I lang tid forsøkte ingeniører og forskere å få kunstig intelligens (AI) til å fungere som den menneskelige hjernen. Denne bragden ble gjennomførbar med opprettelsen av Google Brain, et AI-forskningsteam, i 2011. Så hva innebærer Google Brain, og hva er dens fremskritt og gjennombrudd innen AI?
Hvordan Google Brain begynte
Den menneskelige hjernen er sannsynligvis den mest komplekse skapelsen - en intrikat biologisk maskin med mange områder som samtidig utfører forskjellige oppgaver. Imidlertid har AI-utviklere som mål å få AI-systemer til å utføre komplekse operasjoner og løse problemer som mennesker.
I 2011 etablerte Andrew Ng, en høyskoleprofessor, Jeff Dean, en Google-stipendiat, og Greg Corrado, en Google-forsker, Google Brain som et forskningsteam for å utforske AI.
I utgangspunktet hadde ikke laget et offisielt navn; etter at Ng begynte i Google X, begynte han å samarbeide med Dean og Corrado for å integrere dype læringsprosesser i Googles eksisterende infrastruktur. Etter hvert ble teamet en del av Google Research og ble kalt «Google Brain».
Grunnleggerne av Brain-teamet forsøkte å skape intelligens som uavhengig kunne lære av store datamengder. De hadde også som mål å løse eksisterende AI-nettverks utfordringer, inkludert språkforståelse, tale og bildegjenkjenning.
I 2012 fikk Google Brain et gjennombrudd. Forskerne matet millioner av bilder hentet fra YouTube inn i det nevrale nettverket for å trene det på mønstergjenkjenning uten forutgående informasjon. Etter eksperimentet gjenkjente nettverket katter med høy grad av nøyaktighet. Dette gjennombruddet banet vei for et bredt spekter av bruksområder.
Utviklingen av Google Brain and AI Development
Google Brain revolusjonerte hvordan programvareingeniører tenkte på AI, og bidro betydelig til utviklingen. Brain-teamet har oppnådd enorme resultater i mange maskinlæringsoperasjoner – suksessene deres dannet grunnlaget for AIs tale- og bildegjenkjenning og naturlig språkbehandling.
Naturlig språkbehandling
Et av Hjerneteamets viktigste bidrag er utvikling av dyp læring og progresjon av Natural Language Processing (NLP).
NLP innebærer å lære datamaskiner menneskelige språk og hjelpe dem til å samhandle, og levere forbedrede resultater med fortsatt eksponering. For eksempel bruker Google Assistant NLP for å forstå spørsmålene dine og svare på riktig måte.
Datamaskin syn
Hjerneteamet har bidratt til Computer Vision – identifisering av bilder og objekter fra visuelle data. I 2012 introduserte Google Brain et nevralt nettverk for å klassifisere bilder i 1000 kategorier. For tiden er det flere uventede bruksområder for Computer Vision som er i bruk akkurat nå.
Nevral maskinoversettelse
Google Brain utviklet også Neural Machine Translation (NMT). Før introduksjonen av Brain-teamet brukte de fleste oversettelsessystemer statistiske metoder; Googles Neural Machine Translation var en betydelig oppgradering.
Systemet oversetter hele setninger på en gang, noe som resulterer i mer nøyaktige oversettelser som høres naturlig ut. Google Brain har også utviklet nettverksmodeller som kan transkribere tale nøyaktig.
3 applikasjoner som bruker Google Brain
Brain-teamet har vært banebrytende for en rekke Google-applikasjoner siden oppstarten i 2011, inkludert følgende.
1. Google Assistant
Google Assistant, som finnes i mange smarttelefoner i dag, gir personlig informasjon og hjelper deg stille inn påminnelser og alarmer, foreta anrop til ulike kontakter, og til og med kontroller smartenheter rundt hjem.
Denne assistenten er avhengig av maskinlæringsalgoritmene levert av Google Brain for å tolke tale og gi et nøyaktig svar. Med disse algoritmene, Google Assistant gjør livet ditt enklere ved å lære dine preferanser og, etter langvarig bruk, forstår deg enda bedre.
2. Google Oversetter
Google Translate-systemet bruker Neural Machine Translation, som bruker dyplæringsalgoritmer fra Google Brain. Dette gjør at Google Translate kan identifisere, forstå og nøyaktig oversette teksten til ønsket språk.
NMT bruker også en "sekvens-til-sekvens"-modelleringstilnærming. Dette betyr at setninger og hele setninger blir oversatt på én gang i stedet for ord for ord. Over tid, mens du samhandler med Google Translate, samler den inn informasjon, som gjør at den kan gi mer naturlig klingende oversettelser i fremtiden.
Hvis du trenger mer innsikt, sjekk ut hvordan oversette lyd med Google Translate på Android-telefonen din.
3. Google Foto
Mens Google Photos primært er en skybasert foto- og videolagringsapplikasjon, bruker den Google Brains algoritmer for å organisere og kategorisere medier automatisk. Dette lar Google Foto gjør det enklere for deg å administrere de lagrede bildene dine. Så når du tar et bilde, gjenkjenner Google Foto deg, vennene dine, objekter og til og med landemerker og hendelser som er til stede i bildet.
Applikasjonen legger også til tagger for å hjelpe deg med å gruppere bildet for fremtidig referanse. Denne funksjonen er spesielt nyttig for å finne og dele minner med venner senere.
Skyv grenser med dyp læring
Google Brain har siden oppstarten utvidet AI dramatisk ved å bruke førsteklasses nevrale nettverksalgoritmer. Brain-teamet har bidratt til tale- og bildegjenkjenningsgjennombrudd, rammeverk for maskinlæring og naturlig språkbehandling.
