Google Brain — це група з глибокого вивчення штучного інтелекту під керівництвом Google AI, дослідницького підрозділу Google, присвяченого штучному інтелекту. Створена у 2011 році, Google Brain поєднує відкриті дослідження машинного навчання з інформаційними системами та великими обчислювальними ресурсами.[2] Команда створила такі інструменти, як TensorFlow, який надає публічний доступ для роботи із нейронною мережею, з безліччю внутрішніх наукових проєктів у сфері ШІ.[3] Команда націлена на створення дослідницьких можливостей у машинному навчанні та обробці природних мов.[3]
У квітні 2023 року команда була об’єднана з колишньою дочірньою компанією Google DeepMind[4].
Так званий проєкт «Google Brain» почався в 2011 році як сторонній дослідний проєкт наукового співробітника Google Джеффа Діна, дослідника Google Грега Коррадо і професора Стенфордського університетуЕндрю Ина[5]. Ин цікавився використанням методів глибокого навчання для вирішення завдань штучного інтелекту з 2006 року, а у 2011 році почав співпрацювати з Діном і Коррадо для створення великомасштабної системи глибокого навчання DistBelief[6] поверх інфраструктури хмарних обчислень Google. Google Brain був запущений як проєкт Google X і став настільки успішним, що повернувся назад в Google: Астро Теллер[en] сказав, що Google Brain окупив всю вартість Google X.[7]
У червні 2012 року New York Times повідомила, що кластер з 16000 комп'ютерів, призначених для імітації деяких аспектів діяльності мозку людини, навчився розпізнавати на зображеннях котів на основі 10 мільйонів цифрових зображень, отриманих з роликів на YouTube[5]. Також ця історія була висвітлена на National Public Radio і в Smart Planetruen[8].
У березні 2013 року Google найняла Джефрі Гінтона, провідного дослідника в області глибокого навчання, і придбала компанію DNNResearch, якою керував Гінтон. Гінтон сказав, що буде розподіляти свій час між дослідженням в університеті і роботою в Google.[9]
У квітні 2023 року Google Brain об’єдналася з дочірньою компанією Google DeepMind у рамках постійних зусиль компанії щодо прискорення роботи над ШІ[4].
Команда і місце розташування
Спочатку Google Brain був створений науковим співробітником Google Джеффом Діном і запрошеним зі Стенфорда професором Ендрю Ином. У 2014 році до складу команди увійшли Джефф Дін, Куок Ле, Ілля Суцкевер, Алекс Крижевський, Семі Бенджо[en] та Вінсент Ванхуке. На 2017 рік членами команд є: Анелія Ангелова, Семі Бенджо, Грег Коррадо, Джордж Дал, Майкл Ізард, Анжулі Каннан, Уго Ларочелле, Квок Ле, Крис Ола, Вінсент Ванхуке, Віджей Васудеван та Фернанда Вігас[en].[10]Кріс Латтнер[en] відомий тим, що створив мову програмування AppleSwift та згодом очолював команду безпілотних автомобілів Tesla протягом шести місяців, приєднався до команди Google Brain в серпні 2017 року.[11] Латтнер покинув команду в січні 2020 року та приєднався до SiFive.[12]
У 2021 році Google Brain очолюють Джефф Дін, Джефрі Гінтон і Зубін Гахрамані[en]. Серед інших членів — Кетрін Хеллер, Пі-Чуан Чанг, Ян Саймон, Жан-Філіпп Верт, Невена Лазіч, Анелія Ангелова, Лукаш Кайзер, Кері Джун Кай, Ерік Брек, Румінг Панг, Карлос Рікельме, Девід Ха.[10] Самі Бенджо покинув команду у квітні 2021 року[13], коли Зубін Гахрамані взяв на себе його обов'язки.
У жовтні 2016 року Google Brain розробив експеримент, щоб визначити, що нейронні мережі здатні навчитися безпечному симетричному шифруванню.[15] У цьому експерименті було створено три нейромережі: Аліса, Боб та Єва.[16] Дотримуючись ідеї генеративної змагальної мережі, метою експерименту було навчити Алісу створювати зашифровані повідомлення для Боба, яке Боб міг би розшифрувати, але Єва, не змогла б.[16] Аліса та Боб мали перевагу над Євою, оскільки в них був ключ, що використовується для шифрування та дешифрування.[15] Тим самим Google Brain продемонстрував здатність нейронних мереж навчатися безпечному шифруванню.[15]
Покращення зображень
У лютому 2017 року Google Brain знайшли імовірнісний метод для перетворення зображень з роздільною здатністю 8x8 в роздільну здатність 32x32.[17][18] Метод заснований на раніше відомій ймовірнісній моделі pixelCNN для генерування перетворень пікселів.[19][20]
Запропоноване програмне рішення використовує дві нейронні мережі для апроксимації пікселів зображень при перетворенні.[18][21] Перша мережа, відома як «мережа підготовки» (англ.conditioning network), яка зменшує розміри зображень з високою роздільною здатністю до розміру 8x8 і намагається створити відображення з оригінального зображення 8x8 до цих зображень з вищою роздільною здатністю.[18] Інша мережа, відома як «апріорна мережа», використовує відображення з попередньої мережі, щоб додати більше деталей до вихідного зображення.[18] Отримане перетворене зображення — це не те саме зображення у вищій роздільній здатності, а скоріше оцінка зображення з роздільною здатністю 32x32, зроблена на основі інших наявних зображень із високою роздільною здатністю.[18] Результати Google Brain вказують на можливість нейронних мереж покращувати зображення.[22]
Перекладач Google
Внеском команди Google Brain до проєкту Google Translate, стало використання нової системи глибокого навчання, яка поєднує штучні нейронні мережі з величезними базами даних багатомовних текстів.[23] У вересні 2016 року було запущено Google Neural Machine Translation (GNMT), наскрізну систему навчання, яка може вчитися на великій кількості прикладів.[23] Раніше підхід Google Translate на основі фразового машинного перекладу (англ.Phrase-Based Machine Translation, PBMT) статистично аналізував слово за словом і намагався знайти відповідні слова іншими мовами, не враховуючи навколишні фрази в реченні.[24] Але замість того, щоб вибирати заміну для кожного окремого слова бажаною мовою, GNMT оцінює сегменти слів у контексті решти речення, щоб вибрати більш точні заміни.[3] У порівнянні зі старішими моделями PBMT, модель GNMT набрала 24 % покращення схожості з перекладом, який зробила людина, при цьому кількість помилок зменшилася на 60 %.[3][23] GNMT також продемонстрував значне покращення для заздалегідь складних перекладів, таких як переклад з китайської мови на англійську.[23]
Хоча запровадження GNMT підвищило якість перекладів Google Translate для пілотних мов, було дуже важко створити такі покращення для всіх його 103 мов. Вирішуючи цю проблему, команда Google Brain Team змогла розробити багатомовну систему GNMT, яка розширила попередню, забезпечивши переклади між кількома мовами. Крім того, вона дозволяє здійснювати переклади Zero-Shot, що є перекладами між двома мовами, які система ніколи раніше явно не зустрічала.[25] Google оголосила, що Google Translate тепер також може перекладати без транскрибування, використовуючи нейронні мережі. Це означає, що можливо перекласти мовлення однією мовою безпосередньо в текст іншою мовою, попередньо не транскрибуючи її в текст. За словами дослідників Google Brain, цього проміжного кроку можна уникнути за допомогою нейронних мереж. Щоб система засвоїла це, вони ознайомили її з багатогодинним аудіо іспанською мовою разом із відповідним англійським текстом. Різні шари нейронних мереж, що копіюють людський мозок, змогли зв'язати відповідні частини і згодом маніпулювати звуковою формою, поки вона не була перетворена в англійський текст.[26] Іншим недоліком моделі GNMT є те, що час перекладу збільшується в геометричній прогресії разом із кількістю слів у реченні.[3] Це змусило команду Google Brain Team додати ще 2000 процесорів, щоб гарантувати, що новий процес перекладу буде швидким і надійним.[24]
Робототехніка
Прагнучи покращити традиційні алгоритми керування робототехнікою, де нові навички робота потрібно програмувати вручну, дослідники з робототехніки з Google Brain розробляють методи машинного навчання, які б дозволили роботам опановувати нові навички самостійно.[27] Вони також намагаються розробити способи обміну інформацією між роботами, щоб роботи могли вчитися один у одного під час процесу навчання, також відомого як хмарна робототехніка[en].[28] Як результат, Google запустила платформу Google Cloud Robotics Platform для розробників у 2019 році, намагаючись об'єднати робототехніку, AI та хмарні технології, щоб забезпечити ефективну автоматизацію співпраці роботів, які підключені до хмари.[28]
Робототехнічні дослідження в Google Brain зосереджені здебільшого на вдосконаленні та застосуванні алгоритмів глибокого навчання, які б дозволили роботам виконувати завдання, навчаючись за допомогою власного досвіду, моделювання, людських демонстрацій та/або візуальних даних.[29][30][31][32] Наприклад, дослідники Google Brain показали, що роботи можуть навчитися підіймати та складати тверді об'єкти у ящики, не бувши попередньо запрограмованим на це, за допомогою проведення експериментів у специфічному середовищі.[29] В іншому проєкті дослідники натренували роботів вчитися таким процесам, як виливання рідини з чашки. Роботи навчилися за допомогою показу відеозаписів людей, які виконують це завдання, записаних з різних точок зору.[31]
Дослідники Google Brain співпрацюють з іншими компаніями та академічними установами, що досліджують робототехніку. У 2016 році команда Google Brain Team співпрацювала з дослідниками з X у дослідженні з вивчення координації рук і очей для роботизованого хапання.[33] Їх метод дозволив керувати роботом у реальному часі для хапання нових об'єктів із самокоригуванням.[33] У 2020 році дослідники з Google Brain, Intel AI Lab і UC Berkeley створили модель штучного інтелекту для роботів, які вчаться завданням пов'язаних із хірургією, за допомогою відео справжніх операцій. Зокрема, їх навчали накладанню швів.[32]
У 2020 році команда Google Brain Team та Лілльського університету представили модель автоматичного розпізнавання мовця, яку вони назвали Interactive Speaker Recognition (ISR). Модуль ISR розпізнає мовця з заданого списку мовців, лише запитуючи декілька слів, специфічних для користувача.[34] Модель можна змінити, щоб була можливість вибрати сегменти мовлення в контексті навчання синтезу мовлення.[34] Також вона може захистити дані у випадку використання зловмисниками генераторів мовлення.[34]
TensorFlow
TensorFlow — це бібліотека програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом на базі Google Brain, яка дозволяє будь-кому використовувати машинне навчання, надаючи інструменти для тренування власної нейронної мережі.[3] Наприклад, цей інструмент використовувався для зменшення кількості ручної праці на фермі по сортуванню врожаю. Для цього була натренована нейронна мережа на наборі зображень попередньо відсортованих людьми.[3]
Magenta
Magenta — це проєкт, який використовує Google Brain для створення нової інформації у вигляді мистецтва та музики, а не для класифікації та сортування наявних даних[3]. TensorFlow було оновлено набором інструментів для користувачів, за допомогою яких вони можуть вчити нейронну мережу створенню зображень і музики.[3] Однак команда з університету Валдоста[en] виявила, що ШІ не може досконало відтворювати людські наміри в мистецтві, подібно до складнощів, які виникають при перекладі текстів[3].
Застосування у медицині
Можливості класифікації зображень Google Brain використовуються, для виявлення певних медичних захворювань шляхом пошуку ознак, які є корисними для ранньої діагностики, проте лікарі можуть їх не зауважити.[3] Під час скринінгу на рак молочної залози було виявлено, що цей метод на 75 % рідше ставить невірний позитивний діагноз, ніж лікарі-людини, яким потрібно більше часу, щоб переглянути кожну фотографію.[3] Через дуже специфічну підготовку нейронної мережі для виконання окремого завдання, вона не може визначити інші хвороби, які фахівець легко впізнає на фотографії.[3]
У грудні 2020 року спеціалістка з питань етики ШІ Тимніт Гебру[en] залишила Google.[43] Причиною звільнення стала її відмова відкликати статтю під назвою «Про небезпеку стохастичних папуг: чи можуть мовні моделі бути занадто великими?»[43] У цій статті досліджуються потенційні ризики розвитку штучного інтелекту, такого як Google Brain, зокрема їхній вплив на навколишнє середовище, упередження в навчальних даних та здатність обманювати громадськість.[43][44] З проханням відкликати статтю звернулася Меган Качолія, віцепрезидент Google Brain.[45] Станом на квітень 2021 року майже 7000 нинішніх або колишніх співробітників Google і прихильників галузі підписали відкритий лист, в якому звинувачують Google у «цензурі досліджень» та засуджують те, як повелася компанії з Гебру.[46]
У лютому 2021 року Google звільнив Маргарет Мітчелл, одну з керівників команди з етики в галузі штучного інтелекту.[45] У заяві компанії стверджується, що Мітчелл порушила політику компанії, використовуючи автоматизовані інструменти для пошуку підтримки для Гебру.[45] У тому ж місяці інженери поза командою з етики почали звільнятися, посилаючись на «неправомірне» звільнення Гебру, як причину свого звільнення.[47] У квітні 2021 року співзасновник Google Brain Семі Бенджо[en] оголосив про свою відставку з компанії.[13] Попри те, що він був менеджером Гебру, Бенджіо не був повідомлений про її звільнення, і він опублікував пост в Інтернеті на підтримку і неї, і Мітчелл.[13] Хоча пост Бенджіо зосереджувалося на особистісному зростанні як причині його відходу, анонімні джерела вказали Reuters, що негаразди в команді з етики ШІ зіграли певну роль у його міркуваннях.[13]
↑ абAbadi, Martín; Andersen, David G. (2016). «Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography». arXiv:1610.06918. Bibcode:2016arXiv161006918A.
↑ абLevine, Sergey; Pastor, Peter; Krizhevsky, Alex; Ibarz, Julian; Quillen, Deirdre (1 квітня 2018). Learning hand-eye coordination for robotic grasping with deep learning and large-scale data collection. The International Journal of Robotics Research(англ.). 37 (4–5): 421—436. doi:10.1177/0278364917710318. ISSN0278-3649.
↑Bender, Emily M.; Gebru, Timnit; McMillan-Major, Angelina; Shmitchell, Shmargaret (3 березня 2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency(англ.). Virtual Event Canada: ACM: 610—623. doi:10.1145/3442188.3445922. ISBN978-1-4503-8309-7.
Bintang AraKecamatanKantor kecamatan Bintang AraPeta lokasi Kecamatan Bintang AraNegara IndonesiaProvinsiKalimantan SelatanKabupatenTabalongPemerintahan • CamatSuryadi, S.SosPopulasi • Total7,970 jiwa (2.010) jiwaKode Kemendagri63.09.12 Kode BPS6309081 Luas391,50 km²Desa/kelurahan9/- Bintang Ara adalah sebuah kecamatan di Kabupaten Tabalong, provinsi Kalimantan Selatan, Indonesia. Kecamatan Bintang Ara Merupakan pemekaran dari kecamatan Haruai. Pusat pemerintahan ke…
Uncrewed test flight of the Apollo Program This article is about the Apollo mission. For the aircraft, see FFA AS-202 Bravo. This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed.Find sources: AS-202 – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (October 2016) (Learn how and when to remove this template message) AS-202Launch of AS…
Часть серии статей о Холокосте Идеология и политика Расовая гигиена · Расовый антисемитизм · Нацистская расовая политика · Нюрнбергские расовые законы Шоа Лагеря смерти Белжец · Дахау · Майданек · Малый Тростенец · Маутхаузен · …
New religious or spiritual groups that originated in the United States Examples and symbols of new religious movements: a Sioux Ghost dance, the USVA emblem for the Native American Church, the symbol for Theosophy, the Cross and Crown of Christian Science, a Pentecostal worship service and a statue of the LDS angel Moroni. Numerous new religious movements have formed in the United States. A new religious movement (NRM) is a religious or spiritual group that has modern origins and is peripheral t…
The Michigan State University Vietnam Advisory Group (commonly known as the Michigan State University Group and abbreviated MSUG) was a program of technical assistance provided to the government of South Vietnam as an effort in state-building by the US Department of State.[1] From 1955 to 1962, under contract to the International Cooperation Administration in Washington and the Vietnamese government in Saigon, faculty and staff from Michigan State University consulted for agencies of the…
Public arts high school in San Francisco, California Ruth Asawa San Francisco School of the ArtsAddress555 Portola DriveSan Francisco, California 94131United StatesCoordinates37°44′43″N 122°26′55″W / 37.7454°N 122.4486°W / 37.7454; -122.4486InformationTypePublic Arts High SchoolEstablished1982 (1982)School districtSan Francisco Unified School DistrictNCES School ID063441001276[1]PrincipalStella Kim, Interim Principal[2]Teaching staff29.18 …
Slovan LiberecBerkas:Slovan Liberec logo.svgNama lengkapFootball Club Slovan Liberec, a.s.JulukanModrobílí (Blue-whites)Berdiri1958; 66 tahun lalu (1958)StadionStadion u Nisy, Liberec(Kapasitas: 9,900)KetuaZbyněk ŠtillerManajerLuboš KozelLigaCzech First League2022–237 dari 16Situs webSitus web resmi klub Kostum kandang Kostum tandang Musim ini FC Slovan Liberec (pelafalan Ceko: [ˈslovan ˈlɪbɛrɛts]), biasa disebut Slovan Liberec atau hanya Slovan, adalah bahasa Ceko klu…
Злора́дство — радость, связанная с чужой неудачей, бедой, драмой или трагедией, или чужим невезением, несчастьем или горем. Возвращение в монастырь, Эдуардо Замацоис и Забала (англ.) (рус., 1868 Содержание 1 Причины злорадства 2 Научные исследования 3 См. также 4 Приме…
Drs.Edi DamansyahM.Si. Bupati Kutai Kartanegara ke-11PetahanaMulai menjabat 14 Februari 2019Wakil Chairil Anwar (2020–2022) Rendi Solihin (2022-sekarang) Masa jabatan(Pelaksana tugas: 10 Oktober 2017 – 14 Februari 2019)PendahuluRita WidyasariPenggantiPetahanaWakil Bupati Kutai Kartanegara ke-3Masa jabatan17 Februari 2016 – 10 Oktober 2017 Informasi pribadiLahir2 Maret 1965 (umur 59)Ngayau, Kalimantan TimurPekerjaanPolitikusSunting kotak info • L…
يفتقر محتوى هذه المقالة إلى الاستشهاد بمصادر. فضلاً، ساهم في تطوير هذه المقالة من خلال إضافة مصادر موثوق بها. أي معلومات غير موثقة يمكن التشكيك بها وإزالتها. (ديسمبر 2018) نهائي كأس الاتحاد الأوروبي 1986الحدثكأس الاتحاد الاوروربي 1985-86 ريال مدريد نادي كولن 5 3 مباراة الذهاب ريال مد…
Private university in Yongin and Cheonan, South KoreaThis article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed.Find sources: Dankook University – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (January 2024) (Learn how and when to remove this message)Dankook University단국대학교 (檀國大學校)Motto자립·자주·구국Motto in&#…
Pour les articles homonymes, voir Sebag. Cet article est une ébauche concernant un historien français, un historien tunisien, un sociologue et un universitaire. Vous pouvez partager vos connaissances en l’améliorant (comment ?) selon les recommandations des projets correspondants. Paul SebagBiographieNaissance 26 septembre 1919TunisDécès 5 septembre 2004 (à 84 ans)12e arrondissement de ParisNom de naissance Nathan Paul SebagNationalités tunisiennefrançaiseActivités Historien…
2007 studio album by VoltioEn lo ClaroStudio album by VoltioReleasedNovember 20, 2007Recorded2007Genre Reggaeton hip hop Length56:30Label Sony BMG Jiggiri Producer Voltio DJ Giann Dexter & Mr. Greenz DJ Blass DJ Nelson Stixx AX Voltio chronology Voltio(2005) En lo Claro(2007) Singles from En Lo Claro El MellaoReleased: September 17, 2007 PónmelaReleased: January 14, 2008 Un Amor Como TúReleased: May 5, 2008 En lo Claro (English: In the Clear) is the third and final studio album by …
Type of racing by ocean-going powerboats This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed.Find sources: Offshore powerboat racing – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (June 2016) (Learn how and when to remove this message) Class1 offshore powerboat Offshore powerboat racing is a type of racing by ocean-going powerboa…
هذه المقالة عن المجموعة العرقية الأتراك وليس عن من يحملون جنسية الجمهورية التركية أتراكTürkler (بالتركية) التعداد الكليالتعداد 70~83 مليون نسمةمناطق الوجود المميزةالبلد القائمة ... تركياألمانياسورياالعراقبلغارياالولايات المتحدةفرنساالمملكة المتحدةهولنداالنمساأسترالياب…
Державний комітет телебачення і радіомовлення України (Держкомтелерадіо) Приміщення комітетуЗагальна інформаціяКраїна УкраїнаДата створення 2003Керівне відомство Кабінет Міністрів УкраїниРічний бюджет 1 964 898 500 ₴[1]Голова Олег НаливайкоПідвідомчі орг…
Italian historian and politician Roberto CessiBorn(1885-08-20)20 August 1885Rovigo, Kingdom of ItalyDied19 January 1969(1969-01-19) (aged 83)Padua, Republic of ItalyOccupationHistorian, politician, writerAlma materUniversity of PaduaGenreHistorySubjectRepublic of Venice, Veneto, Martin Luther Roberto Cessi (20 August 1885 – 19 January 1969)[1] was an Italian historian and politician, specializing in Venetian history.[2] Biography He was born in Rovigo,[3] to p…
Historic house in Mississippi, United States United States historic placeLongwoodU.S. National Register of Historic PlacesU.S. National Historic LandmarkMississippi Landmark Show map of MississippiShow map of the United StatesLocation140 Lower Woodville Road, Natchez, MississippiCoordinates31°32′12″N 91°24′17″W / 31.53667°N 91.40472°W / 31.53667; -91.40472Built1859-ca. 1864ArchitectSamuel SloanArchitectural styleOctagon Mode, Italian VillaNRHP refere…
Dipper PinesTokoh Gravity FallsPenampilanperdanaTourist Trapped (2012)PenampilanterakhirWeirdmageddon 3: Take Back The Falls (2016)PenciptaAlex HirschPengisi suaraJason Ritter (Versi asli) Kamal Nasuti (Versi indonesia)InformasiJulukan Dipper Dip-Dop Sir Dippingsauce Pohon Pinus (oleh Bill Cipher) Dr. Fun Times Kapten Buzzkill Roderick (oleh Quentin Trembley) Dopper (sendiri di episode, Roadside Attraction) Little Dipper Jenis kelaminLaki-LakiPekerjaanKaryawan paruh waktu di Mystery ShackKeluarg…
