A Google vezető tudósa, aki segített a modern keresés és a mesterséges intelligencia felépítésében

Peter

Az Alphabet vezérigazgatója, Sundar Pichai bejelentette, hogy a Google DeepMind társalapítója és vezérigazgatója, Demis Hassabis mostantól az Alphabet vezető tudósa és a Google DeepMind elnöke. A változások akkor következnek be, amikor Jeff Dean vezető tudós kilép a Google-tól, és új mesterséges intelligencia-céget alapít Discovery Loop néven.

A Google számára csak óriási veszteségként írható le Dean a neurális hálózatok, a gépi tanulás és az infrastruktúra számos jelentős előrelépésében vett részt, amelyek végül lehetővé tették a mai mesterséges intelligencia rendszereket, amelyeket világszerte használnak.

Demis Hassabis

A DeepMind társalapítója, Demis Hassabis a DeepMind nyilvános arca volt, és továbbra is szerepet fog betölteni a DeepMindnél, de nagyobb befolyása lesz a Google mesterséges intelligencia részlegeinek, köztük az Isomorphic Labsnak is.

Az Isomorphic Labs a Google mesterséges intelligencián alapuló gyógyszerkutatási részlege, amely biofarmakon és gyógyszerészeti gyógyszerek fejlesztésére összpontosít. Jelenleg az Eli Lilly és a Novartis gyógyszeripari óriáscégekkel dolgozik együtt a gyógyszerek fejlesztésében, valamint a Johnson & Johnsonnal a biogyógyszerek fejlesztésében. Nem meglepő, hogy a Google a mesterséges intelligenciát a gyógyszerfejlesztés új módjainak felfedezésére használja, mivel ez egy billió dolláros iparág.

Koray Kavukcuoglu

Koray Kavukcuoglu korábban két pozíciót töltött be: a Google DeepMind technológiai igazgatója és a Google mesterséges intelligencia vezető építésze. A Google DeepMind vezető alelnökévé léptették elő, aki a DeepMind napi vezetéséért felel. Feladatai közé tartozik a Gemini modellek, alkalmazásfejlesztő csapatok és határmodellek. Továbbra is ő tölti be a Google mesterséges intelligencia vezető építészének pozícióját.

Sundar Pichai bejelentése kifejtette:

„Koray a kezdetek óta dolgozik a DeepMindnél, és az ott eltöltött 13 év alatt elindította mélytanulási csapatunkat, és úttörő szerepet játszott az olyan áttörésekben, mint a WaveNet és a DQN. Várom, hogy lássam, hogy vezesse a GDM-et a következő fejezetben.”

Jeff Dean eltávozása nagy üzlet

Jeff Dean óriási szerepet játszott a Google-nál. Lehet, hogy nem ismerik jól a webhelytulajdonosok és a keresőoptimalizálók, de találmányai és hozzájárulásai nagy szerepet játszottak a neurális hálózatok képzésének kialakításában. A TensorFlow egyik társfeltalálója, az egyik alapvető szoftverplatform, amely lehetővé tette a modern mély tanulást, és ennek következtében a generatív mesterséges intelligenciát.

Tagja volt annak a csapatnak, amely bemutatta, hogy a neurális hálózatok hogyan tanulhatnak meg értelmes, magas szintű reprezentációkat több millió címkézetlen adatpontból, és ő volt az egyik feltalálója a tudáslepárlásnak (2015), amely egy olyan módszer, amellyel egy kisebb AI-modell a nagyobb modellekhez hasonlóan viselkedik. A lepárlás egy olyan technika, amellyel a kínai vállalatokat azzal vádolják, hogy az OpenAI és az Anthropic legjobb modelljeit másolják, és ezt a módszert az AI keresési eredmények visszafejtésére is használják.

Főbb kutatási közlemények

  • MapReduce: Egyszerűsített adatfeldolgozás nagy klasztereken (2004)
    Ez a papír nagy hatással volt a Hadoop fejlesztésére, és elősegítette a big data iparág létrehozását.
  • Bigtable: Elosztott tárolási rendszer a strukturált adatokhoz (2006)
    A Bigtable megmutatta, hogyan lehet strukturált adatokat tárolni több ezer szerveren, és hogyan lehet a petabájtos tartományra skálázni, ami nagymértékben befolyásolja a webindexelést.
  • Nagy léptékű elosztott mélyhálózatok (2012)
    Ez a cikk bemutatta a DistBelief-et, a TensorFlow közvetlen elődjét. A DistBelief megmutatta, hogyan lehet több milliárd paramétert tartalmazó modelleket betanítani.
  • A tudás lepárlása neurális hálózatban (2015) (link)
    Ahogy korábban említettük, ez egy módja annak, hogy egy kisebb MI-t megtanítsunk a nagyobbhoz hasonló minőségű kimenetek generálására. Azt is bemutatta, hogyan lehet több modellt egy modellbe kombinálni. Azt is bemutatta, hogyan lehet kiképezni kisebb, gyorsan betanítható speciális modelleket.
  • TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning (2016)
    A TensorFlow az a rugalmas infrastruktúra-réteg, amely lehetővé tette az általunk ismert mesterséges intelligencia fejlődését.

Bár a keresőoptimalizálási közösségben sokan nem tudják, ki az a Jeff Dean, Jeff Dean jelentős szerepet játszott a színfalak mögött az életükben a Google jelenlegi állapotában és a teljes mai AI ökoszisztéma fejlődésében.

Nem túl nagy pörgetés, de Jeff Dean eltávozása a Google-tól jelentős fejlemény a Google és következésképpen a SEO közösség számára.

Sundar Pichai szerint:

„Végül, egy hihetetlen 27 éves futás után Jeff Dean abban a pillanatban van, amikor valami újat szeretne kipróbálni, és mi örömmel támogatjuk őt ebben. Jeff és Sanjay Ghemawat, a Google főmunkatársa független közhasznú társaságot alapít, hogy felgyorsítsa a felfedezéseket az ML, a tudomány és a mérnöki területeken. Jeff és Sanjay segítette a legkorábbi átmenetet a keresési technológiánktól a legjelentősebb infrastruktúra felé. hálózatok, amelyek segítettek a modern AI-korszak megteremtésében.

Személy szerint megtiszteltetés számomra, hogy Jeff és Sanjay mellett dolgozhattam, és minden jót kívánok nekik! Alapító befektetőként és felhőpartnerként továbbra is együttműködünk velük, és együttműködünk az ML-rendszerek és a kapcsolódó infrastruktúra fejlesztéseinek kutatási keretrendszerén.

Jeff Dean olyan pillanatban van, amikor valami újat szeretne kipróbálni, és mi örömmel támogatjuk őt ebben. Jeff és a Google főmunkatársa, Sanjay Ghemawat független közhasznú társaságot alapít az ML, a tudomány és a mérnöki tudományok felfedezésének felgyorsítása érdekében. Jeff és Sanjay segítettek a legjelentősebb technológiai átmenetek végrehajtásában, a korai keresési infrastruktúránktól a neurális hálózatokig, amelyek hozzájárultak a modern AI-korszak létrehozásához.

Alapító befektetőként és felhőpartnerként továbbra is együttműködünk velük, és együttműködünk egy kutatási keretrendszeren az ML-rendszerek és a kapcsolódó infrastruktúra fejlesztések terén.”

A szerzőről

Peter, az eOldal.hu tapasztalt SEO szakértője és tartalomgyártója. Több mint 10 éve foglalkozik keresőoptimalizálással és online marketinggel, amelyek révén számos magyar vállalkozás sikerét segítette elő. Cikkeiben részletes és naprakész információkat nyújt az olvasóknak a legfrissebb SEO trendekről és stratégiákról.