Поделиться
Google сделал искусственный интеллект доступным каждому разработчику
Google опубликовал исходный код движка машинного обучения, сделав его доступным всем, кто желает принять участие в развитии технологий искусственного интеллекта.
Открытие движка
Компания Google открыла исходный код движка машинного обучения TensorFlow, который использует во многих своих приложениях и сервисах, включая функцию распознавания голоса на смартфонах, в почтовом приложении Inbox для «умных» ответов, в «Переводчике Google», в «Google Фото» для поиска фотографий по содержанию и в поисковых технологиях для повышения качества результата.
Редкий шаг
Пока Google открыла код для использования на одной машине. В будущем планируется выпустить код, который позволит использовать машинное обучение на нескольких устройствах, объединенных в сеть.
Кроме того, как уточняет Wired, компания открыла далеко не весь имеющийся код — а лишь его «верхушку». Код, предназначенный для управления аппаратной инфраструктурой машинного обучения остался закрытым. Зарубежные издания в целом отметили, что открытие кода — редкий шаг для Google.
Цели шага
«Мы надеемся, что открытие этого движка позволит участникам сообщества машинного обучения — от университетских исследователей, до инженеров и любителей — намного быстрее обмениваться идеями, так как они смогут делать это прямо в коде, а не в докладах. В свою очередь, это приведет к ускоренным темпам развития машинного обучения и поможет сделать эту технологию полезнее для каждого», — пояснили в Google.
Сферы применения кода
Код TensorFlow можно использовать для тех же задач, которым он служит в самой Google. Помимо этого, движок подходит для использования в суперкомпьютерах — для анализа астрономических данных, строения белковых молекул и т. д.
О движке TensorFlow
Текущее состояние машинного обучения
Машинное обучение сегодня находится в стадии младенчества. Оно до сих пор не позволяет делать даже то, что умеет 4-летний ребенок: например, выучить название динозавра, всего лишь дважды увидев его изображение, или понять смысл фразы «Я видел, как Гранд-Каньон летит в Чикаго», которая вовсе не означает перемещение этого известного в США места в город.
Тем не менее, уже сегодня, например, машинное обучение способно находить новые фотографии с теми же людьми или предметами, которые были на ранее проанализированных фотографий, хотя эти новые фотографии алгоритм «видит» впервые. Для развития машинного обучения заложена хорошая основа. И в Google рады, что теперь в этом процессе смогут участвовать гораздо большее количество людей.
Короткая ссылка
