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私のDeepMindインターンからメンターへの道のり

元インターンであり、現在はインターンマネージャーとして活躍するリチャード・エベレット氏は、DeepMindへの道のりを語り、DeepMindを志す人々に対してのアドバイスやヒントを共有しています2023年のインターンシップ応募は9月16日に開始されますので、詳細についてはhttps//dpmd.ai/internshipsatdeepmindをご覧ください

Life at DeepMind

私たちのブレークスルーの影響を最大化する

DeepMindのCBOであるColinは、Alphabetとの協力について話し、倫理、説明責任、安全性を私たちが行うすべてのことに統合する方法について述べています

Company

安全な対話エージェントの構築

私たちの最新の論文では、Sparrowという対話エージェントを紹介しますこのエージェントは有用であり、危険な回答や不適切な回答のリスクを軽減します私たちのエージェントはユーザーと話し、質問に答え、必要に応じてGoogleを使用してインターネットを検索し、回答に基づく根拠を提供します

research

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

Technical blog

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

Applied

データエンリッチメントのためのベストプラクティス

DeepMindでは、われわれの目標は、オペレーティングプリンシプルに従って、すべての取り組みが最高水準の安全性と倫理性を満たすことですその出発点となるものの一つは、データの収集方法です過去12ヶ月間、われわれはパートナーシップオンAI（PAI）と協力し、これらの課題を慎重に検討し、責任ある人間データの収集のための標準化されたベストプラクティスとプロセスを共同開発しました

Company

次世代の終わりのない学習者のベンチマーク化

私たちの新しい論文、NEVIS’22：コンピュータビジョン研究の30年間からサンプリングされた100のタスクのストリームを提案し、効率的な知識転送の問題を制御可能で再現可能な環境で研究するためのプレイグラウンドを提供しますNever-Ending Visual classification Stream（NEVIS’22）は、評価プロトコル、初期ベースラインのセット、オープンソースのコードベースに加えたベンチマークストリームですこのパッケージは、モデルが将来のタスクをより効率的に学習するために、どのように知識を継続的に積み上げることができるかを研究者に提供します

Technical blog

ビデオゲームの世界でインタラクティブなエージェントを構築する

ほとんどの人工知能（AI）の研究者は、現在、状況に即した相互作用の微妙なニュアンスを捉えることができるコンピュータコードを書くことは不可能だと考えていますその代わり、現代の機械学習（ML）の研究者は、このような相互作用についてデータから学ぶことに焦点を当てています人間の指示を理解し、開放的な条件下で安全に行動できるエージェントを迅速に構築するために、私たちはビデオゲーム環境内での研究フレームワークを作成しました今日、私たちは [リンクを挿入] ペーパーと、ビデオのコレクションを公開しており、それらは私たちが人間の曖昧な概念を理解できるビデオゲームAIの構築における初期のステップを示していますしたがって、それらは人々と自分たちの言葉で相互作用を始めることができます

research

DeepMindの最新研究（NeurIPS 2022）

NeurIPSは人工知能（AI）と機械学習（ML）の世界最大のカンファレンスであり、私たちはダイヤモンドスポンサーとしてイベントをサポートし、AIとMLコミュニティでの研究進展の交流を促進することを誇りに思っていますDeepMindのチームは、仮想パネルやポスターセッションで、35の外部との共同研究を含む47の論文を発表しています

research

ストラテゴをマスターする：情報の不完全なクラシックゲーム

ゲームをプレイする人工知能（AI）システムは新たなフロンティアに進化しましたチェスや囲碁よりも複雑で、ポーカーよりも巧妙なクラシックなボードゲームであるストラテジョを、AIエージェントであるDeepNashが自己対戦を通じて人間のエキスパートレベルまで学習し、Science誌に発表されました

research

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