Apprentissage automatique pour tous

Une grande partie de la plomberie informatique qui alimente Google doit quelque chose à Jeff Doyen . Il a créé les premières versions des systèmes de recherche et de publicité Web de l'entreprise. Et il a inventé CarteRéduire , un système permettant de travailler avec des ensembles de données volumineux qui a déclenché un changement majeur dans l'industrie informatique.

Dean s'efforce maintenant de réinventer à nouveau le fonctionnement interne de Google et du reste du monde. Il dirige le groupe de recherche Google Brain, qui vise à faire progresser l'apprentissage automatique, l'art de faire comprendre aux logiciels comment faire les choses par eux-mêmes au lieu d'être explicitement programmés. Les logiciels de Google Brain sont désormais utilisés par plus de 600 équipes au sein de Google, souvent pour des systèmes internes invisibles aux consommateurs. Mais au cours de l'année écoulée, la technologie issue de Google Brain a également apporté des améliorations majeures aux services de recherche Web, de filtrage des spams et de traduction de Google.

L'apprentissage automatique a une longue histoire au sein de Google, où les ingénieurs ont formé des logiciels pour montrer aux gens des pages Web pertinentes pour leurs requêtes de recherche, sélectionner des publicités liées au contenu qu'ils regardent, montrer des publicités sur lesquelles les gens cliqueront et choisir des vidéos à recommander sur YouTube. C'est l'une des nombreuses entreprises qui ont accru leurs investissements dans la recherche sur l'apprentissage automatique après qu'un logiciel qui transmet des données à travers des réseaux de neurones simulés a produit des résultats révolutionnaires dans la reconnaissance de la parole et des images.

Maintenant, Dean dit que d'ici peu, le type de technologie que son équipe construit arrivera dans de nombreux autres secteurs en plus de l'informatique. Il a rencontré Tom Simonite de MIT Technology Review au siège de Google à Mountain View, en Californie.

Comment un machine learning plus puissant et facile à utiliser a-t-il changé la façon dont les équipes de Google travaillent sur de nouveaux problèmes et produits ?

Cela a été un très grand changement. Au cours des cinq dernières années, l'apprentissage automatique a considérablement élargi la portée de ce qui est possible avec les ordinateurs, en particulier dans des domaines tels que la vision par ordinateur et la compréhension du langage. Cela conduit naturellement à de nouveaux produits et fonctionnalités formidables, par exemple, les fonctions de recherche de Google Photos [où vous pouvez rechercher vos photos en utilisant des termes comme chien ou plage], ou la fonctionnalité Gmail Smart Reply. Mais cela permet également aux ingénieurs de Google de réfléchir de manière plus ambitieuse aux types de problèmes auxquels ils pourraient s'attaquer. Par analogie, il y a cinq ans, les ordinateurs ne voyaient pas très bien. Maintenant, ils peuvent très bien voir dans certaines circonstances, et donc cela élargit naturellement les ensembles de choses que nous pensons pouvoir accomplir.

Vous avez piloté le développement de TensorFlow , un logiciel qui alimente la recherche sur l'apprentissage automatique de Google, ainsi que des produits comme une nouvelle fonctionnalité Gmail qui compose des réponses aux e-mails. Maintenant, l'entreprise le donne gratuitement. Pourquoi?

Avoir une manière commune d'exprimer des idées d'apprentissage automatique est vraiment utile. Il y a beaucoup de potentiel pour l'apprentissage automatique partout dans le monde. Nous le voyons dans le milieu universitaire, dans d'autres entreprises, au gouvernement.

Toutes les industries finiront-elles par dépendre fortement de l'apprentissage automatique ?

Je pense qu'il y a beaucoup d'industries qui collectent beaucoup de données et qui n'ont pas encore pris en compte les implications de l'apprentissage automatique, mais qui finiront par l'utiliser. Le transport, avec des véhicules autonomes, va être une grande utilisation de l'apprentissage automatique. Les soins de santé présentent de nombreux problèmes d'apprentissage automatique intéressants - résultats ambulatoires, ou lorsque vous avez des images radiographiques et que vous voulez prédire des choses. Je ne pense pas qu'il y ait une seule industrie qui sera affectée; Je pense qu'il y en aura beaucoup.

L'apprentissage automatique va-t-il devenir un élément fondamental de l'application de l'informatique ?

Ouais, absolument. Les inscriptions aux cours d'apprentissage automatique du programme d'informatique explosent.

On s'attend simplement à ce que les gens aient une compréhension de base de l'apprentissage automatique et aient réalisé quelques projets [et veuillent] utiliser l'apprentissage automatique.

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