DeepMind

**DeepMind** es una compañía de inteligencia artificial inglesa. Creada en 2010 como DeepMind Technologies, fue adquirida en 2014 por Alphabet Inc, empresa matriz de Google.

La compañía ha creado una red neuronal que aprende cómo jugar a los videojuegos de una manera similar a la de los seres humanos, así como una máquina de Turing Neural, o una red neuronal que puede ser capaz de acceder a una memoria externa como una máquina convencional de Turing, lo que resulta en una computadora que imita la memoria a corto plazo del cerebro humano.

La compañía generó titulares en 2016 después de que su programa AlphaGo derrotó a un jugador humano profesional de Go de 9 dan por primera vez.

##### **Historia**

En 2010 el start-up fue creado por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman.​ Hassabis y Legg se conocieron por primera vez en UCL en la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby.

La compañía creó una red neuronal que aprende a como jugar videojuegos de manera similar a los humanos​ y una red neuronal que puede ser capaz de acceder a la memoria externa como una máquina de Turing convencional, resultando en una computadora que parece imitar posiblemente la memoria a corto plazo del cerebro humano.

**Cómo funciona Google DeepMind**

El corazón de Google DeepMind es un enfoque conocido como aprendizaje profundo (deep learning). Este enfoque se basa en redes neuronales artificiales profundas que están diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes neuronales están compuestas por capas interconectadas de nodos o neuronas, y cada capa procesa y extrae características de la información de entrada.

El proceso de entrenamiento de una red neuronal en Google DeepMind es esencial para su funcionamiento. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para ajustar los pesos y las conexiones de la red neuronal, de modo que pueda reconocer patrones y hacer predicciones precisas.

Este entrenamiento se realiza utilizando grandes cantidades de datos y se basa en la retroalimentación proporcionada por un conjunto de datos de referencia.

**Casos de uso de Google DeepMind**

**-Juegos**: Google DeepMind es conocido por su éxito en el ámbito de los juegos. Uno de los logros más notables fue en el juego de estrategia compleja Go, donde su programa AlphaGo derrotó al campeón mundial de ajedrez. Demostró así una capacidad excepcional para la toma de decisiones y el aprendizaje estratégico.

**-Salud**: DeepMind también ha incursionado en el campo de la salud, colaborando con hospitales y profesionales médicos para desarrollar sistemas de IA que puedan ayudar en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Por ejemplo, han creado algoritmos para detectar y predecir la progresión de enfermedades oculares, como la degeneración macular.

**-Energía**: Google DeepMind ha aplicado su experiencia en IA al campo de la energía, desarrollando algoritmos que optimizan el consumo de energía en centros de datos. Estos algoritmos pueden ajustar automáticamente la configuración de los equipos para minimizar el consumo de energía sin comprometer el rendimiento.

**Google DeepMind** ha demostrado ser una fuerza impulsora en el campo de la inteligencia artificial, llevando los límites de lo que es posible con esta tecnología. A través de su enfoque de aprendizaje profundo y su capacidad para entrenar redes neuronales en problemas complejos, Google DeepMind ha logrado avances significativos en el sector de la Inteligencia Artificial en diferentes áreas como la salud o la gestión energética.

**AlphaGo**

En 2016, el programa DeepMind AlphaGo venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol, cuatro veces de cinco. Mientras que las máquinas habían sido capaces de vencer a los humanos en el ajedrez e incluso en los concursos de Jeopardy, el juego de mesa chino Go era diferente. En comparación con 20 movimientos posibles en una posición promedio en el ajedrez, hay 200 movimientos posibles en Go que producen más permutaciones que átomos en el universo. AlphaGo aprendió el juego analizando los datos históricos de cientos de juegos anteriores y los movimientos que hicieron los campeones de Go para ganar. Basado en esto análisis, la IA luego ideó sus propias estrategias.

Se realizaron varias mejoras a la IA durante los años siguientes. Sorprendentemente, una versión actualizada llamada AlphaGo Zero pudo derrotar a la versión anterior AlphaGo 100 juegos a 0.

**AlphaZero**

La máquina desarrollada por DeepMind cuenta con un algoritmo más sencillo y versátil que le permite aprender de cero y dominar el ajedrez, el go y el shogi. Han pasado veinte años desde aquello. Hoy, uno de los campeones más implacables de la IA es AlphaZero , un programa de ordenador desarrollado por la compañía DeepMind y que nace de AlphaGo, que fue capaz de derrotar al mejor jugador de go del mundo . AlphaZero es capaz de alcanzar un nivel de maestría sobrehumana en el ajedrez, el go y el shogi, y además lo hace aprendiendo. Puede aprender desde cero, tan solo conociendo las reglas, en solo 24 horas, sencillamente por el hecho de jugar contra sí mismo. Ya no necesita que nadie programe reglas que debe seguir, o hacer infinidad de cálculos antes de cada jugada.

Hace unos años, DeepMind publicó un borrador en el que demostraba que AlphaZero, era capaz de derrotar a los programas más avanzados para jugar a los tres juegos comentados: Stockfish, Elmo y el propio AlphaGo Zero. Lo hizo usando circuitos diseñados para permitir el aprendizaje maquinal y basados en redes neurales.

**Gato**

Gato es un modelo de inteligencia artificial lanzado en mayo de 2022 por la compañía DeepMind, que puede completar más de 600 tareas distintas que te sorprenderán. ¡Las habilidades de este sistema van desde acomodar bloques con un brazo robot y analizar imágenes, hasta jugar Atari!

*Funciones del modelo de IA Gato*

El secreto de Gato es tokenizar (llevar a espacio vectorial) y convertir en secuencias de una sola dimensión cada dataset de entrenamiento. Estos pueden ser textos, imágenes, movimientos, acciones en videojuegos y cualquier tipo de dataset utilizado para entrenar este modelo. Conoce más acerca de sus funciones.

1. Guía el movimiento de brazos robóticos

2. Juega Atari en una videoconsola

3. Analiza imágenes

4. Responde conversaciones en un chat

Las desventajas de que Gato se vincule a tareas físicas están en que la sociedad llegue a antropomorfizar (darle enfoque de humano) al agente y le den la misma importancia que a una persona. También podría entender el contexto de una manera distinta y confundir un juego de lucha de Atari con el contexto del mundo real y atacar. Por eso aún se requiere investigación ética, diseño y testeos sobre los modelos generalistas.

*Autores: Mariana Suárez Solano y Sophia Valega Martínez*