predvsem z energetsko učinkovitostjo v primerjavi z drugimi.
Ne nazadnje pa znanstveniki v računalniku ne poskušajo le okvirno posnemati, temveč do zadnje nadrobnosti poustvariti delovanje možganov. Za zdaj je tu napredek zelo počasen, toda obstaja: v okviru evropskega projekta Human Brain Project jim je uspelo poustvariti droben reženj možganov glodavca.