Die Forschungsgruppe Google Brain revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren. Mit einer Kombination aus Deep Learning und künstlicher Intelligenz verschiebt Google Brain die Grenzen dessen, was Maschinen tun können.
Google Brain ist ein Deep-Learning-Forschungsteam bei Google, das 2011 von Andrew Ng, Jeff Dean und Greg Corrado gegründet wurde. Das Team ist für die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Algorithmen und Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) verantwortlich, die zur Verbesserung einer Vielzahl von Google-Produkten und -Diensten wie Suche, Übersetzung und Bilderkennung eingesetzt werden können.
Das Ziel von Google Brain ist es, maschinelle Lernmodelle zu entwickeln, die ohne menschliche Hilfe lernen und sich verbessern können. Dies geschieht durch „selbstlernendes“ oder „autonomes Lernen“. Dazu gehören Deep Learning, neuronale Netze und unüberwachtes Lernen.
Inception Model: Eine frühe Revolution in der Architektur neuronaler Netzwerke
Eine der Errungenschaften von Google Brain ist das „Inception“-Modell, das Bilder genau klassifizieren kann. Es wurde mit 1,2 Millionen Bildern trainiert und hatte eine Genauigkeit von 96 %. Das Inception-Modell wurde verwendet, um die Bilderkennung in Google Fotos und der Google Bildersuche zu verbessern.
Die Google-Forscher Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke und Andrew Rabinovich entwickelten das Inception-Modell und trainierten es auf dem ImageNet-Datensatz, einem großen Datensatz mit beschrifteten Bildern.
Das Inception-Modell wird auch heute noch verwendet, insbesondere als Grundlage für andere neuronale Netze. Die Inception-Architektur und ihre Varianten wurden bei vielen Computer-Vision-Aufgaben eingesetzt, z. B. bei der Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung.
Die Architektur wurde auch als Merkmalsextraktor für das Transfer-Lernen eingesetzt, bei dem bereits trainierte Modelle als Ausgangspunkt für das Training einer neuen Aufgabe verwendet werden. Das Inception-Modell wurde im Laufe der Zeit mit neuen Versionen wie Inception-v2, Inception-v3, Inception-v4 und Inception-ResNet aktualisiert.
Inception v4 wurde im Jahr 2016 veröffentlicht. Es hat die Architektur von Inception-ResNet-v2 und Inception-v4. Es ist effizienter als Inception v3 und wird auch heute noch in Anwendungen zur Bildklassifizierung und Objekterkennung eingesetzt.
Transformer Model: Pivotal Natural Language Processing
2017 stellten die Google-Forscher Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser und Illia Polosukhin das Transformer-Modell vor.
Das „Transformer“-Modell von Google Brain ist ein neuronales Netzwerk, das Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie maschinelle Übersetzung übernehmen kann. Das Modell wird jetzt in Google Translate und anderen Google-Produkten verwendet.
Das Transformer-Modell nutzt Aufmerksamkeitsmechanismen, um Eingabesequenzen zu gewichten, wenn es Vorhersagen trifft. Dadurch kann sich das Modell bei der Verarbeitung von Sequenzen unterschiedlicher Länge, wie z. B. Sätzen oder Absätzen, auf die wichtigsten Informationen konzentrieren.
Das Transformer-Modell verfügt über ein neuronales Feed-Forward-Netzwerk und kann Merkmale aus den Eingabedaten lernen. Das Modell verwendet Positionskodierung, um dem Computer mitzuteilen, wie die Eingabedaten angeordnet sind, und um Vorhersagen zu treffen.
Das Transformer-Modell nutzt auch die Multi-Head-Attention, mit der das Modell verschiedene Teile der Eingabesequenz gleichzeitig betrachten kann. Das verbessert die Fähigkeit des Modells, Merkmale aus den Eingabedaten zu lernen und zu nutzen.
Das Transformer-Modell wurde für viele NLP-Aufgaben eingesetzt, z. B. für maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung, Texterzeugung, Sprachmodellierung und mehr. Das Modell hat sich bei diesen Aufgaben bewährt und ist zur Standardarchitektur für viele NLP-Anwendungen geworden. Das Transformer-Modell wurde im Laufe der Zeit mit neuen Versionen wie BERT, GPT-2, GPT-3 und T5 aktualisiert.
TensorFlow: Eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen von Google Brain
TensorFlow ist eine Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, die vom Google Brain Team entwickelt wurde. Mit ihr kannst du Modelle für eine Vielzahl von Aufgaben wie die Klassifizierung von Bildern und die Verarbeitung natürlicher Sprache entwerfen, erstellen und testen. Du kannst Modelle für maschinelles Lernen mit einer Vielzahl von Programmiersprachen wie Python, C++ und Java erstellen und trainieren.
TensorFlow ermöglicht es Entwicklern, Berechnungen auf verschiedenen Plattformen wie CPUs, GPUs und TPUs auszuführen. So können sie große und komplexe Modelle auf leistungsstarker Hardware trainieren, was den Trainingsprozess beschleunigen kann.
Die Kernfunktionalität von TensorFlow basiert auf mehrdimensionalen Arrays, den sogenannten Tensoren. Du verwendest Tensoren, um Daten in einem Machine Learning Modell zu speichern. Die Bibliothek verfügt über Werkzeuge für die Arbeit mit Tensoren, z. B. eine Berechnungsmaschine und vorgefertigte Operationen.
TensorFlow hat auch Werkzeuge zum Erkennen und Beheben von Modellproblemen, wie TensorBoard. Damit können Entwickler die Modellstruktur und -leistung in Echtzeit sehen und verstehen, wie das Modell Vorhersagen macht.
Andere wichtige Errungenschaften der künstlichen Intelligenz bei Google Brain
Google Brain war für eine Reihe bemerkenswerter Errungenschaften auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) verantwortlich, darunter:
- Forschung im Bereich des Verstärkungslernens, einer Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit seiner Umgebung lernt, Entscheidungen zu treffen. Dies wurde auf eine Vielzahl von Aufgaben angewandt, z. B. bei Spielen und in der Robotik.
- Forschung im Bereich des unüberwachten Lernens, bei dem ein Modell lernt, Muster in Daten zu finden, ohne dass es explizite Bezeichnungen erhält. Dies wurde bei Aufgaben wie der Bilderzeugung und der Spracherkennung angewandt.
- Forschung im Bereich generativer Modelle. Dabei handelt es sich um Modelle, die neue Daten erzeugen können, die den Daten, auf denen sie trainiert wurden, ähnlich sind. Dies wurde bei Aufgaben wie der Bildsynthese und der Texterstellung angewandt.
- Forschung im Bereich Computer Vision, die Maschinen die Fähigkeit verleiht, visuelle Daten aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen. Dies wird bei Aufgaben wie der Objekterkennung und der Bildsegmentierung angewandt.
- Forschung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, d.h. die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Dies wird bei Aufgaben wie der maschinellen Übersetzung und dem Sprachverständnis angewandt.
- Forschung im Bereich der Spracherkennung, die Maschinen die Fähigkeit verleiht, gesprochene Sprache zu verstehen und zu transkribieren.
- Forschung im Bereich der Suche nach neuronalen Architekturen, die den Entwurf neuronaler Netzwerkarchitekturen automatisiert.
Diese Liste ist nicht vollständig und das Google Brain Team arbeitet kontinuierlich an neuen Bereichen der KI und entwickelt neue Techniken, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.
Die Zukunft von Google Brain im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Die Zukunft von Google Brain liegt in der Entwicklung neuer und leistungsfähigerer Modelle für maschinelles Lernen. Dazu gehört die Weiterentwicklung von Deep-Learning-Modellen, wie z. B. neuronalen Netzen, sowie die Entwicklung neuer Modelle und Techniken, die zur Verbesserung der Leistung einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können.
Google Brain arbeitet auch an neuen Möglichkeiten, Machine-Learning-Modelle zu trainieren und einzusetzen, wie z. B. die Entwicklung neuer Techniken für verteiltes Training und die Nutzung der Tensor Processing Units (TPUs) von Google, um den Trainingsprozess zu beschleunigen.
Google Brain wird sich weiterhin auf viele Bereiche konzentrieren, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen. Dazu gehört die Entwicklung neuer Techniken für die Bild- und Videoanalyse sowie Modelle für das Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache.
Google Brain steht an der Spitze der zukunftsweisenden technologischen Forschung und entwickelt innovative Modelle und Techniken für maschinelles Lernen, die unsere Herangehensweise an reale Probleme revolutionieren könnten.
Mit dem Schwerpunkt auf bahnbrechenden generativen Modellen, Reinforcement Learning und erklärbarer KI strebt Google Brain danach, die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, zu verändern, das menschliche Leben zu verbessern und Google-Produkte besser zu machen.