Нейронная сеть в компании Google используется во многих сервисах. Вообще, нейронная сеть и искусственный интеллект все чаще встречаются в различных приложениях и устройствах. Их частое использование касается не только компании Google, но и других крупных и мелких IT-разработчиков. Нейронная сеть может быть использована практически любым разработчиком. Да, в большинстве случаев это будет не написанная с нуля нейронная сеть, а использование какой-нибудь доступной библиотеки, но все же доступность нейросетей и искусственного интеллекта нельзя отрицать.
Но если присмотреться, то такая доступность ИИ не была бы возможной без крупных IT-игроков, таких как Google, Microsoft, Amazon и др. Ведь именно они вкладывают свои усилия и финансы в развитие библиотек для нейронных сетей, а потом открывают им доступ для всех разработчиков.
Сегодня в статье мы рассмотрим, какими программными продуктами представлена нейронная сеть в Google. Разбирать все продукты мы не будем, потому что их сотни, но наиболее интересные и значимые — обязательно.
Чем представлена нейронная сеть в Google
Нейронная сеть в Google представлена множеством различных продуктов, но самая главная из всех — это нейронная сеть Bert. Главная, потому что она затрагивает большое количество людей. Ведь именно благодаря этой нейронной сети в 2019 году произошло большое обновление поисковых алгоритмов в Google-поиске. Это обновление так или иначе затронуло всех владельцев собственных сайтов, а около 10% владельцев ресурсов заявили о проблемах после внедрения Bert:
-
у одних ресурсы сильно потеряли позиции в поиске;
-
у других многие страницы были исключены из поиска;
-
и др.
Нейронная сеть Bert от компании Google
Bert — это новейшая нейронная сеть от Google, которая была разработана в 2018 году. Ее основное поле деятельности — это научить компьютеры понимать текст так, как его понимает человек. А это очень сложная задача, ведь в тексте есть много нюансов, которые пока понимает только человек, например: сарказм, подтекст, двусмысленность, недоговоренность, исключение слов из предложений и др. Эта нейросеть обучена на нескольких миллиардах слов и продолжает постоянно обучаться до сих пор. Основная сфера ее деятельности — это обработка текста в разных ситуациях: начиная от голосовых помощников в пользовательских устройствах и заканчивая внедрением в различные приложения.
Поисковая выдача — это лишь одно направление, где работает Bert, но именно здесь она лежит в основе поискового алгоритма. Почему не все веб-мастеры заметили внедрение Берт, а только около 10%? Потому что эта нейронная сеть от Google сфокусирована на анализе длинных поисковых запросов, чтобы выдавать максимально релевантный материал. А основная масса веб-мастеров развивают свои ресурсы с фокусировкой на короткие запросы в 1-3 слова. Такие мастеры не заметили обновление поисковых алгоритмов.
Но нужно понимать, что Bert внедрена в поисковую систему только для более качественной обработки текста, а не для того, чтобы влиять на ранжирование. Именно поэтому специалисты Google после внедрения Bert рекомендовали веб-мастерам ориентироваться на размещение качественного контента на своих ресурсах, а не на внедрении определенного количества ключевых слов. Джон Мюллер на одной пресс-конференции заявил, что умышленная оптимизация контента под Bert невозможна, так как эта нейросеть проверяет текст на естественность, а не на количество вхождений ключевых слов.
На сегодняшний день мы имеем следующее: Bert показалась во всей красе в работе с англоязычным контентом. В работе с другими языками, в том числе и с русским, она испытывает небольшие трудности, однако она постоянно обучается. А это означает, что изменения в поисковой выдаче в русскоязычном сегменте можно ожидать в любое время.
Нейронная сеть в других программных продуктах Google
Нейронная сеть в Google представлена не только Bert, но и многими другими продуктами, которые также имеют должную популярность в кругах, где они применяются.
Среди таких продуктов можно выделить:
-
TensorFlow. Когда-то этот инструмент был просто библиотекой, чуть позже он перерос в целый набор библиотек, но уже сейчас ему придают статус полноценного фреймворка, который можно использовать для обучения собственной нейронной сети.
-
ML Kit. Это набор библиотек, который необходим для внедрения собственной нейронной сети в мобильный телефон. Например, при помощи этого инструмента можно организовать в своем приложении распознавание языка пользователя и внедрять языковое управление, также можно организовать распознавание объектов, в том числе и QR-код.
-
AutoFlip. Это система для обработки видео на основе искусственного интеллекта. При помощи этого инструмента можно качественно обрабатывать видео без потери качества, например, можно из альбомной ориентации получить вертикальное видео и наоборот.
-
Colab. Это инструмент для разработчиков, который сочетает в себе онлайн-редактор кода и компилятор Python.
-
Cloud AI. Это набор из нескольких инструментов на основе искусственного интеллекта, которые можно внедрять в собственный бизнес для улучшения его показателей.
-
Cloud AutoML. Это платформа для бизнеса, где можно проводить машинное обучение своих собственных продуктов.
-
Teachable Machine 2.0. Это платформа для обучения собственных нейронных сетей. Причем это может делать каждый пользователь сети и даже школьники, которые никак не связаны с программированием. Ведь обучать свою нейросеть можно при помощи микрофона и видеокамеры, а потому уже обученную нейросеть можно экспортировать в свои приложения и сайты.
-
И др.
Заключение
Нейронная сеть и искусственный интеллект понемногу проникают в жизнедеятельность человека благодаря таким компаниям, как Google. Встретить их можно везде: в телефоне, телевизоре, «умном доме», беспилотном автомобиле, в играх, на сайтах, в «умных часах», производственных станках, приложениях и т. д.
Самое важное, что практически любой человек, если ему нужно, может создать и обучить собственную нейросеть, используя наработки и инструменты крупных компаний, опять же, таких как Google.