«Google Desata la Revolución con Gemini: Un Vistazo Profundo al Modelo de Inteligencia Artificial Multimodal | Publicado por @elojoweb» Jueves 7 diciembre 2023 : 00:52 am
«Explorando las Profundidades de Gemini: El Nuevo Avance de Google en Inteligencia Artificial Multimodal»
Google lanzó ayer por la mañana Gemini, un modelo de Inteligencia Artificial (IA) multimodal que puede generar y comprender, operar y combinar diferentes tipos de información. Esto incluye texto, imágenes, audios, videos y lenguajes de programación, según un comunicado de la compañía.
Mente profunda
NUESTRA MISIÓN
Construya IA de manera responsable para beneficiar a la humanidad
Nuestra visión
Vivimos en una época apasionante en la que la investigación y la tecnología de la IA están generando avances extraordinarios.En los próximos años, la IA (y, en última instancia, la inteligencia artificial general (AGI)) tiene el potencial de impulsar una de las mayores transformaciones de la historia.
Somos un equipo de científicos, ingenieros, especialistas en ética y más, que trabajamos para construir la próxima generación de sistemas de inteligencia artificial de manera segura y responsable.
Al resolver algunos de los desafíos científicos y de ingeniería más difíciles de nuestro tiempo, estamos trabajando para crear tecnologías innovadoras que podrían hacer avanzar la ciencia, transformar el trabajo, servir a comunidades diversas y mejorar la vida de miles de millones de personas.
La IA tiene el potencial de ser una de las tecnologías más importantes y beneficiosas jamás inventadas.
DEMIS HASSABIS COFUNDADOR Y CEO DE GOOGLE DEEPMIND
Un satélite en órbita sobre la Tierra.El viaje de Google DeepMind
Google DeepMind reúne dos de los laboratorios de inteligencia artificial más importantes del mundo (Google Brain y DeepMind) en un equipo único y enfocado dirigido por nuestro director ejecutivo, Demis Hassabis. Durante la última década, los dos equipos fueron responsables de algunos de los mayores avances en investigación en IA, muchos de los cuales sustentan la floreciente industria de la IA que vemos hoy.
DeepMind comenzó en 2010 con un enfoque interdisciplinario para construir sistemas generales de IA. El laboratorio de investigación reunió nuevas ideas y avances en aprendizaje automático, neurociencia, ingeniería, matemáticas, simulación e infraestructura informática, junto con nuevas formas de organizar los esfuerzos científicos.
El laboratorio logró un éxito temprano al ser pionero en el campo del aprendizaje por refuerzo profundo (una combinación de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo) y utilizar juegos para probar sus sistemas. Uno de sus primeros avances fue un programa llamado DQN , que aprendió a jugar 49 juegos diferentes de Atari desde cero simplemente observando los píxeles sin procesar en la pantalla y diciéndole que maximizara la puntuación.
En 2015, DeepMind presentó AlphaGo , el primer programa informático que derrotó a un campeón mundial de Go. Go fue un gran desafío de larga data en IA y el logro histórico de AlphaGo se consideró una década adelantado a su tiempo. AlphaGo inspiró una nueva era de sistemas de inteligencia artificial y sus sucesores, AlphaZero y MuZero , son cada vez más generales y capaces de resolver muchos juegos diferentes, así como problemas complejos del mundo real, desde comprimir videos de YouTube hasta descubrir nuevos algoritmos informáticos más eficientes .
Un tablero de Go: un tablero cuadriculado con piedras blancas y negras sin marcar colocadas sobre él.
Tras el éxito de AlphaGo, el equipo de DeepMind buscó juegos cada vez más complejos que capturaran diferentes elementos de inteligencia.
En 2019, demostramos AlphaStar , el primer sistema de IA que derrota a un jugador profesional de primer nivel en StarCraft II, considerado uno de los juegos de estrategia en tiempo real (RTS) más desafiantes y uno de los deportes electrónicos más jugados de todos los tiempos.
El equipo también inventó WaveNet , un modelo realista de conversión de texto a voz que se utilizó como la voz del Asistente de Google e introdujo gran parte de la tecnología que se utiliza en los sistemas de IA generativa actuales.
Luego, en 2020, DeepMind lanzó AlphaFold , un sistema de inteligencia artificial que predice con precisión modelos 3D de estructuras de proteínas, catalizando una nueva ola de progreso en biología. Otros avances incluyen escribir programas informáticos a un nivel competitivo con AlphaCode , descubrir algoritmos de clasificación más rápidos con AlphaDev , avanzar en las predicciones meteorológicas con una precisión incomparable y controlar el plasma en reactores de fusión nuclear.
Google Brain comenzó en 2011 en X, the moonshot factory , explorando cómo la IA moderna podría transformar los productos y servicios de Google y promoviendo su misión de organizar la información del mundo y hacerla universalmente accesible y útil.
Hoy en día, la infraestructura de Google se basa en los avances de investigación de Google Brain, incluido software de código abierto como JAX y TensorFlow , aprendizaje secuencia a secuencia para traducción automática y sistemas complejos de aprendizaje automático para clasificar los resultados de búsqueda y servir y organizar anuncios en línea.
Una ilustración de cómo se ve la estructura de una proteína, en una vista extremadamente ampliada.
En 2017, Brain inventó la arquitectura Transformer , un elegante sistema de redes neuronales que sustenta casi todos los grandes modelos de lenguaje y revolucionó el campo de la IA. A lo largo de los años, Brain ha seguido impulsando lo que es posible con Transformers, desde el código abierto como BERT hasta la mejora de las búsquedas de Google . Modelos como LaMDA mostraron el potencial de estos tipos de sistemas de IA para ser aún más conversacionales, mientras que la familia de modelos PaLM mostró cuán ampliamente capaces pueden ser estos modelos. También han marcado el comienzo de una nueva era de sistemas de inteligencia artificial para el consumidor, incluido el experimento colaborativo Bard de Google.
El equipo también ha avanzado en el estado del arte en robótica mediante el uso de un modelo de lenguaje grande en un sistema robótico con PaLM-SayCan , y la creación de un modelo de acción de lenguaje visual más generalizado con RT-2. Brain también fue pionero en el uso del aprendizaje automático en el proceso creativo con Magenta y modelos de generación de texto a imagen como Imagen .
El trabajo del equipo en el Modelo Universal del Habla permite una mejor comprensión de más idiomas hablados en todo el mundo, mientras que iniciativas como el Proyecto Euphonia mejoran la comunicación de las personas con discapacidades del habla.
Ahora, como Google DeepMind, nuestro talento de clase mundial está aprovechando nuestra incomparable infraestructura informática para crear la próxima ola de avances en investigación y productos transformadores. Guiados por el método científico y con un enfoque holístico de la responsabilidad y la seguridad, estamos trabajando para garantizar que la IA beneficie a todos y ayude a resolver los mayores desafíos que enfrenta la humanidad.
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