Durante mucho tiempo, los ingenieros y científicos buscaron hacer que la inteligencia artificial (IA) funcionara como el cerebro humano. Esta hazaña se hizo factible con la creación de Google Brain, un equipo de investigación de IA, en 2011. Entonces, ¿qué implica Google Brain y cuáles son sus avances y avances en IA?
Cómo comenzó Google Brain
El cerebro humano es probablemente la creación más compleja: una máquina biológica intrincada con muchas áreas que realizan simultáneamente diferentes tareas. Sin embargo, los desarrolladores de IA tienen como objetivo hacer que los sistemas de IA realicen operaciones complejas y resuelvan problemas como los humanos.
En 2011, Andrew Ng, profesor universitario, Jeff Dean, miembro de Google, y Greg Corrado, investigador de Google, establecieron Google Brain como un equipo de investigación para explorar la IA.
Inicialmente, el equipo no tenía un nombre oficial; después de que Ng se unió a Google X, comenzó a colaborar con Dean y Corrado para integrar procesos de aprendizaje profundo en la infraestructura existente de Google. Eventualmente, el equipo se convirtió en parte de Google Research y se llamó "Google Brain".
Los miembros fundadores del equipo Brain buscaron crear inteligencia que pudiera aprender de forma independiente a partir de grandes cantidades de datos. También tenían como objetivo abordar los desafíos de las redes de IA existentes, incluida la comprensión del lenguaje, el habla y el reconocimiento de imágenes.
En 2012, Google Brain encontró un gran avance. Los investigadores alimentaron millones de imágenes obtenidas de YouTube en la red neuronal para entrenarla en el reconocimiento de patrones sin información previa. Después del experimento, la red reconoció a los gatos con un alto grado de precisión. Este avance allanó el camino para una amplia gama de aplicaciones.
La evolución de Google Brain y el desarrollo de IA
Google Brain revolucionó la forma en que los ingenieros de software pensaban en la IA y contribuyó significativamente a su desarrollo. El equipo de Brain ha logrado resultados tremendos en muchas operaciones de aprendizaje automático: sus éxitos formaron la base para el reconocimiento de voz e imágenes y el procesamiento del lenguaje natural de AI.
Procesamiento natural del lenguaje
Una de las contribuciones más importantes del equipo Brain es el desarrollo del aprendizaje profundo y la progresión de Procesamiento del lenguaje natural (PNL).
La PNL implica enseñar a las computadoras lenguajes humanos y ayudarlos a interactuar, brindando mejores resultados con una exposición continua. Por ejemplo, el Asistente de Google usa NLP para comprender sus consultas y responder adecuadamente.
Visión por computador
El equipo de Brain ha contribuido a Computer Vision, identificando imágenes y objetos a partir de datos visuales. En 2012, Google Brain introdujo una red neuronal para clasificar imágenes en 1000 categorías. Actualmente, hay varios usos inesperados para Computer Vision en uso en este momento.
Traducción automática neuronal
Google Brain también desarrolló la traducción automática neuronal (NMT). Antes de la introducción del equipo Brain, la mayoría de los sistemas de traducción usaban métodos estadísticos; La traducción automática neuronal de Google fue una mejora significativa.
El sistema traduce oraciones completas a la vez, lo que da como resultado traducciones más precisas que suenan naturales. Google Brain también ha desarrollado modelos de red que pueden transcribir con precisión el habla.
3 aplicaciones que utilizan Google Brain
El equipo de Brain ha sido pionero en una gran cantidad de aplicaciones de Google desde su creación en 2011, incluidas las siguientes.
1. Asistente de Google
El Asistente de Google, que se encuentra en muchos teléfonos inteligentes hoy en día, brinda información personalizada, lo ayuda establece recordatorios y alarmas, realiza llamadas a varios contactos e incluso controla dispositivos inteligentes en todo el hogar.
Este asistente se basa en los algoritmos de aprendizaje automático proporcionados por Google Brain para interpretar el habla y dar una respuesta precisa. Con estos algoritmos, El Asistente de Google te hace la vida más fácil aprendiendo sus preferencias y, después de un uso prolongado, lo entiende aún mejor.
2. Google Translate
El sistema Google Translate utiliza la traducción automática neuronal, que emplea algoritmos de aprendizaje profundo de Google Brain. Esto permite que Google Translate identifique, comprenda y traduzca con precisión el texto al idioma deseado.
NMT también utiliza un enfoque de modelado de "secuencia a secuencia". Esto significa que las frases y oraciones completas se traducen de una sola vez en lugar de palabra por palabra. Con el tiempo, a medida que interactúa con Google Translate, recopila información, lo que le permite proporcionar traducciones con un sonido más natural en el futuro.
Si necesita más información, consulte cómo traducir audio con Google Translate en tu teléfono Android.
3. Fotos de Google
Si bien Google Photos es principalmente una aplicación de almacenamiento de fotos y videos basada en la nube, utiliza los algoritmos de Google Brain para organizar y categorizar los medios automáticamente. esto permite Google Photos te facilita la gestión de tus imágenes almacenadas. Entonces, cuando toma una foto, Google Photos lo reconoce a usted, a sus amigos, objetos e incluso puntos de referencia y eventos presentes en la foto.
La aplicación también agrega etiquetas para ayudarlo a agrupar la imagen para referencia futura. Esta característica es particularmente útil para encontrar y compartir recuerdos con amigos más tarde.
Empujando los límites con el aprendizaje profundo
Google Brain, desde sus inicios, ha expandido drásticamente la IA utilizando algoritmos de redes neuronales de primer nivel. El equipo de Brain ha contribuido a avances en el reconocimiento de voz e imágenes, marcos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.
