Durante muito tempo, engenheiros e cientistas buscaram fazer com que a inteligência artificial (IA) funcionasse como o cérebro humano. Essa façanha tornou-se viável com a criação do Google Brain, uma equipe de pesquisa de IA, em 2011. Então, o que o Google Brain implica e quais são seus avanços e avanços na IA?
Como o Google Brain começou
O cérebro humano é provavelmente a criação mais complexa – uma intrincada máquina biológica com muitas áreas realizando tarefas diferentes simultaneamente. No entanto, os desenvolvedores de IA visam fazer com que os sistemas de IA executem operações complexas e resolvam problemas como humanos.
Em 2011, Andrew Ng, professor universitário, Jeff Dean, bolsista do Google, e Greg Corrado, pesquisador do Google, estabeleceram o Google Brain como uma equipe de pesquisa para explorar a IA.
Inicialmente, a equipe não tinha um nome oficial; depois que Ng ingressou no Google X, ele começou a colaborar com Dean e Corrado para integrar processos de aprendizado profundo à infraestrutura existente do Google. Eventualmente, a equipe se tornou parte do Google Research e foi chamada de "Google Brain".
Os membros fundadores da equipe Brain buscaram criar inteligência que pudesse aprender independentemente com grandes quantidades de dados. Eles também visaram enfrentar os desafios das redes de IA existentes, incluindo compreensão de linguagem, fala e reconhecimento de imagem.
Em 2012, o Google Brain encontrou um avanço. Os pesquisadores alimentaram milhões de imagens obtidas do YouTube na rede neural para treiná-la no reconhecimento de padrões sem informações prévias. Após o experimento, a rede reconheceu os gatos com alto grau de precisão. Este avanço abriu o caminho para uma ampla gama de aplicações.
A evolução do Google Brain e do desenvolvimento de IA
O Google Brain revolucionou a forma como os engenheiros de software pensavam em IA, contribuindo significativamente para o seu desenvolvimento. A equipe do Brain alcançou resultados tremendos em muitas operações de aprendizado de máquina – seus sucessos formaram a base para o reconhecimento de fala e imagem da IA e processamento de linguagem natural.
Processamento de linguagem natural
Uma das contribuições mais importantes da equipe do Brain é o desenvolvimento do aprendizado profundo e a progressão do Processamento de Linguagem Natural (PNL).
A PNL envolve ensinar linguagens humanas aos computadores e ajudá-los a interagir, proporcionando melhores resultados com a exposição contínua. Por exemplo, o Google Assistant usa o NLP para entender suas perguntas e responder adequadamente.
Visão Computacional
A equipe do Brain contribuiu para a Visão Computacional – identificando imagens e objetos a partir de dados visuais. Em 2012, o Google Brain introduziu uma rede neural para classificar imagens em 1000 categorias. Atualmente, existem vários usos inesperados para Visão Computacional em uso agora.
Tradução Automática Neural
O Google Brain também desenvolveu a Neural Machine Translation (NMT). Antes da introdução da equipe do Brain, a maioria dos sistemas de tradução usava métodos estatísticos; A Neural Machine Translation do Google foi uma atualização significativa.
O sistema traduz frases inteiras de uma só vez, resultando em traduções mais precisas que soam naturais. O Google Brain também desenvolveu modelos de rede que podem transcrever a fala com precisão.
3 aplicativos que utilizam o Google Brain
A equipe da Brain foi pioneira em vários aplicativos do Google desde sua criação em 2011, incluindo os seguintes.
1. Assistente do Google
O Google Assistant, encontrado em muitos smartphones hoje, fornece informações personalizadas, ajuda você definir lembretes e alarmes, fazer chamadas para vários contatos e até mesmo controlar dispositivos inteligentes em todo o mundo lar.
Este assistente conta com os algoritmos de aprendizado de máquina fornecidos pelo Google Brain para interpretar a fala e dar uma resposta precisa. Com esses algoritmos, O Google Assistente facilita sua vida aprendendo suas preferências e, após uso prolongado, entende você ainda melhor.
2. Google Tradutor
O sistema do Google Tradutor usa Neural Machine Translation, que emprega algoritmos de aprendizado profundo do Google Brain. Isso permite que o Google Tradutor identifique, entenda e traduza com precisão o texto para o idioma desejado.
A NMT também usa uma abordagem de modelagem "sequência a sequência". Isso significa que frases e sentenças inteiras são traduzidas de uma só vez, em vez de palavra por palavra. Com o tempo, conforme você interage com o Google Tradutor, ele coleta informações, o que permite fornecer traduções com som mais natural no futuro.
Se precisar de mais informações, confira como traduzir áudio com o Google Translate no seu telefone Android.
3. Google Fotos
Embora o Google Fotos seja principalmente um aplicativo de armazenamento de fotos e vídeos baseado em nuvem, ele usa os algoritmos do Google Brain para organizar e categorizar a mídia automaticamente. Isso permite O Google Fotos facilita o gerenciamento de suas fotos armazenadas. Assim, quando você tira uma foto, o Google Fotos reconhece você, seus amigos, objetos e até pontos de referência e eventos presentes na foto.
O aplicativo também adiciona tags para ajudá-lo a agrupar a imagem para referência futura. Esse recurso é particularmente útil para encontrar e compartilhar memórias com amigos posteriormente.
Ultrapassando limites com Deep Learning
O Google Brain, desde a sua criação, expandiu drasticamente a IA usando algoritmos de rede neural de alto nível. A equipe do Brain contribuiu para avanços no reconhecimento de fala e imagem, estruturas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
