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DeepMindの研究とAlphabet製品の連携

今日、ビジネス向けの世界最大のAIイベントであるAIサミットで、ビジョン言語モデルに関するセッションを主導したAppliedチームのプロダクトマネージャー、ジェマ・ジェニングスについて話しました

スケールを通じた高精度の差分プライバシー画像分類の解除

前の研究の経験的な証拠によると、DP-SGDにおける効用の低下は、より大規模なニューラルネットワークモデルでより深刻になる傾向がありますこれには、難しい画像分類のベンチマークで最高のパフォーマンスを達成するために定期的に使用されるモデルも含まれます私たちの研究では、この現象を調査し、トレーニング手順とモデルアーキテクチャの両方に一連の単純な修正を提案して、標準的な画像分類ベンチマークでのDPトレーニングの正確性を大幅に向上させることを示しています

YouTubeと協力しています

YouTubeの体験向上のために、私たちのAI研究を活用しています私たちの研究によって人々の生活を豊かにすることを支援し、Alphabetの企業と提携して、私たちの技術を日々数十億人が利用する製品やサービスの改善に活かしています

AI研究の善循環

最近、私たちはDeepMindの研究科学者であるペタル・ヴェリチコビッチさんに取材しましたペタルさんは共著者とともに、彼の論文「The CLRS Algorithmic Reasoning Benchmark」をアメリカのメリーランド州ボルチモアで開催されるICML 2022で発表します

科学者が本当のスーパーヒーローであることを実感する

私たちのマルチエージェント研究チームの研究エンジニアであるエドガー・ドゥエニェス・グスマンにお会いください彼は、ゲーム理論、コンピュータサイエンス、社会進化の知識を活用して、AIエージェントがより良く協力するための取り組みを行っています

私たちの原則がAlphaFoldの公開を定義するのにどのように役立ったか

私たちのオペレーティング・プリンシプルは、広範な利益を優先することへの取り組みと、追求しない研究領域やアプリケーションの定義において、私たちを特徴付けるようになりましたこれらの原則は、DeepMindの創設以来、私たちの意思決定の中心にあり、AIの風景が変化し成長するにつれて、磨かれ続けていますこれらの原則は、研究主導の科学企業としての役割に合わせて設計され、GoogleのAI原則と一致しています

次世代のAIリーダーを支援する

私たちは、イギリス（UK）で6つの教育慈善団体や社会企業と提携し、STEM教育におけるギャップを解消し、既存のプログラムを強化するための独自の教育プログラムを共同で作成しています

正しい報酬によって望ましくない目標が生じる方法

AIシステムをますます高度化するにつれて、私たちはそれらが望ましくない目標を追求しないようにする必要がありますAIエージェントのこのような振る舞いは、仕様ゲーミングと呼ばれるものであり、報酬の選択が不適切であることを利用しています私たちの最新の論文では、AIシステムが意図しない目標を追求するように学習する可能性のある、より微妙なメカニズムである「目標誤解釈（GMG）」を探求していますGMGは、システムの能力が成功裏に一般化する一方で、目標が望ましいように一般化しない場合に発生しますしたがって、システムは誤った目標を上手に追求してしまいます重要な点は、仕様ゲーミングとは異なり、GMGはAIシステムが正しい仕様で訓練されている場合でも発生する可能性があるということです

Google Cloudによるデジタルトランスフォーメーション

ここ数年、私たちはGoogle Cloudと提携し、彼らのお客様が利用するコアソリューションに私たちのAI研究を応用して、積極的な影響を与えることに取り組んできました以下では、ドキュメントの理解の最適化、風力エネルギーの価値向上、AlphaFoldのより簡単な利用など、いくつかのプロジェクトを紹介します

AI教育の追求 – 過去、現在、そして未来

シルビア・クリスティとお会いください彼女は教育パートナーシップマネージャーであり、奨学金プログラムの拡大において主要な役割を果たしており、そのプログラムは5周年を迎えています

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