A DeepMind está participando da ICML 2022, um evento híbrido realizado em Baltimore, EUA, onde pesquisadores de diversas áreas apresentam suas últimas descobertas em aprendizado de máquina. A empresa está patrocinando a conferência e apoiando workshops de parceiros de longa data, além de apresentar 30 artigos, incluindo 17 colaborações externas.

1. Aprendizado por Reforço: Apresentações sobre melhorias na aplicação de políticas generalizadas, métodos de exploração sem bônus e processos de recuperação baseados em memória.

2. Modelos de Linguagem: Estudos sobre leis de escalabilidade unificadas, eficiência na construção de modelos maiores e desafios na geração de narrativas coerentes.

3. Raciocínio Algorítmico: Introdução de benchmarks para avaliação de redes neurais em algoritmos clássicos, aprendizado incremental e simulação baseada em restrições.

No campo do aprendizado por reforço, a DeepMind apresentou novas abordagens para melhorar a eficácia dos algoritmos, como a aplicação de melhorias de políticas generalizadas e métodos de exploração sem a necessidade de bônus. Além disso, propuseram um método para aumentar a capacidade dos agentes de RL com processos de recuperação baseados em memória.

- Unified Scaling Laws: Exploração de como construir modelos de linguagem maiores de forma mais eficiente. - StreamingQA: Novo conjunto de dados e benchmark para avaliar a adaptação e esquecimento de conhecimento ao longo do tempo. - Narrative Generation: Desafios enfrentados por modelos de linguagem pré-treinados na criação de textos longos devido a limitações de memória de curto prazo.

A DeepMind também destacou avanços em raciocínio algorítmico, introduzindo benchmarks para avaliar redes neurais em algoritmos clássicos e propondo um algoritmo de aprendizado incremental para prova de teoremas automatizada. Além disso, apresentaram uma estrutura para simulação baseada em restrições, combinando métodos tradicionais de simulação com aprendizado de máquina.

A participação da DeepMind na ICML 2022 demonstra seu compromisso contínuo com o avanço da inteligência artificial. Os novos métodos e benchmarks apresentados podem levar a sistemas de IA mais eficientes e eficazes, com aplicações potenciais em diversas áreas da ciência e engenharia. A colaboração com parceiros e a apresentação de pesquisas inovadoras reforçam a posição da DeepMind como líder no campo da IA.

FONTES:

1. DeepMind

2. ICML 2022

3. LatinX

4. Black in AI

5. Queer in AI

6. Women in Machine Learning