Google Brain - Google Brain

Google Brain
Tijoratmi?Ha
Loyiha turiSun'iy intellekt va mashinada o'rganish
ManzilMountain View, Kaliforniya
Veb-saytai.google/ miya jamoasi/

Google Brain a chuqur o'rganish sun'iy intellekt tadqiqot guruhi Google. 2010-yillarning boshlarida tashkil topgan Google Brain mashinalarni o'rganish bo'yicha ochiq tadqiqotlarni birlashtiradi axborot tizimlari va keng ko'lamli hisoblash resurslar.[1][2][3]

Tarix

"Google Brain" deb nomlangan loyiha 2011 yilda Google Fellow o'rtasida yarim kunlik ilmiy hamkorlik sifatida boshlangan Jeff Din, Google tadqiqotchisi Greg Korrado va Stenford universiteti professor Endryu Ng.[4][5][6] Ng foydalanishga qiziqqan edi chuqur o'rganish muammolarni yorish texnikasi sun'iy intellekt 2006 yildan beri va 2011 yilda Dean va Corrado bilan keng ko'lamli chuqur o'quv dasturiy ta'minot tizimini yaratish uchun hamkorlik qila boshladi, DistBelief,[7] Google bulutli hisoblash infratuzilmasi ustiga. Google Brain a sifatida boshlandi Google X loyihasi va shu qadar muvaffaqiyatli bo'ldiki, u Google-ga qayta tiklandi: Astro Teller Google Brain Google X-ning barcha xarajatlarini to'laganini aytdi.[8]

2012 yil iyun oyida Nyu-York Tayms Inson miyasi faoliyatining ba'zi jihatlarini taqlid qilishga bag'ishlangan 1000 ta kompyuterda 16000 ta protsessordan iborat klaster o'zini muvaffaqiyatli tanib olishga o'rgatganligi haqida xabar berdi. mushuk olingan 10 million raqamli tasvir asosida YouTube videolar.[6] Hikoya ham qamrab olingan Milliy jamoat radiosi[9] va SmartPlanet.[10]

2013 yil mart oyida Google ishga yolladi Jefri Xinton, chuqur o'rganish sohasidagi etakchi tadqiqotchi va Xinton boshchiligidagi DNNResearch Inc kompaniyasini sotib oldi. Xinton kelajakdagi vaqtini universitetdagi tadqiqotlari va Google-dagi faoliyati o'rtasida taqsimlashini aytdi.[11]

Loyihalar

Sun'iy intellektga asoslangan shifrlash tizimi

2016 yil oktyabr oyida Google Brain kommunikatsiyalarni shifrlash bo'yicha tajriba o'tkazdi. Unda ikkita to'plam mavjud AI o'zlarining kommunikatsiyalarini boshqa sun'iy intellektdan himoya qilish uchun o'zlarining kriptografik algoritmlarini ishlab chiqdilar va shu bilan birga sun'iy intellekt tomonidan yaratilgan shifrlashni buzish uchun o'z tizimini rivojlantirishga qaratilgan. Ikkita dastlabki AI o'zaro aloqalarni noldan o'rganish va yanada rivojlantirish imkoniyatiga ega bo'lishlari bilan o'rganish muvaffaqiyatli bo'ldi.[12]

Ushbu tajribada uchta sun'iy intellekt yaratildi: Elis, Bob va Momo Havo. Eksperimentning maqsadi Elis Bobga xabar yuborishi edi parolni ochish Bu orada, Momo Havo xabarni ushlab olishga harakat qiladi. Unda AIga qanday qilish haqida aniq ko'rsatmalar berilmagan shifrlash ularning xabarlari, ularga faqat yo'qotish funktsiyasi berilgan. Natijada, agar Elis va Bob o'rtasidagi aloqa muvaffaqiyatsiz tugagan bo'lsa, Bob Elisning xabarini noto'g'ri talqin qilgan yoki Momo Havo aloqani to'xtatgan bo'lsa, quyidagi bosqichlar Elis va Bob xavfsiz muloqot qilishlari uchun kriptografiyada evolyutsiyani ko'rsatishi mumkin edi. Darhaqiqat, ushbu tadqiqot sun'iy intellektning oldindan shifrlangan algoritmlarga ega bo'lmagan holda o'zlarining shifrlash tizimini yaratishi mumkin degan xulosaga kelishga imkon berdi. kelajakda xabarlarni shifrlash uchun kashfiyotni ochib bering[tushuntirish kerak ].[13]

Tasvirni yaxshilash

2017 yil fevral oyida Google Brain yordamida tasvirni yaxshilash tizimini e'lon qildi asab tarmoqlari juda past o'lchamdagi rasmlarda tafsilotlarni to'ldirish. Taqdim etilgan misollar 8x8 o'lchamdagi rasmlarni 32x32 formatga o'zgartiradi.

Dastur tasvirlarni yaratish uchun ikki xil neyron tarmoqlardan foydalanadi. Birinchisi, "konditsionerlik tarmog'i" deb nomlangan bo'lib, past aniqlikdagi rasmning piksellarini xuddi shunday yuqori aniqlikda tasvirlaydi va ikkinchisining o'lchamlarini 8 × 8 ga tushiradi va mos kelishga harakat qiladi. Ikkinchisi - "oldingi tarmoq", bu pikselli tasvirni tahlil qiladi va ko'p sonli yuqori aniqlikdagi rasmlar asosida tafsilotlarni qo'shishga harakat qiladi. Keyinchalik, asl 8 × 8 o'lchamdagi rasmni ko'tarishda tizim rasm nima bo'lishi kerakligi haqidagi bilimiga asoslanib piksellarni qo'shib qo'yadi. Va nihoyat, yakuniy tasvirni yaratish uchun ikkita tarmoqdan chiqishlar birlashtirildi.[14]

Bu past aniqlikdagi rasmlarni takomillashtirishdagi yutuqni anglatadi. Qo'shilgan tafsilotlar haqiqiy tasvirning bir qismi emas, balki faqat eng yaxshi taxminlarga ega bo'lishiga qaramay, texnologiya haqiqiy sinovlarga duch kelganda ajoyib natijalarni ko'rsatdi. Yaxshilangan rasm va haqiqiy rasm ko'rsatilgandan so'ng, odamlar taniqli odamlarning yuzlari bilan 10%, yotoqxonadagi rasmlarda esa 28% aldanib qolishdi. Bu odatdagi bikubik miqyoslashning biron bir odamni alday olmagan oldingi umidsizlik natijalariga taqqoslaganda.[15][16][17]

Google tarjima

Google Brain loyihasi o'z hissasini qo'shdi Google tarjima. 2016 yil sentyabr oyida, Google Neural Machine Translation (GNMT) ko'plab misollardan o'rganishga qodir bo'lgan uchidan uchigacha ta'lim doirasi ishga tushirildi. Uning joriy etilishi Google Translate tarjimalarining tajriba tillari uchun sifatini oshirgan bo'lsa-da, uning 103 tili uchun bunday yaxshilanishlarni yaratish juda qiyin edi. Ushbu muammoni hal qilishda Google Brain Team ko'p tilli GNMT tizimini ishlab chiqara oldi, bu avvalgisini bir nechta tillar orasida tarjima qilish orqali kengaytirdi. Bundan tashqari, bu tizim ilgari aniq ko'rilmagan ikki til o'rtasidagi tarjimalar bo'lgan Zero-Shot Translations-ga imkon beradi.[18] Google Google Translate endi neyron tarmoqlardan foydalangan holda transkriptsiz ham tarjima qila olishini e'lon qildi. Bu shuni anglatadiki, bir tilda nutqni matnga ko'chirmasdan, to'g'ridan-to'g'ri boshqa tilda matnga tarjima qilish mumkin. Google Brain tadqiqotchilarining fikriga ko'ra, neyron tarmoqlar yordamida ushbu oraliq qadamni oldini olish mumkin. Tizim buni o'rganishi uchun ular ko'p soatlik ispan tilidagi audio yozuvlarga mos keladigan inglizcha matn bilan birga ta'sir qilishdi. Inson miyasini takrorlaydigan turli xil neyron tarmoqlari qatlamlari mos keladigan qismlarni bir-biriga bog'lab, keyinchalik audio to'lqin shaklini inglizcha matnga aylanmaguncha boshqarish imkoniyatiga ega bo'ldi.[19]

Robototexnika

Google Brain Team tomonidan olib borilgan robototexnika an'anaviy robotlardan farqli o'laroq, avtomatik ravishda mashinada o'rganish orqali yangi ko'nikmalarni egallashni o'rganishi mumkin edi. 2016 yilda Google Brain Team robotlar o'zlarini yanada samarali o'rgatish uchun o'z tajribalaridan qanday foydalanishi mumkinligini namoyish qilish uchun Google X tadqiqotchilari bilan hamkorlik qildi. Tadqiqotlar davomida robotlar 800000 ga yaqin tushunishga urinish qildi.[20] Keyinchalik, 2017 yilda jamoa yangi ko'nikmalarni o'rganish uchun uchta yondashuvni o'rganib chiqdi: mustahkamlashni o'rganish, ob'ektlar bilan o'zaro aloqasi va odamlarni namoyish qilish orqali.[20] Google Brain Team maqsadiga asoslanib, ular yangi vazifalarni o'rganish va mashq qilish orqali o'rganishga qodir, shuningdek murakkab vazifalar bilan shug'ullanadigan robotlar ishlab chiqarishni davom ettirishadi.

Google mahsulotlarida

Loyiha texnologiyasi hozirda Android operatsion tizimi nutqni aniqlash tizimi,[21] Google+ uchun fotosuratlarni qidirish[22] va YouTube-da video tavsiyalar.[23]

Jamoa va joylashuvi

Google Brain dastlab Google Fellow tomonidan tashkil etilgan Jeff Din va tashrif Stenford professori Endryu Ng.[5] 2014 yilda jamoada Jef Din, Kvok Le, Ilya Sutskever, Aleks Krizevskiy, Sami Bengio va Vinsent Vanxoke bor edi. 2017 yilda jamoa a'zolari orasida Aneliya Angelova, Sami Bengio, Greg Korrado, Jorj Dal, Maykl Isard, Anjuli Kannan, Ugo Laroxel, Kris Olax, Vinsent Vanxuk, Vijay Vasudevan va Fernanda Viegas.[24] Kris Lattner, kim yaratdi olma dasturlash tili Tez va keyin yugurdi Tesla olti oy davomida avtonomiya jamoasi 2017 yil avgust oyida Google Brain jamoasiga qo'shildi.[25] Lattner 2020 yil yanvar oyida jamoani tark etdi va qo'shildi SiFive.[26]

Google Brain-ga asoslangan Mountain View, Kaliforniya va sun'iy yo'ldosh guruhlari mavjud Akkra, Amsterdam, Pekin, Berlin, Kembrij (Massachusets), London, Monreal, Nyu-York shahri, Parij, Pitsburg, Princeton, San-Fransisko, Tokio, Toronto va Tsyurix.[27]

Qabul qilish

Google Brain qamrovini oldi Simli jurnal,[28][29][30] The Nyu-York Tayms,[30] Texnologiyalarni ko'rib chiqish,[31][32] Milliy jamoat radiosi,[9] va Katta o'ylang.[33]

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ "Brain Team missiyasi - Google AI". Google AI. Arxivlandi asl nusxasi 2018-06-20. Olingan 2018-06-19.
  2. ^ Mashinada o'rganish algoritmlari va usullari Google-da tadqiqotlar. 2017 yil 18-mayda olingan
  3. ^ "Google-da tadqiqotlar". research.google.com. Olingan 2018-02-16.
  4. ^ "Google-ning keng ko'lamli chuqur neyron tarmoqlari loyihasi". Olingan 25 oktyabr 2015.
  5. ^ a b Jeff Din va Endryu Ng (26 iyun 2012). "Mashinani o'rganish uchun katta hajmdagi miya simulyatsiyalaridan foydalanish va A.I." Rasmiy Google Blog. Olingan 26 yanvar 2015.
  6. ^ a b Markoff, Jon (2012 yil 25-iyun). "Mushukni aniqlash uchun qancha kompyuter? 16000". The New York Times. Nyu-York Tayms. Olingan 11 fevral, 2014.
  7. ^ Jeffri Din; va boshq. (2012 yil dekabr). "Katta miqyosda tarqatilgan chuqur tarmoqlar" (PDF). Olingan 25 oktyabr 2015.
  8. ^ Conor Dougherty (2015 yil 16-fevral). "Astro Teller, Google-ning" Moonshots kapitani ", Google X-da daromad olish to'g'risida". Olingan 25 oktyabr 2015.
  9. ^ a b "Katta Google tarmog'i aniqlashni o'rganadi - mushuklar". Milliy jamoat radiosi. 2012 yil 26 iyun. Olingan 11 fevral, 2014.
  10. ^ Shin, Laura (2012 yil 26-iyun). "Google miya simulyatori o'zini mushuklarni tanib olishga o'rgatadi". SmartPlanet. Olingan 11 fevral, 2014.
  11. ^ "Google tomonidan sotib olingan U neyron tarmoqlarini ishga tushirish" (Matbuot xabari). Toronto, ON. 2013 yil 12 mart. Olingan 13 mart 2013.
  12. ^ "Google AI o'zining kriptografik algoritmini ixtiro qiladi; uning qanday ishlashini hech kim bilmaydi". arstechnica.co.uk. 2016-10-28. Olingan 2017-05-15.
  13. ^ Abadi, Martin; Andersen, Devid G. (2016). "Adversarial asabiy kriptografiya bilan aloqani himoya qilishni o'rganish". arXiv:1610.06918. Bibcode:2016arXiv161006918A. Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  14. ^ Dahl, Rayan; Noruzi, Muhammad; Shlens, Jonathon (2017). "Pixel Recursive Super Resolution". arXiv:1702.00783. Bibcode:2017arXiv170200783D. Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  15. ^ "Google Brain-ning yuqori aniqlikdagi tasvir texnologiyasi" kattalashtirish, yaxshilash! "Ni haqiqiy" qiladi. arstechnica.co.uk. 2017-02-07. Olingan 2017-05-15.
  16. ^ "Google shunchaki" kattalashtirish va takomillashtirish "ni haqiqatga aylantirdi - juda yaxshi". cnet.com. Olingan 2017-05-15.
  17. ^ "Google kichik hajmdagi rasmlarni aniqlashtirish uchun AIdan foydalanadi". engadget.com. Olingan 2017-05-15.
  18. ^ Shuster, Mayk; Jonson, Melvin; Trat, Nikxil. "Google-ning ko'p tilli neyron avtomat tarjima tizimi bilan nol-shot tarjimasi". Google tadqiqot blogi. Olingan 15 may 2017.
  19. ^ Reynolds, Matt. "Google transkripsiyasiz tarjima qilish uchun neyron tarmoqlardan foydalanadi". Yangi olim. Olingan 15 may 2017.
  20. ^ a b "Google Brain jamoasi - 2016 yilga nazar tashlaymiz". Tadqiqot blogi. Olingan 2017-12-18.
  21. ^ "Nutqni tanib olish va chuqur o'rganish". Google tadqiqot blogi. 2012 yil 6-avgust. Olingan 11 fevral, 2014.
  22. ^ "Fotosurat qidirishni takomillashtirish: Semantik bo'shliq bo'ylab qadam". Google tadqiqot blogi. 2013 yil 12-iyun.
  23. ^ "Bu Google-ning YouTube-ni saqlash rejasi". Vaqt. 2015 yil 18-may.
  24. ^ Google Brain jamoasi veb-sayti. Kirish 13.05.2017. https://research.google.com/teams/brain/
  25. ^ Etherington, Darrell (2017 yil 14-avgust). "Tezkor ijodkor Kris Lattner Tesla Autopilot ishidan so'ng Google Brain-ga qo'shildi". TechCrunch. Olingan 11 oktyabr 2017.
  26. ^ "Kris Lattnerning bosh sahifasi". nondot.org. Olingan 2020-05-09.
  27. ^ "Google-da tadqiqotlar". research.google.com. Olingan 2017-08-01.
  28. ^ Levi, Stiven (2013 yil 25-aprel). "Rey Kurzweil Google-ga eng so'nggi AI miyasini yaratishda qanday yordam beradi". Simli. Olingan 11 fevral, 2014.
  29. ^ Volsen, Markus (2014 yil 27-yanvar). "Google sizning miyangizni ahamiyatsiz qilish bo'yicha katta rejasi". Simli. Olingan 11 fevral, 2014.
  30. ^ a b Ernandes, Daniela (2013 yil 7-may). "Google miyasi ortidagi odam: Endryu Ng va yangi AI uchun izlanish". Simli. Olingan 11 fevral, 2014.
  31. ^ Xof, Robert (2013 yil 23 aprel). "Chuqur o'rganish: katta miqdordagi hisoblash kuchi bilan mashinalar endi ob'ektlarni taniy oladilar va nutqni real vaqtda tarjima qila oladilar. Sun'iy intellekt nihoyat aqlli bo'ladi". Texnologiyalarni ko'rib chiqish. Olingan 11 fevral, 2014.
  32. ^ Regalado, Antonio (2014 yil 29 yanvar). "Google bozorni chuqur o'rganishga yo'naltiryaptimi? Ilm-fanning eng ilg'or burchagi Silikon vodiysi tomonidan qo'llanilmoqda, bu ba'zi akademiklarning noroziligiga sabab bo'ldi". Texnologiyalarni ko'rib chiqish. Olingan 11 fevral, 2014.
  33. ^ "Rey Kurzveyl va Google miyasi orqasidagi miyalar". Katta o'ylang. 2013 yil 8-dekabr. Olingan 11 fevral, 2014.