Исследователи Google сумели создать примерную модель работы нейронов головного мозга человека.
Компания, известная своими экспериментальными проектами самоходных машин и очков-симуляторов дополненной реальности, сумела создать «нейрональную» самообучающуюся сеть, соединив 16,000 процессоров и подключив её к сети Интернет. Полученная система сумела самостоятельно обучиться распознавать образ котов.
Несмотря на то, что поиск изображений с котами в сети Интернет — относительно несложная задача, работа сети превысила ожидания исследователей, удвоив точность распознавания объектов из списка в 20,000 пунктов.
Для того, чтобы узнавать на картинках котов, команда «показывала» системе небольшие изображения из 10 миллиардов роликов на YouTube. Результаты позволили подтвердить биологическую теорию нейронального обучения распознавать объекты. «Мы не говорили во время обучения — это кошка, — прокомментировал опыт сотрудник Google Джефф Дин (Jeff Dean). — Система «изобрела» концепцию кошки».
Машинное обучение — технология, которая способна значительно улучшить работу алгоритмов перевода и семантического анализа, который в свою очередь, является любимой темой основателей Google Сергея Брина (Sergey Brin) и Ларри Пейджа (Larry Page).
По материалам http://thefw.com/google-artificial-brain/