Google lietotne jūsu tālrunī ievieto neironu tīklus, lai tulkotu zīmes bezsaistē

Pēdējos gados Google ir izmantojis rupji simulētu neironu tīklus, kas darbojas savos datu centros, lai uzlabotu runas atpazīšanu, izveidotu programmatūru, kas iemācījās pamanīt kaķus no YouTube videoklipiem, un darbinātu fotoattēlu glabāšanas pakalpojumu, kas zina, kas ir jūsu mirkļos. Tagad uzņēmums vēlas, lai jūs savā tālrunī instalētu mākslīgos neironu tīklus.

Google tulkošanas lietotne var vizuāli konvertēt 27 dažādas valodas.

Iebūvēts an Google tulkošanas lietotnes atjauninātā versija Šodien izdotā tehnoloģija paplašina iespēju tulkot drukātu tekstu, piemēram, izvēlnes tiešajā skatā, izmantojot tālruņa kameru. Iepriekš lietotne varēja tulkot starp septiņām dažādām valodām. Tagad tas var apstrādāt 27 un tulkot starp tiem bez interneta savienojuma.

Tas ir iespējams, jo Google inženieri izveidoja mākslīgo neironu tīklu novājinātas versijas, ko tas izmanto tehnikā, ko sauc par dziļo mācīšanos (skatiet 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning). Viņi dzīvo tulkošanas lietotnē un atpazīst dažādās valodās lietotās rakstzīmes pat tad, ja tās nav skaidras un šķiet pretrunā ikdienas dzīves juceklim. Google inženieri vispirms apmācīja daudz lielākus un jaudīgākus neironu tīklus, lai atrastu un atpazītu dažādus burtus. Pēc tam viņi tos rūpīgi samazināja, pārāk neapdraudot to precizitāti. ( Šis emuāra ieraksts ir sīkāka informācija par to, kā.)

Šī ir pirmā reize, kad Google izmanto šo triku, taču tā, visticamāk, nebūs pēdējā. Inteliģences, ko mākslīgie neironu tīkli var nodrošināt, iegulšana sīkrīkos, lai uzdevumu veikšanai tiem nebūtu jāveido saite ar internetu, ir nepārprotamas priekšrocības. Google nav vienīgais uzņēmums, kas pēta šo ideju. Nākamās izmaiņas mikroshēmu un programmatūras dizainā mobilajās ierīcēs padarīs to vienkāršāku un jaudīgāku.

Mobilo mikroshēmu ražotājs Qualcomm ir parādījis kameras lietotni ar mākslīgiem neironu tīkliem, kas var atpazīt dažus objektus vai identificēt fotografējamās ainas veidu. Uzņēmuma nākotnes mikroshēmu dizaini tiek pielāgoti, lai atvieglotu šādu lietotņu izveidi (skatiet sadaļu Viedtālruņi drīz iemācīsies atpazīt sejas un daudz ko citu). Arī citi uzņēmumi strādā pie aparatūras, kas varētu darbināt neironu tīklus sīkrīkos, robotos un automašīnās (skatiet Silīcija mikroshēmas, kas padarīs jūsu viedtālruni izcilu).

paslēpties