Pendant longtemps, les ingénieurs et les scientifiques ont tenté de faire en sorte que l’intelligence artificielle (IA) fonctionne comme le cerveau humain. Cet exploit est devenu possible avec la création de Google Brain, une équipe de recherche en IA, en 2011. Alors, qu’est-ce que Google Brain, et quelles sont ses avancées et percées en IA ?
Comment Google Brain a commencé
Le cerveau humain est probablement la création la plus complexe – une machine biologique complexe avec de nombreuses zones effectuant différentes tâches simultanément. Cependant, les développeurs d’IA visent à ce que les systèmes d’IA effectuent des opérations complexes et résolvent des problèmes comme les humains.
En 2011, Andrew Ng, un professeur d’université, Jeff Dean, un Google Fellow, et Greg Corrado, un chercheur de Google, ont créé Google Brain en tant qu’équipe de recherche pour l’exploration de l’IA.
Au départ, l’équipe n’avait pas de nom officiel; après avoir rejoint Google X, Ng a commencé à travailler avec Dean et Corrado pour intégrer des processus d’apprentissage en profondeur dans l’infrastructure existante de Google. Finalement, l’équipe est devenue une partie de Google Research et s’appelait “Google Brain”.
Les membres fondateurs de l’équipe du cerveau ont cherché à créer une intelligence capable d’apprendre indépendamment de grandes quantités de données. Ils visaient également à relever les défis des réseaux d’IA existants, notamment la compréhension du langage, la reconnaissance de la parole et des images.
En 2012, Google Brain a connu une percée. Les chercheurs ont introduit des millions d’images obtenues à partir de YouTube dans le réseau neuronal pour l’entraîner à la reconnaissance de formes sans information préalable. Après l’expérience, le réseau a reconnu les chats avec une grande précision. Cette percée a ouvert la voie à un large éventail d’applications.
L’évolution du cerveau de Google et le développement de l’IA
Google Brain a révolutionné la façon dont les ingénieurs logiciels considéraient l’IA, contribuant de manière significative à son développement. L’équipe du cerveau a obtenu d’excellents résultats dans de nombreuses opérations d’apprentissage automatique. Ses succès ont constitué la base de la reconnaissance de la parole et des images de l’IA et du traitement du langage naturel.
Traitement du langage naturel
L’une des contributions les plus importantes de l’équipe du cerveau est le développement de l’apprentissage en profondeur et l’avancement de Traitement du langage naturel (TAL).
La PNL consiste à enseigner aux ordinateurs les langages humains et à les aider à interagir, produisant des résultats améliorés avec une exposition continue. Par exemple, Google Assistant utilise le NLP pour comprendre vos requêtes et y répondre de manière appropriée.
Google Brain a également développé la traduction automatique neuronale (NMT). Avant l’introduction de Brain Team, la plupart des systèmes de traduction utilisaient des méthodes statistiques ; La traduction automatique neuronale de Google était une mise à niveau importante.
Le système traduit des phrases entières à la fois, ce qui donne des traductions plus précises qui semblent naturelles. Google Brain a également développé des modèles de réseau capables de transcrire avec précision la parole.
3 applications qui utilisent Google Brain
L’équipe Brains a été la pionnière d’une foule d’applications Google depuis sa création en 2011, y compris les suivantes.
1. Assistant Google
L’assistant Google, présent dans de nombreux smartphones aujourd’hui, fournit des informations personnelles, vous aide à définir des rappels et des alarmes, à appeler divers contacts et même à contrôler les appareils intelligents de la maison.
Cet assistant s’appuie sur les algorithmes d’apprentissage automatique fournis par Google Brain pour interpréter la parole et fournir une réponse précise. Avec ces algorithmes, Google Assistant vous simplifie la vie en apprenant vos préférences et, après une utilisation prolongée, en vous comprenant encore mieux.
2. Google Traduction
Le système Google Translate utilise la traduction automatique neuronale, qui utilise des algorithmes d’apprentissage en profondeur de Google Brain. Cela permet à Google Translate d’identifier, de comprendre et de traduire avec précision le texte dans la langue souhaitée.
NGV utilise également une approche de modélisation “séquence à séquence”. Cela signifie que des phrases et des phrases entières sont traduites en une seule fois plutôt que mot par mot. Au fil du temps, lorsque vous interagissez avec Google Translate, il collecte des informations, ce qui lui permet de fournir des traductions plus naturelles à l’avenir.
Bien que Google Photos soit principalement une application de stockage de photos et de vidéos basée sur le cloud, il utilise les algorithmes de Google Brain pour organiser et catégoriser automatiquement les médias. Il laisse Google Photos vous permet de gérer plus facilement vos images stockées. Ainsi, lorsque vous prenez une photo, Google Photos vous reconnaît, ainsi que vos amis, les objets et même les points de repère et les événements qui apparaissent sur la photo.
L’application ajoute également des balises pour vous aider à regrouper l’image pour référence future. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour rechercher et partager ultérieurement des souvenirs avec des amis.
Repoussez les limites avec le deep learning
Google Brain, depuis sa création, a considérablement étendu l’IA en utilisant des algorithmes de réseau neuronal de premier ordre. L’équipe du cerveau a contribué aux percées en matière de reconnaissance de la parole et d’images, aux cadres d’apprentissage automatique et au traitement du langage naturel.
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