Για πολύ καιρό, μηχανικοί και επιστήμονες προσπάθησαν να κάνουν την τεχνητή νοημοσύνη (AI) να λειτουργεί όπως ο ανθρώπινος εγκέφαλος. Αυτό το κατόρθωμα έγινε εφικτό με τη δημιουργία της Google Brain, μιας ερευνητικής ομάδας AI, το 2011. Τι συνεπάγεται λοιπόν το Google Brain και ποιες είναι οι εξελίξεις και οι ανακαλύψεις του στην τεχνητή νοημοσύνη;
Πώς ξεκίνησε το Google Brain
Ο ανθρώπινος εγκέφαλος είναι πιθανώς το πιο περίπλοκο δημιούργημα - μια περίπλοκη βιολογική μηχανή με πολλές περιοχές που εκτελούν ταυτόχρονα διαφορετικές εργασίες. Ωστόσο, οι προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης στοχεύουν να κάνουν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να εκτελούν πολύπλοκες λειτουργίες και να επιλύουν προβλήματα όπως οι άνθρωποι.
Το 2011, ο Andrew Ng, καθηγητής κολεγίου, ο Jeff Dean, συνεργάτης της Google και ο Greg Corrado, ένας ερευνητής της Google, ίδρυσαν την Google Brain ως ερευνητική ομάδα για την εξερεύνηση της τεχνητής νοημοσύνης.
Αρχικά, η ομάδα δεν είχε επίσημο όνομα. αφότου ο Ng εντάχθηκε στο Google X, άρχισε να συνεργάζεται με τον Dean και τον Corrado για να ενσωματώσει διαδικασίες βαθιάς μάθησης στην υπάρχουσα υποδομή της Google. Τελικά, η ομάδα έγινε μέρος της Google Research και ονομάστηκε "Google Brain".
Τα ιδρυτικά μέλη της ομάδας Brain προσπάθησαν να δημιουργήσουν νοημοσύνη που θα μπορούσε ανεξάρτητα να μάθει από μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Στόχος τους ήταν επίσης να αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις των υφιστάμενων δικτύων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της κατανόησης γλώσσας, της ομιλίας και της αναγνώρισης εικόνας.
Το 2012, το Google Brain συνάντησε μια σημαντική ανακάλυψη. Οι ερευνητές τροφοδότησαν εκατομμύρια εικόνες που ελήφθησαν από το YouTube στο νευρωνικό δίκτυο για να το εκπαιδεύσουν στην αναγνώριση προτύπων χωρίς προηγούμενη ενημέρωση. Μετά το πείραμα, το δίκτυο αναγνώρισε τις γάτες με υψηλό βαθμό ακρίβειας. Αυτή η σημαντική ανακάλυψη άνοιξε το δρόμο για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών.
Η Εξέλιξη του Εγκεφάλου της Google και Ανάπτυξη Τεχνητής Νοημοσύνης
Η Google Brain έφερε επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι μηχανικοί λογισμικού σκέφτηκαν την τεχνητή νοημοσύνη, συμβάλλοντας σημαντικά στην ανάπτυξή της. Η ομάδα Brain έχει επιτύχει τεράστια αποτελέσματα σε πολλές λειτουργίες μηχανικής μάθησης—οι επιτυχίες της αποτέλεσαν τη βάση για την αναγνώριση ομιλίας και εικόνας της τεχνητής νοημοσύνης και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας
Μία από τις πιο σημαντικές συνεισφορές της ομάδας Brain είναι η ανάπτυξη της βαθιάς μάθησης και η πρόοδος της Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP).
Το NLP περιλαμβάνει τη διδασκαλία ανθρώπινων γλωσσών στους υπολογιστές και τη βοήθεια τους να αλληλεπιδρούν, παρέχοντας βελτιωμένα αποτελέσματα με συνεχή έκθεση. Για παράδειγμα, ο Βοηθός Google χρησιμοποιεί NLP για να κατανοήσει τα ερωτήματά σας και να απαντήσει κατάλληλα.
Computer Vision
Η ομάδα του εγκεφάλου συνέβαλε στο Computer Vision—αναγνώριση εικόνων και αντικειμένων από οπτικά δεδομένα. Το 2012, η Google Brain εισήγαγε ένα νευρωνικό δίκτυο για την ταξινόμηση των εικόνων σε 1000 κατηγορίες. Επί του παρόντος, υπάρχουν πολλές απροσδόκητες χρήσεις για το Computer Vision σε χρήση αυτή τη στιγμή.
Μετάφραση Νευρωνικής Μηχανής
Η Google Brain ανέπτυξε επίσης τη νευρωνική μηχανική μετάφραση (NMT). Πριν από την εισαγωγή της ομάδας Brain, τα περισσότερα συστήματα μετάφρασης χρησιμοποιούσαν στατιστικές μεθόδους. Η νευρωνική μηχανική μετάφραση της Google ήταν μια σημαντική αναβάθμιση.
Το σύστημα μεταφράζει ολόκληρες προτάσεις ταυτόχρονα, με αποτέλεσμα πιο ακριβείς μεταφράσεις που ακούγονται φυσικές. Η Google Brain έχει επίσης αναπτύξει μοντέλα δικτύου που μπορούν να μεταγράψουν με ακρίβεια την ομιλία.
3 εφαρμογές που χρησιμοποιούν το Google Brain
Η ομάδα Brain πρωτοστάτησε σε μια σειρά από εφαρμογές της Google από την έναρξή της το 2011, συμπεριλαμβανομένων των παρακάτω.
1. Βοηθός Google
Το Google Assistant, που βρίσκεται σε πολλά smartphone σήμερα, παρέχει εξατομικευμένες πληροφορίες, σας βοηθά ορίστε υπενθυμίσεις και ξυπνητήρια, πραγματοποιεί κλήσεις σε διάφορες επαφές και ελέγχει ακόμη και έξυπνες συσκευές γύρω από το Σπίτι.
Αυτός ο βοηθός βασίζεται στους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που παρέχονται από το Google Brain για την ερμηνεία της ομιλίας και την ακριβή απάντηση. Με αυτούς τους αλγόριθμους, Ο Βοηθός Google κάνει τη ζωή σας πιο εύκολη μαθαίνοντας τις προτιμήσεις σας και, μετά από παρατεταμένη χρήση, σας καταλαβαίνει ακόμα καλύτερα.
2. Μετάφραση Google
Το σύστημα Google Translate χρησιμοποιεί Neural Machine Translation, η οποία χρησιμοποιεί αλγόριθμους βαθιάς μάθησης από το Google Brain. Αυτό επιτρέπει στο Google Translate να αναγνωρίζει, να κατανοεί και να μεταφράζει με ακρίβεια το κείμενο στην επιθυμητή γλώσσα.
Το NMT χρησιμοποιεί επίσης μια προσέγγιση μοντελοποίησης "αλληλουχίας σε ακολουθία". Αυτό σημαίνει ότι οι φράσεις και ολόκληρες προτάσεις μεταφράζονται με μια κίνηση αντί λέξη προς λέξη. Με την πάροδο του χρόνου, καθώς αλληλεπιδράτε με το Google Translate, συλλέγει πληροφορίες, οι οποίες του επιτρέπουν να παρέχει πιο φυσικές μεταφράσεις στο μέλλον.
Εάν χρειάζεστε περισσότερες πληροφορίες, ρίξτε μια ματιά πώς να μεταφράσετε ήχο με τη Μετάφραση Google στο τηλέφωνό σας Android.
3. Φωτογραφίες Google
Ενώ το Google Photos είναι κατά κύριο λόγο μια εφαρμογή αποθήκευσης φωτογραφιών και βίντεο που βασίζεται σε σύννεφο, χρησιμοποιεί τους αλγόριθμους του Google Brain για την αυτόματη οργάνωση και κατηγοριοποίηση των πολυμέσων. Αυτό επιτρέπει Οι Φωτογραφίες Google διευκολύνουν τη διαχείριση των αποθηκευμένων εικόνων σας. Έτσι, όταν τραβάτε μια φωτογραφία, το Google Photos αναγνωρίζει εσάς, τους φίλους, τα αντικείμενα, ακόμη και τα ορόσημα και τα γεγονότα που υπάρχουν στη φωτογραφία.
Η εφαρμογή προσθέτει επίσης ετικέτες για να σας βοηθήσει να ομαδοποιήσετε την εικόνα για μελλοντική αναφορά. Αυτή η λειτουργία είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για την εύρεση και την κοινή χρήση αναμνήσεων με φίλους αργότερα.
Πιέζοντας τα όρια με τη βαθιά μάθηση
Το Google Brain, από την έναρξή του, έχει επεκτείνει δραματικά την τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας κορυφαίους αλγόριθμους νευρωνικών δικτύων. Η ομάδα Brain έχει συμβάλει σε καινοτομίες στην αναγνώριση ομιλίας και εικόνας, στα πλαίσια μηχανικής μάθησης και στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
