Dugo su vremena inženjeri i znanstvenici nastojali postići da umjetna inteligencija (AI) funkcionira poput ljudskog mozga. Ovaj pothvat postao je izvediv stvaranjem Google Braina, istraživačkog tima za umjetnu inteligenciju, 2011. godine. Dakle, što podrazumijeva Google Brain i koji su njegovi pomaci i otkrića u umjetnoj inteligenciji?
Kako je počeo Google Brain
Ljudski mozak vjerojatno je najsloženija tvorevina - zamršen biološki stroj s mnogo područja koja istovremeno obavljaju različite zadatke. Međutim, programeri umjetne inteligencije imaju za cilj natjerati AI sustave da izvode složene operacije i rješavaju probleme poput ljudi.
Godine 2011. Andrew Ng, sveučilišni profesor, Jeff Dean, Googleov suradnik, i Greg Corrado, Googleov istraživač, osnovali su Google Brain kao istraživački tim za istraživanje umjetne inteligencije.
U početku tim nije imao službeno ime; nakon što se Ng pridružio Googleu X, počeo je surađivati s Deanom i Corradom na integraciji procesa dubinskog učenja u Googleovu postojeću infrastrukturu. Na kraju je tim postao dio Google Researcha i nazvan je "Google Brain".
Osnivački članovi tima Brain nastojali su stvoriti inteligenciju koja može samostalno učiti iz velikih količina podataka. Također su imali za cilj riješiti postojeće izazove AI mreža, uključujući razumijevanje jezika, govora i prepoznavanje slike.
Godine 2012. Google Brain doživio je proboj. Istraživači su unijeli milijune slika dobivenih s YouTubea u neuronsku mrežu kako bi je uvježbali na prepoznavanje uzoraka bez prethodnih informacija. Nakon eksperimenta, mreža je prepoznala mačke s visokim stupnjem točnosti. Ovo otkriće utrlo je put širokom rasponu primjena.
Evolucija razvoja Google mozga i umjetne inteligencije
Google Brain revolucionirao je način na koji su softverski inženjeri razmišljali o umjetnoj inteligenciji, značajno pridonoseći njegovom razvoju. Brain tim postigao je goleme rezultate u mnogim operacijama strojnog učenja — njegovi su uspjesi formirali temelje za AI prepoznavanje govora i slike te obradu prirodnog jezika.
Obrada prirodnog jezika
Jedan od najvažnijih doprinosa tima Brain je razvoj dubokog učenja i napredovanje Obrada prirodnog jezika (NLP).
NLP uključuje podučavanje računala ljudskim jezicima i pomaganje u njihovoj interakciji, dajući poboljšane rezultate uz stalnu izloženost. Na primjer, Google Assistant koristi NLP kako bi razumio vaše upite i odgovorio na odgovarajući način.
Računalni vid
Brain tim pridonio je Computer Vision-identificiranju slika i objekata iz vizualnih podataka. Godine 2012. Google Brain predstavio je neuronsku mrežu za klasifikaciju slika u 1000 kategorija. Trenutno postoje nekoliko neočekivanih upotreba za računalni vid koji se upravo koristi.
Neuralni strojni prijevod
Google Brain također je razvio Neural Machine Translation (NMT). Prije uvođenja Brain tima, većina prevoditeljskih sustava koristila je statističke metode; Googleov neuronski strojni prijevod bio je značajna nadogradnja.
Sustav prevodi cijele rečenice odjednom, što rezultira točnijim prijevodima koji zvuče prirodnije. Google Brain također je razvio mrežne modele koji mogu točno transkribirati govor.
3 aplikacije koje koriste Google Brain
Brain tim je bio pionir u nizu Googleovih aplikacija od svog početka 2011. godine, uključujući sljedeće.
1. Google pomoćnik
Google Assistant, koji se danas nalazi u mnogim pametnim telefonima, pruža personalizirane informacije, pomaže vam postavlja podsjetnike i alarme, upućuje pozive raznim kontaktima, pa čak i kontrolira pametne uređaje oko sebe Dom.
Ovaj se pomoćnik oslanja na algoritme strojnog učenja koje pruža Google Brain za tumačenje govora i davanje točnog odgovora. S ovim algoritmima, Google Assistant olakšava vam život saznavanjem vaših preferencija i, nakon dužeg korištenja, još vas bolje razumije.
2. Google prevoditelj
Sustav Google Translate koristi Neural Machine Translation, koji koristi algoritme dubokog učenja Google Braina. To omogućuje Google prevoditelju da identificira, razumije i točno prevede tekst na željeni jezik.
NMT također koristi pristup modeliranja "od niza do niza". To znači da se fraze i cijele rečenice prevode odjednom, a ne riječ po riječ. Tijekom vremena, dok komunicirate s Google Prevoditeljem, on prikuplja informacije koje mu omogućuju da u budućnosti pruži prijevode koji zvuče prirodnije.
Ako trebate više informacija, provjerite kako prevesti audio s Google prevoditeljem na vašem android telefonu.
3. Google fotografije
Iako je Google Photos primarno aplikacija za pohranu fotografija i videa temeljena na oblaku, ona koristi algoritme Google Braina za automatsku organizaciju i kategorizaciju medija. Ovo omogućuje Google fotografije olakšavaju vam upravljanje pohranjenim slikama. Dakle, kada snimite fotografiju, Google Photos prepoznaje vas, vaše prijatelje, objekte, pa čak i znamenitosti i događaje prisutne na fotografiji.
Aplikacija također dodaje oznake koje vam pomažu grupirati sliku za buduću upotrebu. Ova je značajka posebno korisna za kasnije pronalaženje i dijeljenje uspomena s prijateljima.
Pomicanje granica s dubokim učenjem
Google Brain je od svog početka dramatično proširio AI koristeći vrhunske algoritme neuronske mreže. Brain tim pridonio je otkrićima u prepoznavanju govora i slike, okvirima strojnog učenja i obradi prirodnog jezika.
