L’apprentissage des modèles, Google AI pousser a plus de problèmes à l’esprit

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Google est en se concentrant sur l’apprentissage de la Machine (ML) afin de créer de meilleurs produits pour les consommateurs.

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L’Intelligence artificielle (IA) et l’Apprentissage Machine (ML) sont les deux mots qui sont devenus la norme quand il s’agit de la plupart des sociétés de technologie de maintenant. Les grands acteurs comme Google, Apple, Microsoft, sont de plus en plus axée sur l’intégration de ces technologies dans leurs produits quotidiens.

Dans le cas de Google, ML, est conduite à un noyau de son client des produits connexes. Que ce soit le Google Adjoint, qui est désormais présent sur tous les téléphones Android ou le Pixel de caméra 2, où ML disques en mode portrait. Alors pourquoi Google est de pousser l’accent sur la ML? Selon Google, Senior Research Fellow et directeur de la Google Brain Project Jeff Dean, la mission de l’entreprise avec l’IA et la ML n’est pas seulement pour rendre leurs produits plus utiles, mais aussi pour aider les autres à innover et à résoudre des problèmes plus graves.

À un Google ML conférence à Tokyo, le Doyen a expliqué, “Il est impossible de coder tout le monde comme des règles logiques pour les ordinateurs. Donc nous regardons l’apprentissage de la machine maintenant. La science de l’apprentissage de la machine a pris le dessus sur le domaine de l’IA. ML est d’apprendre à reconnaître les modèles sur le monde.” Beaucoup de travaux autour de l’IA et ML a été fait dans les années 1980 et 1990, mais c’est seulement maintenant, avec la montée en puissance de calcul pouvoirs que le plein potentiel de ces technologies, leurs fruits.

L’Apprentissage de la Machine, de sa part, s’appuie sur de grands ensembles de données et les exposant à des algorithmes d’apprentissage automatique pour ces jeux de données, afin qu’ils puissent éventuellement apprendre à comprendre et à penser le monde comme le font les humains. Par exemple, l’apprentissage de la machine est la raison pour laquelle lorsqu’un utilisateur tape ‘Chiens’ dans leur Google app Photos, le résultat sera à la fin de l’affichage de toutes les photos de chiens de la bibliothèque.

“Les réseaux de neurones sont librement inspiré par la façon biologique, les cerveaux se comporter. Les neurones dans ces ML de réseau sont appris à reconnaître certains types de modèles et ils recherchent différents types de modèles en couches. Ces neurones apprennent finalement plus de modèles complexes. Nous nourrir des millions et des millions de jeux de données, de sorte que finalement ils peuvent apprendre à identifier la bonne étiquette pour une image”, explique le Doyen.

Mais Google et d’autres technologies, les joueurs ne sont pas seulement la formation ML algorithmes et des réseaux pour comprendre les images et identifier vos images de chats. Il y a aussi l’accent sur l’audio, du texte, de sorte que l’homme peut éventuellement avoir une plus naturel des conversations avec leurs ordinateurs ou d’appareils intelligents. Par exemple, ML et l’IA sont ce qui permettent à des haut-parleurs comme Google à la Maison (ce qui est encore à se lancer dans l’Inde) à comprendre le langage naturel de la conversation, plutôt que d’un utilisateur en s’appuyant sur un strict, fixe commande.

ML est ce qui le rend possible pour les utilisateurs de parler de la Google Assistant et d’autres voix assistants en langue naturelle. Mais Google est également le déploiement de ML dans d’autres domaines comme la recherche sur la rétinopathie diabétique en matière de santé. En tant que Doyen a expliqué, la poussée de l’apprentissage automatique a eu lieu l’après 2012 pour Google quand il a commencé de mise à l’échelle de sa profonde des réseaux de neurones de la recherche. Alors qu’en 2012, le réseau de neurones a environ 10 millions de connexions, quand Google a mis à l’échelle de ce qu’il avait réseaux avec plus de 1 milliard de connexions.

Couper en 2017 et ML est à la base des produits Google, et au-delà, et nous nous sommes souvenus de ce à chaque événement d’entreprise. Mais la croissance de l’IA et ML a également soulevé d’autres questions autour de la vie privée, les craintes autour de l’IA déjouer les humains.

Interrogé sur les craintes autour de l’IA, en particulier de la nature parlé par Elon Musk, le Doyen a dit qu’il ne pense pas que l’IA est à ce niveau encore.

“Ces sont éloignés, loin genre de peurs et pas forcément réaliste. Il y a très concrète des problèmes de sécurité, mais on peut utiliser tout un tas de techniques pour le déploiement de la sécurité système d’intelligence artificielle. Jusqu’à présent, les systèmes n’ont pas les capacités qui sont en train d’être imaginé, dit-il.

Sur la question de la vie privée et la façon dont les entreprises de technologie sont la collecte de ces données qui alimente le ML systèmes, Doyen a souligné que l’apprentissage de la machine en tant que telle ne nécessite pas de données spécifiques d’un utilisateur. “Nous sommes à la recherche à des améliorations par le biais de calcul/algorithmique des moyens, plutôt que de simplement obtenir plus de données. Il y a également l’auto-ML où le réseau finit par générer ses propres ML de réseau,” at-il expliqué. À Dean, actuellement, ce que nous avons est “étroit AI” et le besoin d’un “système plus flexible.”

“L’IA devrait être en mesure de répondre à toute question que vous jeter à elle et à aider les gens à atteindre plus que ce qu’ils peuvent. Que ce soit dans les soins de santé, de l’environnement. Il suffit de regarder l’auto-conduite des voitures, par exemple. Ils peuvent faire beaucoup de bien. Ils seront beaucoup plus sûrs que les conducteurs humains et peut changer la façon dont nous regardons la planification urbaine,” il a dit.

Avertissement: Le journaliste était de Tokyo, à l’invitation de Google Inde, qui a payé pour le voyage et l’hébergement

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