.
Alphabet пошел еще дальше: автомобили полностью автоматизированы, в них даже нет руля и педалей. Они созданы для новой урбанистической эпохи, в которую быть владельцем автомобиля – дорого и неудобно. Сервис Waymo ориентирован на частный извоз: по прогнозам компании, такой формат будет основным в умных городах будущего.
Субтитры к миллионам видеозаписей
В машинном обучении Google использует алгоритмы естественного языка, когда автоматически записываются субтитры для слабослышащих (или предпочитающих тишину) людей на сервисе потокового видео YouTube. Как и с речью, для идентификации звуков (аплодисментов, музыки) система использует глубокие нейронные сети и автоматически выводит текст: он сообщает зрителю, что происходит[27].
Диагностика заболеваний
Технология ИИ Alphabet (в частности на базе глубокого обучения) широко применяется в медицине. Из недавних новшеств стоит упомянуть офтальмологическую диагностику. Для обучения алгоритмов используются снимки оптической когерентной томографии – инфракрасные 3D-изображения глазного яблока[28]. Система основана на двух алгоритмах глубокого обучения. Один строит подробную схему устройства глаза и определяет, что нормально, а что может быть симптомом болезни, например возрастной макулодистрофии (истончение сетчатки глаза). Второй алгоритм анализирует медицинские показатели и выдает специалистам диагноз и схему лечения.
Google Brain
Исследовательское подразделение искусственного интеллекта Google называется Google Brain. Его основали в 2011 году Джефф Дин, Грег Коррадо и Эндрю Ын из Стэнфордского университета. Они стали пионерами практических технологий ИИ.
В Google Brain предположили, что обширные сверхбыстрые сети хранилища и огромный объем данных интернета, который проходит по их серверам, пригодятся для машинного и глубокого обучения. С тех пор команда разработала ключевые технологии, такие как компьютерное зрение и обработка естественного языка, и сделала ИИ востребованным в бизнесе[29].
Deep Mind
Deep Mind – еще один знаковый для Alphabet термин, появившийся в 2014 году. Британский стартап специализировался на симуляторах нейронных сетей мозга и обучал их играть в игры. Исследователи Deep Mind наблюдали, как мозг решает когнитивные, то есть связанные с познанием, задачи во время игры, а данные использовали для обучения машин. Технология стала сенсацией в 2016 году, когда оснащенный ей компьютер победил профессионального игрока в го