Lange Zeit haben Ingenieure und Wissenschaftler versucht, künstliche Intelligenz (KI) so zu machen, dass sie wie das menschliche Gehirn funktioniert. Dieses Kunststück wurde mit der Gründung von Google Brain, einem KI-Forschungsteam, im Jahr 2011 möglich. Was also beinhaltet Google Brain und was sind seine Fortschritte und Durchbrüche in der KI?
Wie Google Brain begann
Das menschliche Gehirn ist wahrscheinlich die komplexeste Schöpfung – eine komplizierte biologische Maschine mit vielen Bereichen, die gleichzeitig unterschiedliche Aufgaben erfüllen. KI-Entwickler zielen jedoch darauf ab, KI-Systeme dazu zu bringen, komplexe Operationen auszuführen und Probleme wie Menschen zu lösen.
Im Jahr 2011 gründeten Andrew Ng, ein College-Professor, Jeff Dean, ein Google-Stipendiat, und Greg Corrado, ein Google-Forscher, Google Brain als Forschungsteam zur Erforschung von KI.
Anfangs hatte das Team keinen offiziellen Namen; Nachdem Ng zu Google X kam, begann er mit Dean und Corrado zusammenzuarbeiten, um Deep-Learning-Prozesse in die bestehende Infrastruktur von Google zu integrieren. Schließlich wurde das Team Teil von Google Research und hieß „Google Brain“.
Die Gründungsmitglieder des Brain-Teams wollten Intelligenz schaffen, die selbstständig aus großen Datenmengen lernen kann. Sie zielten auch darauf ab, die Herausforderungen bestehender KI-Netzwerke anzugehen, einschließlich Sprachverständnis, Sprach- und Bilderkennung.
Im Jahr 2012 gelang Google Brain ein Durchbruch. Die Forscher speisten Millionen von YouTube-Bildern in das neuronale Netzwerk ein, um es ohne vorherige Informationen auf die Mustererkennung zu trainieren. Nach dem Experiment erkannte das Netzwerk Katzen mit hoher Genauigkeit. Dieser Durchbruch ebnete den Weg für eine Vielzahl von Anwendungen.
Die Evolution des Google-Gehirns und der KI-Entwicklung
Google Brain hat die Art und Weise, wie Softwareingenieure über KI dachten, revolutioniert und maßgeblich zu ihrer Entwicklung beigetragen. Das Brain-Team hat bei vielen maschinellen Lernvorgängen enorme Ergebnisse erzielt – seine Erfolge bildeten die Grundlage für die Sprach- und Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache durch KI.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Einer der wichtigsten Beiträge des Brain-Teams ist die Entwicklung von Deep Learning und die Weiterentwicklung von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Beim NLP geht es darum, Computern die menschliche Sprache beizubringen und ihnen bei der Interaktion zu helfen, um bei fortgesetzter Exposition bessere Ergebnisse zu erzielen. Beispielsweise verwendet Google Assistant NLP, um Ihre Anfragen zu verstehen und angemessen zu antworten.
Computer Vision
Das Brain-Team hat zur Computer Vision beigetragen – zur Identifizierung von Bildern und Objekten aus visuellen Daten. 2012 führte Google Brain ein neuronales Netzwerk ein, um Bilder in 1000 Kategorien zu klassifizieren. Derzeit gibt es mehrere unerwartete Anwendungen für Computer Vision, die derzeit verwendet werden.
Neuronale maschinelle Übersetzung
Google Brain hat auch die Neural Machine Translation (NMT) entwickelt. Vor der Einführung des Brain-Teams verwendeten die meisten Übersetzungssysteme statistische Methoden; Die neuronale maschinelle Übersetzung von Google war ein bedeutendes Upgrade.
Das System übersetzt ganze Sätze auf einmal, was zu genaueren Übersetzungen führt, die natürlich klingen. Google Brain hat auch Netzwerkmodelle entwickelt, die Sprache genau transkribieren können.
3 Anwendungen, die Google Brain verwenden
Das Brain-Team hat seit seiner Gründung im Jahr 2011 Pionierarbeit für eine Vielzahl von Google-Anwendungen geleistet, darunter die folgenden.
1. Google-Assistent
Der Google Assistant, der heute in vielen Smartphones zu finden ist, liefert personalisierte Informationen und hilft Ihnen dabei Stellen Sie Erinnerungen und Alarme ein, rufen Sie verschiedene Kontakte an und steuern Sie sogar intelligente Geräte in der Umgebung heim.
Dieser Assistent stützt sich auf die von Google Brain bereitgestellten Algorithmen für maschinelles Lernen, um Sprache zu interpretieren und eine genaue Antwort zu geben. Mit diesen Algorithmen Google Assistant macht Ihr Leben einfacher indem es Ihre Vorlieben lernt und Sie nach längerem Gebrauch noch besser versteht.
2. Google Übersetzer
Das Google Translate-System verwendet die neuronale maschinelle Übersetzung, die Deep-Learning-Algorithmen von Google Brain verwendet. Dadurch kann Google Translate den Text identifizieren, verstehen und genau in die gewünschte Sprache übersetzen.
NMT verwendet auch einen "Sequenz-zu-Sequenz"-Modellierungsansatz. Das bedeutet, dass Phrasen und ganze Sätze in einem Rutsch übersetzt werden und nicht Wort für Wort. Während Sie mit Google Translate interagieren, sammelt es im Laufe der Zeit Informationen, die es ihm ermöglichen, in Zukunft natürlicher klingende Übersetzungen bereitzustellen.
Wenn Sie mehr Einblick benötigen, schauen Sie vorbei So übersetzen Sie Audio mit Google Übersetzer auf Ihrem Android-Telefon.
3. Google Fotos
Während Google Fotos in erster Linie eine Cloud-basierte Foto- und Videospeicheranwendung ist, verwendet es die Algorithmen von Google Brain, um Medien automatisch zu organisieren und zu kategorisieren. Dies lässt Google Fotos erleichtert Ihnen die Verwaltung Ihrer gespeicherten Bilder. Wenn Sie also ein Foto machen, erkennt Google Fotos Sie, Ihre Freunde, Objekte und sogar Sehenswürdigkeiten und Ereignisse auf dem Foto.
Die Anwendung fügt auch Tags hinzu, um Ihnen zu helfen, das Bild für zukünftige Referenzen zu gruppieren. Diese Funktion ist besonders nützlich, um später Erinnerungen zu finden und mit Freunden zu teilen.
Grenzen verschieben mit Deep Learning
Google Brain hat seit seiner Einführung die KI mithilfe erstklassiger neuronaler Netzwerkalgorithmen dramatisch erweitert. Das Brain-Team hat zu Durchbrüchen bei der Sprach- und Bilderkennung, Frameworks für maschinelles Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache beigetragen.
