Under lång tid försökte ingenjörer och forskare få artificiell intelligens (AI) att fungera som den mänskliga hjärnan. Denna bedrift blev genomförbar med skapandet av Google Brain, ett AI-forskarteam, 2011. Så vad innebär Google Brain, och vilka är dess framsteg och genombrott inom AI?
Hur Google Brain började
Den mänskliga hjärnan är förmodligen den mest komplexa skapelsen - en intrikat biologisk maskin med många områden som samtidigt utför olika uppgifter. Men AI-utvecklare syftar till att få AI-system att utföra komplexa operationer och lösa problem som människor.
2011 etablerade Andrew Ng, en högskoleprofessor, Jeff Dean, en Google-stipendiat, och Greg Corrado, en Google-forskare, Google Brain som ett forskarteam för att utforska AI.
Till en början hade laget inget officiellt namn; efter att Ng gick med i Google X började han samarbeta med Dean och Corrado för att integrera djupa lärandeprocesser i Googles befintliga infrastruktur. Så småningom blev teamet en del av Google Research och kallades "Google Brain".
De grundande Brain-teammedlemmarna försökte skapa intelligens som självständigt kunde lära av stora mängder data. De syftade också till att ta itu med befintliga AI-nätverks utmaningar, inklusive språkförståelse, tal och bildigenkänning.
2012 fick Google Brain ett genombrott. Forskarna matade in miljontals bilder erhållna från YouTube i det neurala nätverket för att träna det på mönsterigenkänning utan föregående information. Efter experimentet kände nätverket igen katter med en hög grad av noggrannhet. Detta genombrott banade väg för ett brett spektrum av tillämpningar.
Utvecklingen av Googles hjärn- och AI-utveckling
Google Brain revolutionerade hur mjukvaruingenjörer tänkte på AI och bidrog avsevärt till dess utveckling. Brain-teamet har uppnått enorma resultat i många maskininlärningsoperationer – dess framgångar utgjorde grunden för AI: s tal- och bildigenkänning och naturlig språkbehandling.
Naturlig språkbehandling
Ett av Brain-teamets viktigaste bidrag är utvecklingen av djupt lärande och progressionen av Natural Language Processing (NLP).
NLP innebär att lära datorer mänskliga språk och hjälpa dem att interagera, vilket ger förbättrade resultat med fortsatt exponering. Till exempel använder Google Assistant NLP för att förstå dina frågor och svara på lämpligt sätt.
Datorsyn
Brain-teamet har bidragit till Computer Vision – att identifiera bilder och objekt från visuella data. 2012 introducerade Google Brain ett neuralt nätverk för att klassificera bilder i 1000 kategorier. För närvarande finns det flera oväntade användningsområden för Computer Vision som används just nu.
Neural maskinöversättning
Google Brain utvecklade också Neural Machine Translation (NMT). Innan introduktionen av Brain-teamet använde de flesta översättningssystem statistiska metoder; Googles Neural Machine Translation var en betydande uppgradering.
Systemet översätter hela meningar på en gång, vilket resulterar i mer exakta översättningar som låter naturliga. Google Brain har också utvecklat nätverksmodeller som kan transkribera tal korrekt.
3 applikationer som använder Google Brain
Brain-teamet har varit banbrytande för en mängd Google-applikationer sedan starten 2011, inklusive följande.
1. Google Assistant
Google Assistant, som finns i många smartphones idag, ger personlig information och hjälper dig ställ in påminnelser och larm, ringer till olika kontakter och styr till och med smarta enheter runt om Hem.
Den här assistenten förlitar sig på maskininlärningsalgoritmerna från Google Brain för att tolka tal och ge ett korrekt svar. Med dessa algoritmer, Google Assistant gör ditt liv enklare genom att lära sig dina preferenser och, efter långvarig användning, förstår dig ännu bättre.
2. Google översätt
Google Translate-systemet använder Neural Machine Translation, som använder algoritmer för djupinlärning från Google Brain. Detta gör att Google Översätt kan identifiera, förstå och korrekt översätta texten till önskat språk.
NMT använder också en "sekvens-till-sekvens"-modelleringsmetod. Det betyder att fraser och hela meningar översätts på en gång snarare än ord för ord. Med tiden, när du interagerar med Google Translate, samlar den in information, vilket gör att den kan tillhandahålla mer naturligt klingande översättningar i framtiden.
Om du behöver mer insikt, kolla in hur man översätter ljud med Google Translate på din Android-telefon.
3. Google Foton
Medan Google Photos främst är en molnbaserad foto- och videolagringsapplikation, använder den Google Brains algoritmer för att organisera och kategorisera media automatiskt. Detta låter Google Foto gör det enklare för dig att hantera dina lagrade bilder. Så när du tar en bild känner Google Foto igen dig, dina vänner, föremål och till och med landmärken och händelser som finns i bilden.
Applikationen lägger också till taggar för att hjälpa dig att gruppera bilden för framtida referens. Den här funktionen är särskilt användbar för att hitta och dela minnen med vänner senare.
Flytta gränser med djupinlärning
Google Brain har sedan starten dramatiskt utökat AI med hjälp av förstklassiga neurala nätverksalgoritmer. Brain-teamet har bidragit till genombrott för tal- och bildigenkänning, ramverk för maskininlärning och naturlig språkbehandling.
