Как известно, Google уделяет серьезное внимание развитию технологий на основе искусственного интеллекта. В подтверждение этому, компания запустила внутреннюю образовательную программу, призванную выпускать настоящих гуру в сфере машинного обучения. Первым шагом на пути реализации данной программы стало открытие инновационной исследовательской лаборатории в Цюрихе.
Дабы компенсировать недостаток навыков машинного обучения у своих специалистов, Google создала ряд инструментов, помогающих в обучении алгоритмов и наблюдении за ними. Самым эффективным из них является система TensorFlow, позволяющая следить за процессом образования нейронных сетей. С ноября 2015 года система находиться в открытом доступе для всех желающих.
Еще один важный инструмент Google в сфере машинного обучения – микропроцессор Tensor Processing Unit, оптимизирующий работу программ, которые обрабатывают языки программирования. В некотором роде микропроцессор схож с графическими процессорами, способными быстро производить расчеты для выведения на монитор нужных пикселей.
И все же компания делает основной упор именно на высококвалифицированных специалистов. Для этого существуют разнообразные обучающие программы, среди которых: двухдневный «Экспресс-курс по машинному обучению с TensorFlow», годовая программа Brain Residency, а также программа Machine Learning Ninja, учителями в которой выступают руководители передовых ИИ-проектов Google.
На сегодняшний день Google, в основном, применяет машинное обучение в сервисах, распознающих изображения, речь и голос. Таким образом, алгоритм сервиса Google Photos способен подбирать изображения, содержащие конкретные предметы, или же, например, породы собак. При этом, алгоритмы постоянно совершенствуются, выполняя за человека рутинную работу, причем в разы быстрее и качественнее.
UAevent