211service.com
Lūk, ko izstrādātāji dara ar Google AI smadzenēm
Mākslīgā intelekta dzinēju, ko Google izmanto daudzos savos produktos un ko tas pagājušajā mēnesī darīja brīvi pieejamu, tagad izmanto citi, lai veiktu dažus veiklus trikus, tostarp tulkotu angļu valodu ķīniešu valodā, lasītu ar roku rakstītu tekstu un pat radītu oriģinālus mākslas darbus.
Džefs Dīns runā Google pasākumā 2007. gadā.
AI programmatūra, ko sauc TensorFlow , nodrošina vienkāršu veidu, kā lietotājiem apmācīt datorus veikt uzdevumus, ievadot tiem lielu datu apjomu. Programmatūra ietver dažādas metodes, lai efektīvi izveidotu un apmācītu simulētus dziļās mācīšanās neironu tīklus dažādās datoru aparatūrā.
Padziļināta mācīšanās ir ārkārtīgi efektīvs paņēmiens, lai apmācītu datorus atpazīt attēlu vai audio modeļus, ļaujot mašīnām ar cilvēkiem līdzīgām prasmēm veikt noderīgus uzdevumus, piemēram, atpazīt sejas vai objektus attēlos. Nesen dziļā mācīšanās ir arī izrādījusi ievērojamu solījumu dabiskās valodas parsēšanai, ļaujot mašīnām jēgpilnā veidā atbildēt uz mutiskiem vai rakstiskiem vaicājumiem.
Runājot plkst Neironu informācijas apstrādes sabiedrība (NIPS) konferencē Monreālā šonedēļ, Džefs Dīns , Google datorzinātnieks, kurš vada TensorFlow darbību, sacīja, ka programmatūra tiek izmantota arvien lielākam skaitam eksperimentālu projektu ārpus uzņēmuma.
Tie ietver programmatūra kas ģenerē attēlu parakstus un kodu kas pārtulko TensorFlow dokumentāciju ķīniešu valodā. Cits projektu izmanto TensorFlow, lai radītu mākslīgus mākslas darbus. Vēl ir diezgan agrs, pēc sarunas sacīja Dīns. Cilvēki cenšas saprast, kas tas ir vislabākais.
TensorFlow izauga no Google projekta Google Brain, kura mērķis ir izmantot dažāda veida neironu tīklu mašīnmācības produktiem un pakalpojumiem visā uzņēmumā. Google Brain sasniedzamība pēdējos gados ir dramatiski pieaugusi. Dīns sacīja, ka Google projektu skaits, kas ietver Google Brain, ir pieaudzis no nedaudziem 2014. gada sākumā līdz vairāk nekā 600 šodien.
Pavisam nesen Google Brain palīdzēja attīstīties Viedā atbilde , sistēma, kas automātiski iesaka ātri atbildēt uz ziņojumiem pakalpojumā Gmail pēc ienākošā ziņojuma teksta skenēšanas. Neironu tīkla tehniku, ko izmanto viedās atbildes izstrādei, Google pētnieki prezentēja NIPS konferencē pagājušajā gadā.
Dīns sagaida, ka dziļai apmācībai un mašīnmācībai būs līdzīga ietekme uz daudziem citiem uzņēmumiem. Viņš teica, ka ir daudz veidu, kā mašīnmācība ietekmē daudzus dažādus produktus un nozares. Piemēram, tehnika tiek pārbaudīta daudzās nozarēs, kas mēģina izdarīt prognozes no liela datu apjoma, sākot no mazumtirdzniecības līdz apdrošināšanai.
Google varēja atdot TensorFlow kodu, jo tai piederošie dati ir daudz vērtīgāks īpašums jaudīga AI dzinēja izveidei. Uzņēmums cer, ka atvērtā pirmkoda kods palīdzēs tai kļūt par mašīnmācības līderi un veicinās attiecības ar līdzstrādniekiem un nākamajiem darbiniekiem. TensorFlow zināmā mērā mums sniedz kopīgu valodu, kurā runāt, sacīja Dīns. Mēs gūstam priekšrocības, pieņemot darbā cilvēkus, kuri ir izmantojuši TensorFlow. Nav tā, ka tas ir pilnīgi altruistisks.
Neironu tīkls sastāv no virtuālo neironu slāņiem, kas darbojas kaskādē, reaģējot uz ievadi. Tīkls mācās, jo šo neironu jutība tiek pielāgota noteiktai ievadei un izvadei, un daudzu slāņu klātbūtne ļauj atpazīt abstraktākas iezīmes, piemēram, seju fotoattēlā.
TensorFlow tagad ir viena no vairākām atvērtā koda dziļās apmācības programmatūras bibliotēkām, un tās veiktspēja pašlaik atpaliek no dažām citām bibliotēkām noteiktu uzdevumu veikšanai. Tomēr tas ir izstrādāts tā, lai to būtu viegli lietot, un to var viegli pārnest starp dažādu aparatūru. Un Dīns saka, ka viņa komanda smagi strādā, cenšoties uzlabot savu sniegumu.
Cenšoties dominēt mašīnmācībā un piesaistīt labākos talantus, citi uzņēmumi var izlaist savus konkurējošus mākslīgā intelekta dzinējus.