Долгое время инженеры и ученые стремились заставить искусственный интеллект (ИИ) работать так же, как человеческий мозг. Этот подвиг стал возможен с созданием в 2011 году Google Brain, исследовательской группы искусственного интеллекта. Так что же влечет за собой Google Brain и каковы его достижения и прорывы в области искусственного интеллекта?
Как появился Google Brain
Человеческий мозг, вероятно, самое сложное творение — сложная биологическая машина со многими областями, одновременно выполняющими разные задачи. Однако разработчики ИИ стремятся заставить системы ИИ выполнять сложные операции и решать проблемы, как люди.
В 2011 году Эндрю Нг, профессор колледжа, Джефф Дин, научный сотрудник Google, и Грег Коррадо, исследователь Google, создали Google Brain в качестве исследовательской группы для изучения ИИ.
Изначально у команды не было официального названия; после того, как Нг присоединился к Google X, он начал сотрудничать с Дином и Коррадо, чтобы интегрировать процессы глубокого обучения в существующую инфраструктуру Google. В конце концов, команда стала частью Google Research и получила название «Google Brain».
Члены команды-основателя Brain стремились создать интеллект, который мог бы независимо учиться на больших объемах данных. Они также стремились решить проблемы существующих сетей ИИ, включая понимание языка, речи и распознавание изображений.
В 2012 году Google Brain совершил прорыв. Исследователи передали нейронной сети миллионы изображений, полученных с YouTube, чтобы обучить ее распознаванию образов без предварительной информации. После эксперимента сеть распознала кошек с высокой степенью точности. Этот прорыв проложил путь для широкого спектра приложений.
Эволюция Google Brain и развитие искусственного интеллекта
Google Brain произвел революцию в представлении инженеров-программистов об ИИ, внося значительный вклад в его развитие. Команда Brain добилась потрясающих результатов во многих операциях машинного обучения — ее успехи легли в основу ИИ для распознавания речи и изображений и обработки естественного языка.
Обработка естественного языка
Одним из самых важных вкладов команды Brain является развитие глубокого обучения и развитие Обработка естественного языка (NLP).
НЛП включает в себя обучение компьютеров человеческим языкам и помощь им в взаимодействии, обеспечивая улучшенные результаты при постоянном воздействии. Например, Google Assistant использует NLP, чтобы понимать ваши запросы и отвечать соответствующим образом.
Компьютерное зрение
Команда Brain внесла свой вклад в Computer Vision — идентификацию изображений и объектов по визуальным данным. В 2012 году Google Brain представила нейронную сеть для классификации изображений по 1000 категориям. В настоящее время существуют несколько неожиданных применений Computer Vision, используемых прямо сейчас.
Нейронный машинный перевод
Google Brain также разработал нейронный машинный перевод (NMT). До появления команды Brain в большинстве систем перевода использовались статистические методы; Нейронный машинный перевод Google стал значительным обновлением.
Система переводит целые предложения сразу, в результате чего получается более точный перевод, который звучит естественно. Google Brain также разработал сетевые модели, которые могут точно расшифровывать речь.
3 приложения, использующие Google Brain
С момента своего создания в 2011 году команда Brain стала пионером множества приложений Google, в том числе следующих.
1. Google Ассистент
Google Ассистент, который сегодня есть во многих смартфонах, предоставляет персонализированную информацию, помогает вам устанавливать напоминания и будильники, звонить различным контактам и даже управлять смарт-устройствами по всему миру. дом.
Этот помощник использует алгоритмы машинного обучения, предоставленные Google Brain, для интерпретации речи и предоставления точного ответа. С помощью этих алгоритмов Google Ассистент делает вашу жизнь проще изучая ваши предпочтения и, после длительного использования, понимает вас еще лучше.
2. Google Переводчик
Система Google Translate использует нейронный машинный перевод, в котором используются алгоритмы глубокого обучения от Google Brain. Это позволяет Google Translate идентифицировать, понимать и точно переводить текст на нужный язык.
NMT также использует подход к моделированию «от последовательности к последовательности». Это означает, что фразы и целые предложения переводятся за один раз, а не слово за словом. Со временем, когда вы взаимодействуете с Google Translate, он собирает информацию, которая позволяет в будущем предоставлять более естественно звучащие переводы.
Если вам нужно больше информации, проверьте как перевести аудио с помощью Google Translate на вашем телефоне Android.
3. Google Фото
Хотя Google Photos — это в первую очередь облачное приложение для хранения фотографий и видео, оно использует алгоритмы Google Brain для автоматической организации и классификации мультимедиа. Это позволяет Google Фото упрощает управление сохраненными фотографиями.. Итак, когда вы делаете снимок, Google Фото распознает вас, ваших друзей, объекты и даже достопримечательности и события, присутствующие на фотографии.
Приложение также добавляет теги, чтобы помочь вам сгруппировать изображение для дальнейшего использования. Эта функция особенно полезна для последующего поиска воспоминаний и обмена ими с друзьями.
Раздвигая границы с помощью глубокого обучения
Google Brain с момента своего создания значительно расширил ИИ, используя первоклассные алгоритмы нейронных сетей. Команда Brain внесла свой вклад в прорывы в распознавании речи и изображений, создании систем машинного обучения и обработке естественного языка.
