Над какими главными проектами искусственного интеллекта сейчас работает Google?

Искусственный интеллект имеет большое значение в современном мире информационных технологий. Есть две важные движущие силы, которые часто появляются в текущих новостях, связанных с ИИ, — это IBM и Google. Пока мы рассказываем здесь об усилиях IBM, сейчас мы собираемся углубиться в то, что собирается сделать Google в мире искусственного интеллекта.

Близость между Google и искусственным интеллектом вполне уместна. В конце концов, Google повсюду, а искусственный интеллект проникает во все аспекты нашей жизни. Отсюда следует, что две столь популярные и влиятельные силы, естественно, будут сотрудничать в том или ином качестве.

Давайте начнем с рассмотрения того, что такое Google AI, с обзора достижений Google в области искусственного интеллекта, а затем перейдем к проектам искусственного интеллекта, над которыми Google в настоящее время работает.

Над какими проектами искусственного интеллекта работает Google в последнее время?

В течение прошлого года Google Research работала над проектами искусственного интеллекта, охватывающими многие актуальные темы, такие как прогнозирование COVID-19, изменение погоды и климата, робототехника, медицинская диагностика и понимание естественного языка.

Исследования будущего включают в себя:

1. ИИ + письмо

Творческая лаборатория Google в Сиднее, Австралия, объединяется с командой Фестиваля цифровых писателей и группой профессионалов отрасли (например, разработчиков, писателей, инженеров), чтобы посмотреть, сможем ли мы использовать машинное обучение, чтобы вдохновлять писателей и обогащать их процесс. Creative Labs Google также реализовала аналогичные проекты в других аспектах искусства, таких как музыка и рисование.

2. Бесконтактное определение сна

Хороший сон — неотъемлемая часть нашего благополучия, и Google исследует и изучает режимы сна и хорошее самочувствие в ночное время. Функция отслеживания сна в Nest Hub использует радарное отслеживание сна в сочетании с алгоритмом обнаружения храпа и кашля. Эта новая разработка помогает спящим понять, сколько они спят и его качество, при этом сохраняя при этом свою конфиденциальность. В эпоху, когда здравоохранение вызывает серьезную озабоченность, этот проект ИИ расширяет возможности людей и помогает им практиковать уход за собой, возможно, смягчая потенциальные проблемы со здоровьем.

3. Машинное обучение для компьютерной архитектуры

Независимо от того, сколько новых достижений мы видим в компьютерном оборудовании, всегда есть возможности для совершенствования. Машинное обучение требует высокопроизводительных систем, и Google исследует специальные ускорители, такие как Edge TPU и Google TPU, для увеличения доступной вычислительной мощности. Этот проект искусственного интеллекта поможет создать более эффективное оборудование, даст людям лучшее понимание возможностей проектирования ускорителей и откроет новые возможности.

Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение продолжают становиться все более сложными и влиятельными, нам понадобится оборудование, чтобы идти в ногу с этими растущими требованиями. Эта потребность означает разработку более компактного и эффективного оборудования, обеспечивающего при этом все большую вычислительную мощность.

4. Код с более низким битрейтом обработки речи

Если чему нас научили карантины и удаленная работа, вызванные COVID в прошлом году, так это важности надежной системы связи в реальном времени. Таким образом, исследователи Google разрабатывают новые аудио и кодеки, чтобы обеспечить более высокое качество и минимизировать задержку при общении в реальном времени, используя при этом меньше данных. Кодек — это метод сжатия, который декодирует и кодирует сигналы для хранения или передачи. Кодеки позволяют приложениям, требовательным к пропускной способности, эффективно отправлять данные, гарантируя при этом высококачественную связь в любое время и в любом месте.

Это исследование в конечном итоге поможет миллиардам пользователей по всему миру оставаться на связи с высококачественным аудио и видео даже при соединениях с более низкой пропускной способностью. Таким образом, даже люди, которые не могут позволить себе более быстрые сети, смогут оставаться на связи и беспрепятственно вести бизнес.

5. Интеллектуальный анализ данных и моделирование

Рост и распространение больших данных создали постоянно растущие проблемы в таких дисциплинах, как интеллектуальный анализ данных и моделирование. Информации слишком много, и сегодняшнему бизнесу нужны более эффективные способы справиться с этим потоком. Google Research занимается созданием более эффективных алгоритмов, разработкой новых подходов машинного обучения или разработкой методов классификации, лучше сохраняющих конфиденциальность. Продолжающиеся исследования Google в области более эффективного анализа данных помогут аналитикам работать с огромными наборами данных, созданными как большими данными, так и постоянно растущим Интернетом вещей. Это исследование затрагивает широкий спектр продуктов и услуг Google и, как следствие, может принести пользу другим предприятиям и организациям.

6. ТензорФлоу

Google создал пакет машинного обучения с открытым исходным кодом, известный как TensorFlow. Его можно использовать в различных задачах для обучения моделей глубокого обучения и получения прогнозов. Его можно использовать для широкого спектра приложений, поскольку он создан с возможностью адаптации и масштабирования. Библиотека предварительно обученных моделей TensorFlow может использоваться для различных приложений, предлагая мощные инструменты для создания, обучения и развертывания моделей глубокого обучения. Использование графиков потоков данных также облегчает визуализацию и отладку модели.

7. АдаНет

AdaNet — это простая платформа на основе TensorFlow для быстрой и автоматической разработки высококачественных моделей. AdaNet создан простым, эффективным и расширяемым и основан на последних разработках в AutoML. Он может обучать различные модели, включая деревья с градиентным усилением, деревья решений и глубокие нейронные сети, а также может использоваться для построения ансамблей этих моделей. AdaNet также использует стратегии регуляризации, чтобы гарантировать качество генерируемых моделей.

8. Дофамин

Dopamine — это платформа, построенная на TensorFlow, которая позволяет пользователям опробовать различные алгоритмы обучения с подкреплением. Вы можете посмотреть, как работают алгоритмы обучения с подкреплением, в безопасном месте, где вы сможете опробовать разные способы ведения дел. Дофамин отлично подходит как новичкам, так и экспертам, которые хотят больше узнать об алгоритмах обучения с подкреплением и использовать их для изучения и создания систем машинного обучения и искусственного интеллекта.

Дофамин — это нейромедиатор, который играет важную роль во многих неврологических процессах, таких как обучение, память, мотивация, удовольствие и вознаграждение. Google исследует роль дофамина в машинном обучении и искусственном интеллекте, чтобы понять, как дофамин можно использовать для более эффективного и точного обучения моделей. С этой целью Google создал структуру Dopamine — исследовательскую среду с открытым исходным кодом, призванную помочь исследователям быстро создавать прототипы алгоритмов обучения с подкреплением.

Платформа использует TensorFlow и обеспечивает гибкость, стабильность и воспроизводимость для новых и опытных исследователей RL. Кроме того, Google выпустил серию статей, посвященных использованию дофамина в машинном обучении, таких как «Дофамин: исследовательская основа для глубокого обучения с подкреплением» и «Дофамин: исследовательская основа для быстрого прототипирования алгоритмов обучения с подкреплением».

9. Бард

Google Bard, о котором все говорят, имеет конечную цель — объединить широкий спектр человеческого понимания со сложностью, оригинальностью и мощью крупномасштабных лингвистических моделей. Он использует данные, собранные из Интернета, чтобы предоставлять актуальные и точные ответы. Вы можете использовать Барда как способ творческого самовыражения и как трамплин для исследований.

Google создал чат-бота Bard, чтобы конкурировать с ChatGPT. Он построен на основе Dopamine Framework, исследовательской среды с открытым исходным кодом, созданной для помощи исследователям в быстром прототипировании алгоритмов обучения с подкреплением. Бард создан для того, чтобы иметь возможность вести разговоры, которые кажутся искренними, и отвечать на них.

10. Лаборатория глубокого разума

DeepMind Lab — это трехмерная платформа, которая позволяет использовать алгоритмы глубокого обучения с подкреплением для изучения и создания систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Простой API DeepMind Lab позволяет вам опробовать различные конструкции ИИ и изучить их возможности. На платформе также есть головоломки, которые помогают в глубоком обучении с подкреплением. Это делает его отличным как для новичков, так и для экспертов.

Подразделение Google DeepMind создало исследовательскую среду искусственного интеллекта под названием DeepMind Lab. Это платформа, похожая на 3D-видеоигру, предназначенная для обучения агентов ИИ работе в сложных 3D-сетях. Игровой движок Quake III Arena, на котором построена DeepMind Lab, использовался для имитации различных настроек трехмерного мира, включая перемещение по лабиринту, трехмерную карту и пилотирование самолета. Агенты искусственного интеллекта были обучены действовать на сверхчеловеческом уровне во многих видах деятельности с использованием DeepMind Lab, включая 3D-навигацию, 3D-робототехнику и глубокое 3D-обучение.

11. Физика пуль

Bullet Physics — это SDK, который фокусируется на динамике тела, столкновениях и взаимодействии между твердыми и мягкими телами. Он написан на C++ и предоставляет широкий спектр функций и инструментов для разработки игр, моделирования роботов и визуальных эффектов. В состав SDK также входит pybullet — модуль Python, использующий машинное обучение, физическое моделирование и робототехнику.

Разработанная для моделирования точных физических взаимодействий в 3D-настройках, Bullet Physics широко используется в индустрии видеоигр, а также в других областях, таких как роботизированное моделирование и медицинская визуализация. Динамику твердого тела, динамику мягкого тела и дискретное обнаружение столкновений можно моделировать с помощью Bullet Physics. Он создан на C++ и работает со многими различными операционными системами, включая Windows, Mac, Linux, Android и iOS.

12. Пурпурный

Magenta — это исследовательский проект Google Brain, посвященный использованию машинного обучения в создании произведений искусства и музыки. TensorFlow, разработанный Google пакет машинного обучения с открытым исходным кодом, составляет основу проекта. Magenta создала несколько инструментов и моделей, позволяющих людям сочинять музыку с использованием машинного обучения, включая плагины, наборы данных и приложения. Кроме того, Magenta предоставила несколько курсов и материалов для обучения людей машинному обучению применительно к созданию музыки и искусства.

13. Куберфлоу

Kuberflow — это набор инструментов для Kubernetes, который помогает упростить развертывание рабочих процессов машинного обучения. Он позволяет использовать Kubernetes для развертывания систем машинного обучения с открытым исходным кодом, которые тоже очень хороши. Вы также можете добавить Jupyter Notebooks и учебные задания TensorFlow в свой рабочий процесс с помощью Kuberflow.

Google создал платформу машинного обучения с открытым исходным кодом, чтобы разработчикам было проще поддерживать, масштабировать и развертывать модели машинного обучения в облаке. Kuberflow предлагает простой в использовании интерфейс для развертывания моделей в рабочей среде, а также несколько инструментов для мониторинга, отладки и управления конвейерами машинного обучения. Кроме того, Kuberflow упрощает доставку моделей в кластеры Kubernetes, обеспечивая простое масштабирование и автоматическое развертывание моделей.

14. Порядок диалога Google

Google создал диалоговую платформу искусственного интеллекта под названием Google Dialogflow. Он позволяет программистам создавать чат-ботов и другие диалоговые пользовательские интерфейсы для веб-сайтов, мобильных приложений и других служб обмена сообщениями. Механизм обработки естественного языка Google поддерживает Dialogflow, который предлагает простой графический интерфейс для создания диалоговых ботов. Создание автоматизированных диалогов, предложение обслуживания клиентов и помощь клиентам во взаимодействии с приложениями — все это возможно с помощью Dialogflow.

15. Глубокий вариант

Вызов вариантов, процесс поиска генетических вариаций на основе данных секвенирования, представляет собой метод, основанный на глубоком обучении, под названием DeepVariant. DeepVariant от Google использует сверточные нейронные сети для обнаружения изменений на основе данных секвенирования. Было продемонстрировано, что он превосходит другие известные программы вызова вариантов и может использоваться для точного вызова вариантов из данных полногеномного, полноэкзомного или целенаправленного секвенирования. Обнаружение болезнетворных вариаций с помощью DeepVariant — важный первый шаг в диагностике генетических заболеваний.

16. Менторнет

MentorNet — это новый метод обучения другой нейронной сети для контроля обучения базовых глубоких сетей, называемый StudentNet. Этот метод предлагается для преодоления переобучения поврежденных меток, поскольку современные глубокие сети способны запоминать весь набор данных, даже если метки совершенно случайны.

Google создал MentorNet, учебное пособие на основе искусственного интеллекта, которое помогает студентам лучше усвоить тему, предоставляя им автоматическую обратную связь. MentorNet анализирует ответы учащихся, используя технологию обработки естественного языка, и предлагает комментарии на уровне предложений, абзацев и эссе. Кроме того, в зависимости от уникальных навыков и недостатков каждого ученика, он предлагает индивидуальные советы и критику. Математика, физика и словесность — это лишь несколько тем, которые студенты могут использовать MentorNet в своих интересах.

17. СЛИНГ

Google создал механизм распознавания естественного языка SLING. Он интерпретирует запросы на естественном языке и является компонентом набора инструментов Google для понимания естественного языка. Система SLING на основе рекуррентной нейронной сети может анализировать сложные вопросы и понимать контекст обсуждения. Язык разговорного интерфейса SLING используется продуктами голосового поиска Google и может использоваться для создания чат-ботов.

SLING — это проект Google по искусственному интеллекту, который учит компьютеры читать и понимать статьи Википедии на разных языках. Это делается для наполнения баз знаний, например путем добавления фактов из Википедии и других источников в базу знаний Викиданных. Семантика фреймов используется в проекте как способ представления знаний и аннотаций в документах.

Это все, что касается проектов ИИ.