Per molto tempo, ingegneri e scienziati hanno cercato di far funzionare l'intelligenza artificiale (AI) come il cervello umano. Questa impresa è diventata fattibile con la creazione di Google Brain, un team di ricerca sull'intelligenza artificiale, nel 2011. Quindi cosa comporta Google Brain e quali sono i suoi progressi e scoperte nell'IA?
Come è nato Google Brain
Il cervello umano è probabilmente la creazione più complessa: un'intricata macchina biologica con molte aree che svolgono simultaneamente compiti diversi. Tuttavia, gli sviluppatori di intelligenza artificiale mirano a fare in modo che i sistemi di intelligenza artificiale eseguano operazioni complesse e risolvano problemi come gli umani.
Nel 2011, Andrew Ng, un professore universitario, Jeff Dean, un borsista di Google, e Greg Corrado, un ricercatore di Google, hanno fondato Google Brain come gruppo di ricerca per esplorare l'intelligenza artificiale.
Inizialmente la squadra non aveva un nome ufficiale; dopo che Ng è entrato a far parte di Google X, ha iniziato a collaborare con Dean e Corrado per integrare i processi di deep learning nell'infrastruttura esistente di Google. Alla fine, il team è entrato a far parte di Google Research ed è stato chiamato "Google Brain".
I membri del team fondatore di Brain hanno cercato di creare intelligenza in grado di apprendere in modo indipendente da grandi quantità di dati. Miravano anche ad affrontare le sfide delle reti di intelligenza artificiale esistenti, tra cui la comprensione del linguaggio, la parola e il riconoscimento delle immagini.
Nel 2012, Google Brain ha incontrato una svolta. I ricercatori hanno inserito milioni di immagini ottenute da YouTube nella rete neurale per addestrarla al riconoscimento di pattern senza informazioni preliminari. Dopo l'esperimento, la rete ha riconosciuto i gatti con un alto grado di precisione. Questa innovazione ha aperto la strada a un'ampia gamma di applicazioni.
L'evoluzione del cervello di Google e lo sviluppo dell'intelligenza artificiale
Google Brain ha rivoluzionato il modo in cui gli ingegneri del software pensavano all'IA, contribuendo in modo significativo al suo sviluppo. Il team Brain ha ottenuto risultati straordinari in molte operazioni di apprendimento automatico: i suoi successi hanno costituito la base per il riconoscimento vocale e delle immagini dell'IA e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Elaborazione del linguaggio naturale
Uno dei contributi più importanti del team Brain è lo sviluppo del deep learning e la progressione del Elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
La PNL implica insegnare ai computer le lingue umane e aiutarli a interagire, fornendo risultati migliori con un'esposizione continua. Ad esempio, l'Assistente Google utilizza la PNL per comprendere le tue domande e rispondere in modo appropriato.
Visione computerizzata
Il team di Brain ha contribuito a Computer Vision, identificando immagini e oggetti da dati visivi. Nel 2012, Google Brain ha introdotto una rete neurale per classificare le immagini in 1000 categorie. Attualmente ci sono diversi usi inaspettati per Computer Vision in uso in questo momento.
Traduzione automatica neurale
Google Brain ha anche sviluppato la traduzione automatica neurale (NMT). Prima dell'introduzione del team Brain, la maggior parte dei sistemi di traduzione utilizzava metodi statistici; La traduzione automatica neurale di Google è stato un aggiornamento significativo.
Il sistema traduce intere frasi in una sola volta, ottenendo traduzioni più accurate che suonano naturali. Google Brain ha anche sviluppato modelli di rete in grado di trascrivere con precisione il parlato.
3 applicazioni che utilizzano Google Brain
Il team Brain è stato il pioniere di una serie di applicazioni Google sin dal suo inizio nel 2011, incluse le seguenti.
1. Assistente Google
L'Assistente Google, oggi presente in molti smartphone, fornisce informazioni personalizzate, ti aiuta imposta promemoria e allarmi, effettua chiamate a vari contatti e controlla persino i dispositivi intelligenti in tutto il casa.
Questo assistente si affida agli algoritmi di apprendimento automatico forniti da Google Brain per interpretare il parlato e fornire una risposta accurata. Con questi algoritmi, L'Assistente Google ti semplifica la vita imparando le tue preferenze e, dopo un uso prolungato, ti capisce ancora meglio.
2. Google Traduttore
Il sistema Google Translate utilizza la traduzione automatica neurale, che utilizza algoritmi di deep learning di Google Brain. Ciò consente a Google Translate di identificare, comprendere e tradurre accuratamente il testo nella lingua desiderata.
NMT utilizza anche un approccio di modellazione "da sequenza a sequenza". Ciò significa che frasi e frasi intere vengono tradotte in una volta sola anziché parola per parola. Nel corso del tempo, mentre interagisci con Google Translate, raccoglie informazioni che gli consentono di fornire traduzioni dal suono più naturale in futuro.
Se hai bisogno di maggiori informazioni, dai un'occhiata come tradurre l'audio con Google Translate sul tuo telefono Android.
3. Google Foto
Sebbene Google Foto sia principalmente un'applicazione di archiviazione di foto e video basata su cloud, utilizza gli algoritmi di Google Brain per organizzare e classificare automaticamente i media. Questo permette Google Foto semplifica la gestione delle immagini memorizzate. Quindi, quando scatti una foto, Google Foto riconosce te, i tuoi amici, gli oggetti e persino i punti di riferimento e gli eventi presenti nella foto.
L'applicazione aggiunge anche tag per aiutarti a raggruppare l'immagine per riferimenti futuri. Questa funzione è particolarmente utile per trovare e condividere i ricordi con gli amici in un secondo momento.
Oltrepassare i confini con il deep learning
Google Brain, sin dal suo inizio, ha notevolmente ampliato l'intelligenza artificiale utilizzando algoritmi di rete neurale di prim'ordine. Il team di Brain ha contribuito alle innovazioni nel riconoscimento vocale e delle immagini, ai framework di apprendimento automatico e all'elaborazione del linguaggio naturale.
