Ecco cosa stanno facendo gli sviluppatori con AI Brain di Google

Un motore di intelligenza artificiale che Google utilizza in molti dei suoi prodotti e che ha reso disponibile gratuitamente il mese scorso, viene ora utilizzato da altri per eseguire alcuni trucchi accurati, tra cui tradurre l'inglese in cinese, leggere testi scritti a mano e persino generare opere d'arte originali.

Jeff Dean parla a un evento di Google nel 2007.

Il software AI, chiamato TensorFlow , fornisce agli utenti un modo semplice per addestrare i computer a eseguire attività fornendo loro grandi quantità di dati. Il software incorpora vari metodi per costruire e addestrare in modo efficiente reti neurali di deep learning simulate su diversi hardware di computer.

Il deep learning è una tecnica estremamente efficace per addestrare i computer a riconoscere schemi nelle immagini o nell'audio, consentendo alle macchine di eseguire con competenza simile a quella umana compiti utili come il riconoscimento di volti o oggetti nelle immagini. Di recente, il deep learning ha anche mostrato notevoli promesse per l'analisi del linguaggio naturale, consentendo alle macchine di rispondere a domande vocali o scritte in modi significativi.

Parlando al Società di elaborazione dell'informazione neurale (NIPS) a Montreal questa settimana, Jeff Dean , l'informatico di Google che guida lo sforzo TensorFlow, ha affermato che il software viene utilizzato per un numero crescente di progetti sperimentali al di fuori dell'azienda.

Questi includono Software che genera didascalie per immagini e codice che traduce la documentazione per TensorFlow in cinese. Altro progetto utilizza TensorFlow per generare opere d'arte artificiali. È ancora abbastanza presto, ha detto Dean dopo il discorso. Le persone stanno cercando di capire in cosa è meglio.

TensorFlow è nato da un progetto di Google, chiamato Google Brain, volto ad applicare vari tipi di apprendimento automatico della rete neurale a prodotti e servizi in tutta l'azienda. La portata di Google Brain è cresciuta notevolmente negli ultimi anni. Dean ha affermato che il numero di progetti in Google che coinvolgono Google Brain è cresciuto da una manciata all'inizio del 2014 a oltre 600 oggi.

Più di recente, Google Brain ha contribuito allo sviluppo Risposta intelligente , un sistema che consiglia automaticamente una risposta rapida ai messaggi in Gmail dopo aver scansionato il testo di un messaggio in arrivo. La tecnica della rete neurale utilizzata per sviluppare Smart Reply è stata presentata dai ricercatori di Google alla conferenza NIPS lo scorso anno.

Dean prevede che il deep learning e il machine learning avranno un impatto simile su molte altre aziende. C'è una vasta gamma di modi in cui l'apprendimento automatico sta influenzando molti prodotti e settori diversi, ha affermato. Ad esempio, la tecnica è in fase di sperimentazione in molti settori che cercano di fare previsioni da grandi quantità di dati, che vanno dalla vendita al dettaglio alle assicurazioni.

Google è stata in grado di fornire il codice per TensorFlow perché i dati che possiede sono una risorsa molto più preziosa per la creazione di un potente motore di intelligenza artificiale. L'azienda spera che il codice open source la aiuti ad affermarsi come leader nell'apprendimento automatico e favorisca le relazioni con i collaboratori e i futuri dipendenti. TensorFlow ci offre un linguaggio comune per parlare, in un certo senso, ha detto Dean. Otteniamo vantaggi dall'avere persone che assumiamo che hanno utilizzato TensorFlow. Non è che sia completamente altruista.

Una rete neurale è costituita da strati di neuroni virtuali che si attivano a cascata in risposta all'input. Una rete apprende poiché la sensibilità di questi neuroni è sintonizzata per corrispondere a input e output particolari e la presenza di molti livelli consente di riconoscere caratteristiche più astratte, come un volto in una fotografia.

TensorFlow è ora una delle numerose librerie di software di deep learning open source e le sue prestazioni sono attualmente in ritardo rispetto ad altre librerie per determinate attività. Tuttavia, è progettato per essere facile da usare e può essere facilmente trasferito tra hardware diverso. E Dean dice che la sua squadra sta lavorando sodo per migliorare le sue prestazioni.

Nella corsa per dominare l'apprendimento automatico e attrarre i migliori talenti, tuttavia, altre aziende potrebbero rilasciare i propri motori di intelligenza artificiale in competizione.

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