DeepMind的理想主義：發(fā)現(xiàn)智能本質，用它創(chuàng)造一個更好的世界
對此成績，DeepMindHealth的臨床主管DominicKing表示說：“你將在未來數(shù)年間，看到我們借助人工智能技術在醫(yī)學影像這樣的專業(yè)領域取得重大突破。未來我們在診斷疾病方面將變得更加敏感、精準，而機器學習將扮演非常重要的角色。”
早前，公司還宣布利用 AI 抗擊乳腺癌，通過將機器學習應用于乳腺X光檢查，探索新的方法以提高乳腺癌的檢測幾率。建立一種機器學習模型，能夠快速、準確地檢測出癌癥的跡象，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)癌癥，以便盡早開始治療。
扎根學界，資助學術
除了實踐應用，DeepMind在基礎科學上也有大量研究。
近來，DeepMind發(fā)布了最新研究論文，用博弈論來闡明不同智能體系間的交互方式。具體來說，主要研究了兩套智能系統(tǒng)在非對稱博弈游戲（asymmetric game）中的反應和表現(xiàn)，這些游戲包括Leduc撲克和一些圖版游戲（如Scotland Yard）。
博弈論是數(shù)學界的重量級理論，幾乎可通用于人類、動物和計算機世界。目前多用于社會經濟領域，通常用它來研究競爭態(tài)勢下決策者們的戰(zhàn)略。不過，在AI研究中，一般會被用在“多智能體”環(huán)境下的研究中。
此外，公司在近期還開源了強化學習環(huán)境Control Suite，相比OpenAI Gym擁有更多的環(huán)境，更易于閱讀的代碼文檔，同時更加專注于持續(xù)控制任務。
除了自己做基礎研究之外，DeepMind還對學術界提供大力支持。
在2月2日開幕的AAAI 2018 大會上，阿爾伯塔大學博士生 Chenjun Xiao、梅勁騁與教授 Martin Müller提交的論文《Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search》獲得了 AAAI 2018 大會的杰出論文獎。
值得一提的是，DeepMind與阿爾伯塔大學頗有淵源。去年，公司與阿爾伯塔大學聯(lián)手在加拿大埃德蒙頓建立了自己首個國際 AI 研究實驗室，目標是為了讓DeepMind的研究者有機會和阿爾伯塔大學的研究者和學生們緊密協(xié)作，同時也能支持埃德蒙頓區(qū)域作為一個技術和研究中心的成長。
上月，DeepMind再次宣布在阿爾伯塔大學計算機科學學院資助設立一個資助研究主席職位。任職者會獲得額外的經費用于計算機科學學院內AI研究相關的活動。
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