Voici ce que font les développeurs avec AI Brain de Google

Un moteur d'intelligence artificielle que Google utilise dans bon nombre de ses produits, et qu'il a rendu disponible gratuitement le mois dernier, est maintenant utilisé par d'autres pour effectuer quelques astuces intéressantes, notamment la traduction de l'anglais vers le chinois, la lecture de texte manuscrit et même la génération d'œuvres d'art originales.

Jeff Dean prend la parole lors d'un événement Google en 2007.

Le logiciel d'IA, appelé TensorFlow , offre aux utilisateurs un moyen simple d'entraîner des ordinateurs à effectuer des tâches en leur fournissant de grandes quantités de données. Le logiciel intègre diverses méthodes pour créer et entraîner efficacement des réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur simulés sur différents matériels informatiques.

L'apprentissage en profondeur est une technique extrêmement efficace pour entraîner les ordinateurs à reconnaître des modèles dans les images ou le son, permettant aux machines d'effectuer avec une compétence humaine des tâches utiles telles que la reconnaissance de visages ou d'objets dans des images. Récemment, l'apprentissage en profondeur s'est également révélé très prometteur pour l'analyse du langage naturel, en permettant aux machines de répondre aux requêtes orales ou écrites de manière significative.

Parlant à la Société de traitement de l'information neuronale (NIPS) à Montréal cette semaine, Jeff Doyen , l'informaticien de Google qui dirige l'effort TensorFlow, a déclaré que le logiciel est utilisé pour un nombre croissant de projets expérimentaux en dehors de l'entreprise.

Ceux-ci inclus Logiciel qui génère des légendes pour les images et code qui traduit la documentation de TensorFlow en chinois. Une autre projet utilise TensorFlow pour générer des illustrations artificielles. Il est encore assez tôt, a déclaré Dean après la conférence. Les gens essaient de comprendre ce qu'il fait de mieux.

TensorFlow est né d'un projet de Google, appelé Google Brain, visant à appliquer divers types d'apprentissage automatique de réseaux de neurones aux produits et services de l'entreprise. La portée de Google Brain a considérablement augmenté ces dernières années. Dean a déclaré que le nombre de projets chez Google impliquant Google Brain est passé d'une poignée au début de 2014 à plus de 600 aujourd'hui.

Plus récemment, Google Brain a aidé à développer Réponse intelligente , un système qui recommande automatiquement une réponse rapide aux messages dans Gmail après avoir analysé le texte d'un message entrant. La technique de réseau neuronal utilisée pour développer Smart Reply a été présentée par des chercheurs de Google lors de la conférence NIPS l'année dernière.

Dean s'attend à ce que l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique aient un impact similaire sur de nombreuses autres entreprises. Il existe un large éventail de façons dont l'apprentissage automatique influence de nombreux produits et industries différents, a-t-il déclaré. Par exemple, la technique est testée dans de nombreux secteurs qui tentent de faire des prédictions à partir de grandes quantités de données, allant du commerce de détail à l'assurance.

Google a pu donner le code de TensorFlow car les données qu'il possède sont un atout bien plus précieux pour créer un puissant moteur d'IA. L'entreprise espère que le code open source l'aidera à s'imposer comme un leader de l'apprentissage automatique et à favoriser les relations avec ses collaborateurs et futurs employés. TensorFlow nous donne un langage commun à parler, dans un certain sens, a déclaré Dean. Nous bénéficions des avantages d'avoir des personnes que nous embauchons qui utilisent TensorFlow. Ce n'est pas comme si c'était complètement altruiste.

Un réseau de neurones se compose de couches de neurones virtuels qui se déclenchent en cascade en réponse à une entrée. Un réseau apprend à mesure que la sensibilité de ces neurones est réglée pour correspondre à une entrée et une sortie particulières, et le fait d'avoir de nombreuses couches permet de reconnaître des caractéristiques plus abstraites, comme un visage sur une photographie.

TensorFlow est désormais l'une des nombreuses bibliothèques logicielles d'apprentissage en profondeur open source, et ses performances sont actuellement à la traîne par rapport à d'autres bibliothèques pour certaines tâches. Cependant, il est conçu pour être facile à utiliser et peut facilement être porté entre différents matériels. Et Dean dit que son équipe travaille dur pour essayer d'améliorer ses performances.

Dans la course pour dominer l'apprentissage automatique et attirer les meilleurs talents, cependant, d'autres entreprises peuvent lancer leurs propres moteurs d'IA concurrents.

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