#299 – Demis Hassabis: DeepMind
Demis Hassabis 是 DeepMind 的首席执行官兼联合创始人。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Mailgun：https://lexfridman.com/mailgun- InsideTracker：https://insidetracker.com/lex 可获得 20% 的折扣- Onnit：https://lexfridman.com/onnit 可获得高达 10% 的折扣- Indeed：https://indeed.com/lex 可获得 75 美元信用额度- Magic Spoon：https://magicspoon.com/lex 并使用代码 LEX 可获
Leading a movement to strengthen machine learning in Africa
博弈论和多智能体团队的研究工程师 Avishkar Bhoopchand 分享了他加入 DeepMind 的历程，以及他如何努力提高深度学习在非洲的知名度。
Bridging DeepMind research with Alphabet products
今天，我们采访了 Applied 团队的产品经理 Gemma Jennings，她在 AI 峰会上主持了一场关于视觉语言模型的会议，AI 峰会是全球最大的商业 AI 活动之一。
Building a culture of pioneering responsibly
我之所以加入 DeepMind 担任首席运营官，很大程度上是因为我发现创始人和团队都同样关注积极的社会影响。事实上，在 DeepMind，我们现在倡导一个完美体现我自己的价值观和将技术融入人们日常生活的希望的术语：负责任地开拓。我相信，负责任地开拓应该是任何从事技术工作的人的首要任务。但我也认识到，当涉及到人工智能等强大而广泛的技术时，这一点尤其重要。人工智能可以说是当今最具影响力的技术。它有可能以无数种方式造福人类——从应对气候变化到预防和治疗疾病。但我们必须考虑到其积极和消极的下游影响。
From LEGO competitions to DeepMind's robotics lab
如果你想加入 DeepMind，那就去吧。申请、面试，然后尝试。你可能第一次不会成功，但这并不意味着你不能再试一次。我从未想过 DeepMind 会接受我，当他们接受我时，我认为这是一个错误。每个人都怀疑自己——我从未觉得自己是房间里最聪明的人。我经常有相反的感觉。但我了解到，尽管有这些感觉，我确实属于这里，我确实值得在这样的地方工作。对我来说，这段旅程始于尝试。
DeepMind’s latest research at ICLR 2022
除了作为赞助商和定期研讨会组织者支持此次活动外，我们的研究团队今年还发表了 29 篇论文，其中包括 10 篇合作论文。以下是我们即将进行的口头、焦点和海报展示的简要介绍。
DeepMind от Google заполняет пробелы в древних письменах
DeepMind 的人工智能在现代科学的许多领域都很明显——从控制反应堆内的等离子体到解决 50 年来的蛋白质折叠问题。为了帮助研究人类文字历史，该公司利用其技术重建不完整的古代文本。
Агенты ИИ способны быстро адаптироваться в постоянно меняющейся среде
DeepMind 的开放式学习团队开发了一种训练游戏 AI 系统的新方法。 DeepMind 团队没有像其他 AI 游戏系统那样基于数千个之前的游戏会话来训练系统，而是为新 AI 系统的代理提供了一组最低限度的技能，让他们用来实现一个简单的目标（例如，检测虚拟世界中的另一个玩家），然后开发它们。
MuZero осваивает го, шахматы, сёги и игры Atari не зная правил
DeepMind 旨在证明 AI 不仅可以精通某种游戏，而且甚至可以在不了解规则的情况下擅长该游戏。名为 MuZero 的新型 AI 代理不仅可以处理围棋、国际象棋和将棋等视觉上简单的策略游戏，还可以处理 Atari 的视觉上复杂的游戏。
AlphaFold 2 Explained: A Semi-Deep Dive
上个月底，谷歌机器学习研究部门 DeepMind 创下了新纪录：准确预测蛋白质结构。DeepMind 以开发击败围棋和星际争霸 II 世界冠军的机器人而闻名。如果他们的结果像团队声称的那样好，他们的模型 AlphaFold 可能会为药物发现和基础生物学研究带来重大福音。但这种基于神经网络的新模型是如何工作的呢？在这篇文章中，我将尝试简要但半深入地介绍支持该模型的机器学习和生物学。首先，快速了解一下生物学：蛋白质在体内的功能完全由其三维结构决定。例如，臭名昭著的“刺突蛋白”可以标记冠状病毒，从而使病毒进入我们的细胞。同时，Moderna 和辉瑞等 mRNA 疫苗复制了这些刺突蛋白的形状，从而
#106 – Matt Botvinick: Neuroscience, Psychology, and AI at DeepMind
Matt Botvinick 是 DeepMind 的神经科学研究主任。他是一位才华横溢的跨学科人才，能够轻松地在认知心理学、计算神经科学和人工智能之间游刃有余。通过支持以下赞助商来支持此播客：- Jordan Harbinger Show：https://www.jordanharbinger.com/lex- Magic Spoon：https://magicspoon.com/lex 并在结账时使用代码 LEX 如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouT
Алгоритм Uber AI может пройти любую игру Atari 2600 с супер-счетом
英国 DeepMind 并不是唯一一家拥有可以在 Atari 上玩游戏的人工智能的公司。 Uber AI 的研究团队开发了一套 Go-Explore 算法，据报道可以以“超人”的分数击败任何 Atari 2600 游戏，包括那些 AI 之前难以击败其“有机”竞争对手的游戏。
#86 – David Silver: AlphaGo, AlphaZero, and Deep Reinforcement Learning
David Silver 领导 DeepMind 的强化学习研究小组，曾担任 AlphaGo、AlphaZero 的首席研究员，并联合领导 AlphaStar 和 MuZero，在强化学习领域做了许多重要工作。通过注册以下赞助商来支持此播客：- MasterClass：https://masterclass.com/lex- Cash App - 使用代码“LexPodcast”并下载：- Cash App（App Store）：https://apple.co/2sPrUHe- Cash App（Google Play）：https://bit.ly/2MlvP5w 剧集链接：强化学习（书籍
#75 – Marcus Hutter: Universal Artificial Intelligence, AIXI, and AGI
Marcus Hutter 是 DeepMind 的高级研究科学家，也是澳大利亚国立大学的教授。在他的研究生涯中，包括与 Jürgen Schmidhuber 和 Shane Legg 合作，他在通用人工智能领域提出了许多有趣的想法，包括开发 AIXI 模型，这是一种 AGI 的数学方法，融合了 Kolmogorov 复杂性、Solomonoff 归纳法和强化学习的思想。剧集链接：Hutter 奖：http://prize.hutter1.netMarcus 网站：http://www.hutter1.net 提及的书籍：- 通用人工智能：https://amzn.to/2waIAuw- 人工
Искусственный интеллект помогает восстановить недостающие части древнегреческих надписей
来自牛津大学和英国人工智能公司 DeepMind 的研究人员创建了一个名为 Pythia 的古代文本恢复系统。她致力于猜测部分被毁坏的古希腊铭文中缺失的单词，据报道其表现优于专家
Алгоритмы DeepMind помогут охранять природу национального парка в Танзании
DeepMind 正在与生态学家和自然资源保护主义者合作开展一个项目，该项目将使用机器学习来快速识别和统计过去九年在坦桑尼亚塞伦盖蒂国家公园拍摄的数百万张图像中的动物。
Waymo и DeepMind совершенствуют алгоритмы автономного вождения
Alphabet Inc. 的人工智能研究部门 DeepMind 正在与 Waymo 合作开发自动驾驶汽车，新的测试方法预计将加快软件开发的步伐。
Искусственный интеллект DeepMind победил команду людей в Quake III (+видео)
谷歌的 DeepMind 人工智能已经在围棋和国际象棋游戏中击败了人类，现在工程师们已经转向团队合作很重要的多人游戏。
