...не вы съели идею, а вас съела идея (Ф.М. Достоевский).

Основные направления использования Google Brain

2 мин для чтения
FavoriteLoadingДобавить в избранное
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (2 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
16 сентября 2018
Основные направления использования Google Brain
Проект Google Brain зародился в далеком 2011. Его основной целью являлось изучение искусственного интеллекта при помощи глубокого обучения. Команда Google Brain пытается создать ИИ, способный улучшить жизнь людей при помощи создания более умных машин. Они используют облачный сервис Google и кластеры компании при создании искусственного интеллекта.

На сегодняшний момент команде Google Brain удалось продвинуться далеко вперед в своих исследованиях. Еще в 2012 году они научили созданный ими ИИ распознавать котов. Обучение ИИ проходило при помощи 10 миллионов роликов на YouTube. Интересным побочным моментом при обучении искусственного интеллекта стали картины, нарисованные им, и музыка, также созданная искусственным интеллектом. В дочерней компании Google Deep Mind Technologies создали ИИ, способный играть в игры не хуже человека. В 2016 году компанией был создан ИИ, который обыграл мирового чемпиона по игре в го. Игра в го считается сложным алгоритмом для вычислительных машин, потому как требуется большое количество ресурсов и длительный промежуток времени для перебора всех возможных ходов.

Но все же основными достижениями проекта можно считать:

  1. Создание системы шифрования, разработанной ИИ. Во время тестов были созданы три искусственных интеллекта. Задачей двух из них был обмен сообщениями между собой, третий же ИИ должен был перехватывать сообщения. В результате экспериментов, раунд за раундом, искусственному интеллекту удалось разработать собственный алгоритм шифрования. Это позволит создать более защищенные алгоритмы шифрования.
  2. Система улучшения качества изображений. Исследователи брали фотографию человека, уменьшали ее разрешение до 8х8 пикселей, и предлагали ИИ восстановить исходное изображение. В этом эксперименте участвовали две нейронные сети, одна из которых пыталась найти похожее изображение, вторая – пыталась восстановить исходное изображение. Выводы обеих сетей объединялись. Полученное изображение было практически не отличимо от исходного.
  3. Использование ИИ для перевода текста. Переводчик Google вовсю использует нейронные сети. Это позволяет повышать качество перевода текстов за счет постоянного обучения искусственного интеллекта. В итоге, Google переводчик научился делать сквозной перевод с языка на язык, которым не обучался. Также, нейронные сети помогли Google переводчику освоить речи, минуя ее преобразование в текст.

Система Google Brain нашла широкое применение в продуктах компании. Нейронные сети и искусственный интеллект помогают распознавать речь в смартфонах, широко используются YouTube и поисковым сервисом Google, применяются в сервисе Google+. Gmail использует их для фильтрации спама и автоматического ответа на входящие письма. Google выложила в открытый доступ систему машинного обучения TensorFlow вместе с документацией и примерами. Теперь каждый желающий может создать свою собственную нейронную сеть и обучить ее чему угодно.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Просмотров: 103

Если статья понравилась, то поделитесь ей в социальных сетях:

Добавить комментарий

Войти с помощью: 

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!

badge
Обратный звонок 1
Отправить
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close
galka

Спасибо! Ваша заявка принята

close