Multă vreme, inginerii și oamenii de știință au căutat să facă inteligența artificială (AI) să funcționeze ca creierul uman. Această performanță a devenit fezabilă odată cu crearea Google Brain, o echipă de cercetare AI, în 2011. Deci, ce presupune Google Brain și care sunt progresele și descoperirile sale în AI?
Cum a început Google Brain
Creierul uman este probabil cea mai complexă creație - o mașină biologică complicată cu multe zone care îndeplinesc simultan sarcini diferite. Cu toate acestea, dezvoltatorii AI își propun să facă sistemele AI să efectueze operațiuni complexe și să rezolve probleme precum oamenii.
În 2011, Andrew Ng, profesor universitar, Jeff Dean, coleg Google și Greg Corrado, cercetător Google, au stabilit Google Brain ca o echipă de cercetare pentru explorarea inteligenței artificiale.
Inițial, echipa nu avea un nume oficial; după ce Ng s-a alăturat Google X, a început să colaboreze cu Dean și Corrado pentru a integra procesele de deep learning în infrastructura existentă a Google. În cele din urmă, echipa a devenit parte a Google Research și a fost numită „Google Brain”.
Membrii fondatori ai echipei Brain au căutat să creeze inteligență care să poată învăța independent din cantități mari de date. De asemenea, au urmărit să abordeze provocările rețelelor AI existente, inclusiv înțelegerea limbajului, vorbirea și recunoașterea imaginilor.
În 2012, Google Brain a întâlnit o descoperire. Cercetătorii au introdus milioane de imagini obținute de pe YouTube în rețeaua neuronală pentru a o instrui cu privire la recunoașterea modelelor fără informații prealabile. După experiment, rețeaua a recunoscut pisicile cu un grad ridicat de acuratețe. Această descoperire a deschis calea pentru o gamă largă de aplicații.
Evoluția creierului Google și a dezvoltării AI
Google Brain a revoluționat modul în care inginerii de software au gândit AI, contribuind în mod semnificativ la dezvoltarea acesteia. Echipa Brain a obținut rezultate extraordinare în multe operațiuni de învățare automată – succesele sale au format fundamentul recunoașterii vorbirii și imaginilor AI și procesarea limbajului natural.
Procesarea limbajului natural
Una dintre cele mai importante contribuții ale echipei Brain este dezvoltarea învățării profunde și progresul Procesarea limbajului natural (NLP).
NLP implică predarea computerelor limbi umane și ajutarea acestora să interacționeze, oferind rezultate îmbunătățite cu expunere continuă. De exemplu, Asistentul Google folosește NLP pentru a vă înțelege întrebările și a răspunde în mod corespunzător.
Viziune pe computer
Echipa Brain a contribuit la Computer Vision - identificând imagini și obiecte din datele vizuale. În 2012, Google Brain a introdus o rețea neuronală pentru a clasifica imaginile în 1000 de categorii. În prezent, există mai multe utilizări neașteptate pentru Computer Vision în uz chiar acum.
Traducere automată neuronală
Google Brain a dezvoltat, de asemenea, Neural Machine Translation (NMT). Înainte de introducerea echipei Brain, majoritatea sistemelor de traducere foloseau metode statistice; Traducerea automată neuronală de la Google a fost o actualizare semnificativă.
Sistemul traduce propoziții întregi simultan, rezultând traduceri mai precise, care sună natural. Google Brain a dezvoltat, de asemenea, modele de rețea care pot transcrie cu acuratețe vorbirea.
3 aplicații care folosesc Google Brain
Echipa Brain a fost pionierat într-o serie de aplicații Google încă de la începuturile sale în 2011, inclusiv următoarele.
1. Asistent Google
Asistentul Google, găsit în multe smartphone-uri astăzi, oferă informații personalizate, vă ajută setează mementouri și alarme, efectuează apeluri către diverse persoane de contact și chiar controlează dispozitivele inteligente din jurul Acasă.
Acest asistent se bazează pe algoritmii de învățare automată furnizați de Google Brain pentru a interpreta vorbirea și a oferi un răspuns precis. Cu acești algoritmi, Asistentul Google vă face viața mai ușoară învățându-ți preferințele și, după o utilizare prelungită, te înțelege și mai bine.
2. Google Translate
Sistemul Google Translate folosește Neural Machine Translation, care folosește algoritmi de învățare profundă de la Google Brain. Acest lucru permite Google Translate să identifice, să înțeleagă și să traducă cu acuratețe textul în limba dorită.
NMT folosește, de asemenea, o abordare de modelare „de la secvență la secvență”. Aceasta înseamnă că frazele și propozițiile întregi sunt traduse dintr-o singură dată, mai degrabă decât cuvânt cu cuvânt. De-a lungul timpului, pe măsură ce interacționați cu Google Translate, acesta adună informații, ceea ce îi permite să ofere traduceri mai naturale în viitor.
Dacă aveți nevoie de mai multe informații, verificați cum să traduceți audio cu Google Translate pe telefonul dvs. Android.
3. Google Foto
În timp ce Google Photos este în primul rând o aplicație de stocare a fotografiilor și video bazată pe cloud, folosește algoritmii Google Brain pentru a organiza și clasifica în mod automat media. Aceasta permite Google Foto vă ajută să gestionați fotografiile stocate. Așadar, atunci când faci o fotografie, Google Photos te recunoaște pe tine, prietenii tăi, obiectele și chiar punctele de reper și evenimentele prezente în fotografie.
Aplicația adaugă, de asemenea, etichete pentru a vă ajuta să grupați imaginea pentru referințe viitoare. Această caracteristică este deosebit de utilă pentru a găsi și a împărtăși amintiri cu prietenii mai târziu.
Depășirea limitelor cu învățarea profundă
Google Brain, încă de la înființare, a extins dramatic AI folosind algoritmi de rețele neuronale de top. Echipa Brain a contribuit la progrese în recunoașterea vorbirii și a imaginilor, la cadrele de învățare automată și la procesarea limbajului natural.