Нейронная сеть Google: что нового и какие возможности у сети Гугла?

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:

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. Colab. Это инструмент для разработчиков, который сочетает в себе онлайн-редактор кода и компилятор Python.

5. Cloud AI. Это набор из нескольких инструментов на основе искусственного интеллекта, которые можно внедрять в собственный бизнес для улучшения его показателей.

6. Cloud AutoML. Это платформа для бизнеса, где можно проводить машинное обучение своих собственных продуктов.

7. 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.

8. 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.