लंबे समय तक, इंजीनियरों और वैज्ञानिकों ने कृत्रिम बुद्धि (एआई) को मानव मस्तिष्क की तरह काम करने की कोशिश की। यह उपलब्धि 2011 में एक एआई शोध दल, गूगल ब्रेन के निर्माण के साथ संभव हो गई। तो Google ब्रेन क्या जोड़ता है, और AI में इसकी प्रगति और सफलताएँ क्या हैं?
गूगल ब्रेन की शुरुआत कैसे हुई
मानव मस्तिष्क संभवतः सबसे जटिल रचना है - एक जटिल जैविक मशीन जिसमें कई क्षेत्र एक साथ विभिन्न कार्य करते हैं। हालाँकि, AI डेवलपर्स का उद्देश्य AI सिस्टम को जटिल संचालन करना और मनुष्यों की तरह समस्याओं को हल करना है।
2011 में, एंड्रयू एनजी, एक कॉलेज के प्रोफेसर, जेफ डीन, एक Google साथी, और एक Google शोधकर्ता ग्रेग कोराडो ने AI की खोज के लिए एक शोध दल के रूप में Google Brain की स्थापना की।
प्रारंभ में, टीम का कोई आधिकारिक नाम नहीं था; Google X में शामिल होने के बाद Ng ने Google के मौजूदा बुनियादी ढांचे में गहन शिक्षण प्रक्रियाओं को एकीकृत करने के लिए डीन और कोराडो के साथ सहयोग करना शुरू किया। आखिरकार, टीम Google रिसर्च का हिस्सा बन गई और इसे "Google ब्रेन" कहा जाने लगा।
संस्थापक ब्रेन टीम के सदस्यों ने ऐसी बुद्धिमत्ता बनाने की मांग की जो बड़ी मात्रा में डेटा से स्वतंत्र रूप से सीख सके। उन्होंने मौजूदा एआई नेटवर्क की चुनौतियों का समाधान करने का भी लक्ष्य रखा, जिसमें भाषा की समझ, भाषण और छवि पहचान शामिल है।
2012 में, Google ब्रेन को एक सफलता का सामना करना पड़ा। शोधकर्ताओं ने YouTube से प्राप्त लाखों छवियों को बिना पूर्व सूचना के पैटर्न पहचान पर प्रशिक्षित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क में खिलाया। प्रयोग के बाद, नेटवर्क ने बिल्लियों को उच्च स्तर की सटीकता के साथ पहचाना। इस सफलता ने अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए मार्ग प्रशस्त किया।
Google मस्तिष्क और एआई विकास का विकास
Google Brain ने AI के बारे में सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के विचार में क्रांति ला दी, इसके विकास में महत्वपूर्ण योगदान दिया। ब्रेन टीम ने कई मशीन लर्निंग ऑपरेशंस में जबरदस्त परिणाम हासिल किए हैं- इसकी सफलताओं ने एआई की स्पीच और इमेज रिकग्निशन और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग की नींव रखी।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
ब्रेन टीम के सबसे महत्वपूर्ण योगदानों में से एक है गहन शिक्षा का विकास और इसकी प्रगति प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी).
एनएलपी में कंप्यूटर को मानव भाषा पढ़ाना और उन्हें परस्पर क्रिया करने में मदद करना, निरंतर प्रदर्शन के साथ बेहतर परिणाम देना शामिल है। उदाहरण के लिए, Google सहायक आपके प्रश्नों को समझने और उचित प्रतिक्रिया देने के लिए एनएलपी का उपयोग करता है।
कंप्यूटर दृष्टि
ब्रेन टीम ने कंप्यूटर विजन में योगदान दिया है- दृश्य डेटा से चित्रों और वस्तुओं की पहचान करना। 2012 में, Google ब्रेन ने छवियों को 1000 श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क पेश किया। वर्तमान में, हैं कंप्यूटर विज़न के लिए कई अनपेक्षित उपयोग अभी उपयोग में हैं.
तंत्रिका मशीन अनुवाद
गूगल ब्रेन ने न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (NMT) भी विकसित किया है। ब्रेन टीम की शुरुआत से पहले, अधिकांश अनुवाद प्रणालियाँ सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करती थीं; गूगल का न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन एक महत्वपूर्ण अपग्रेड था।
प्रणाली एक बार में पूरे वाक्यों का अनुवाद करती है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक अनुवाद होते हैं जो स्वाभाविक लगते हैं। गूगल ब्रेन ने ऐसे नेटवर्क मॉडल भी विकसित किए हैं जो भाषण को सटीक रूप से लिप्यंतरित कर सकते हैं।
3 एप्लिकेशन जो Google ब्रेन का उपयोग करते हैं
ब्रेन टीम ने 2011 में अपनी स्थापना के बाद से कई Google अनुप्रयोगों का नेतृत्व किया है, जिसमें निम्नलिखित शामिल हैं।
1. गूगल सहायक
आज कई स्मार्टफोन्स में मिलने वाला गूगल असिस्टेंट पर्सनलाइज जानकारी देता है, आपकी मदद करता है अनुस्मारक और अलार्म सेट करें, विभिन्न संपर्कों को कॉल करें, और यहां तक कि आसपास के स्मार्ट उपकरणों को भी नियंत्रित करें घर।
यह सहायक भाषण की व्याख्या करने और सटीक प्रतिक्रिया देने के लिए Google ब्रेन द्वारा प्रदान किए गए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। इन एल्गोरिदम के साथ, Google सहायक आपके जीवन को आसान बनाता है आपकी प्राथमिकताओं को सीखकर और लंबे समय तक उपयोग के बाद, आपको और भी बेहतर समझता है।
2. गूगल ट्रांसलेट
Google Translate सिस्टम न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन का उपयोग करता है, जो Google ब्रेन से गहन शिक्षण एल्गोरिदम को नियोजित करता है। यह Google अनुवाद को पाठ को वांछित भाषा में पहचानने, समझने और सटीक रूप से अनुवाद करने की अनुमति देता है।
NMT एक "अनुक्रम-से-अनुक्रम" मॉडलिंग दृष्टिकोण का भी उपयोग करता है। इसका अर्थ है कि वाक्यांशों और पूरे वाक्यों का अनुवाद शब्द दर शब्द के बजाय एक बार में किया जाता है। समय के साथ, जैसे-जैसे आप Google Translate के साथ इंटरैक्ट करते हैं, यह जानकारी एकत्र करता है, जो इसे भविष्य में और अधिक स्वाभाविक लगने वाले अनुवाद प्रदान करने की अनुमति देता है।
यदि आपको अधिक अंतर्दृष्टि की आवश्यकता है, तो देखें अपने Android फ़ोन पर Google Translate के साथ ऑडियो का अनुवाद कैसे करें.
3. गूगल फोटोज
जबकि Google फ़ोटो मुख्य रूप से एक क्लाउड-आधारित फ़ोटो और वीडियो स्टोरेज एप्लिकेशन है, यह मीडिया को स्वचालित रूप से व्यवस्थित और वर्गीकृत करने के लिए Google ब्रेन के एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह देता है Google फ़ोटो आपके लिए अपने संग्रहीत चित्रों को प्रबंधित करना आसान बनाता है. इसलिए, जब आप कोई चित्र लेते हैं, तो Google फ़ोटो आपको, आपके मित्रों, वस्तुओं और यहां तक कि फ़ोटो में मौजूद स्थलों और घटनाओं को भी पहचान लेता है।
एप्लिकेशन भविष्य में संदर्भ के लिए तस्वीर को समूहित करने में आपकी सहायता के लिए टैग भी जोड़ता है। बाद में दोस्तों के साथ यादों को खोजने और साझा करने के लिए यह सुविधा विशेष रूप से उपयोगी है।
डीप लर्निंग के साथ पुशिंग बाउंड्रीज़
Google ब्रेन, अपनी स्थापना के बाद से, शीर्ष पायदान तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम का उपयोग करके AI का नाटकीय रूप से विस्तार किया है। ब्रेन टीम ने स्पीच और इमेज रिकग्निशन सफलताओं, मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग में योगदान दिया है।
