(Gif: Google)
Zahvaljujoč umetni inteligenci potovanja v tujino še nikoli niso bila preprostejša.
Aplikacija Google Translate uporabnikom omogoča takojšnje prevajanje besedila. V aplikaciji samo usmerite fotoaparat na besedilo, ki ga želite prevesti, in videli boste, da se v živo, neposredno pred vašimi očmi, pretvori v vaš želeni jezik - brez internetne povezave ali podatkov mobilnega telefona. Ta priročna funkcija je bila na voljo že nekaj časa, vendar je bila združljiva le s sedmimi jeziki. Zdaj , zahvaljujoč strojnemu učenju, je Google nadgradil aplikacijo tako, da je takoj prevedel 27 jezikov.
Ko boste naslednjič v Pragi in ne boste mogli prebrati jedilnika, bomo dobili vaš hrbet, je o raziskavi podjetja zapisal Otavio Good, programski inženir pri Googlu. Spletni dnevnik .
Google je prav tako uporabil umetno inteligenco, da je njihove napake pri prepoznavanju govora prepolovil.
Danes lahko poleg prevajanja med angleščino, francoščino, nemščino, italijanščino, portugalščino, ruščino in španščino v realnem času prevajamo tudi naslednjih 20 jezikov: bolgarščina, katalonščina, hrvaščina, češčina, danska, nizozemščina, filipino, Finski, madžarski, indonezijski, litovski, norveški, poljski, romunski, slovaški, švedski, turški in ukrajinski. Če se odločite za posnetek slike, namesto da bi si besedilo prevajali v živo, je podprtih skupno 37 jezikov.
Kako je torej Google lahko povečal število razpoložljivih jezikov? Najprej so kupili Word Lens, prej aplikacijo za prevajanje obogatene resničnosti, za izboljšanje zmogljivosti pa so uporabili strojno učenje in konvolucijske nevronske mreže. Napredek pri prepoznavanju slik je bil ključen.
Če ste pred petimi leti računalniku dali podobo mačke ali psa, je imel težave pri ugotavljanju, kateri je. Zahvaljujoč zapletnim nevronskim mrežam računalniki ne samo, da lahko razlikujejo med mačkami in psi, lahko celo prepoznajo različne pasme psov, je dejal gospod Good. Da, dobri so več kot le trippy art —Če prevajate tuji meni ali se podpisujete z najnovejšo različico Googlove aplikacije Prevajalec, zdaj uporabljate globoko nevronsko mrežo.
Korak za korakom
Najprej , Prevajalec mora odpraviti nered v ozadju in poiskati besedilo. Ko najde blokse pikslov iste barve, ugotovi, da gre za črke. In ko so ti blobi blizu, razume, da je treba brati neprekinjeno vrstico.
Naslednji, aplikacija mora prepoznati, kaj je posamezna črka. Tu pride globoko učenje.
Uporabljamo konvolucijsko nevronsko mrežo, ki jo trenira o črkah in nečrkah, da se lahko nauči, kako izgledajo različne črke, piše v blogu.
Raziskovalci so morali programsko opremo usposobiti ne samo s črkami čistega videza, ampak tudi z umazanimi. Pisma v resničnem svetu so pokvarjena z odsevi, umazanijo, madeži in vsemi čudnostmi, je zapisal gospod Good. Tako smo ustvarili naš generator črk, da bi ustvarili vse vrste lažne umazanije, da bi prepričljivo posnemali hrupnost resničnega sveta - lažne odseve, lažne madeže, lažne nenavadnosti naokoli. 
Nekaj umazanih črk, ki se uporabljajo za trening. (Foto: Google)
The tretjič korak je iskanje prepoznanih črk v slovarju, da dobite prevode. Za dodaten poskus natančnosti so iskanja po slovarjih približna, če je S napačno razbran kot 5.
Nazadnje, prevedeno besedilo je upodobljeno na vrhu izvirnika v enakem slogu.
To lahko storimo, ker smo črke na sliki že našli in prebrali, zato natančno vemo, kje so. Ogledamo si lahko barve, ki obkrožajo črke, in z njimi izbrišemo prvotne črke. In potem lahko na vrhu narišemo prevod z originalno barvo ospredja, piše v blogu.
Da bi bila kar se da učinkovita in omogočila, da se vsi ti koraki v realnem času izvedejo brez interneta ali podatkovne povezave, je Googlova ekipa razvila zelo majhno nevronsko mrežo z zgornjo mejo na gostoto informacij, s katerimi lahko ravna. Ker so ustvarjali lastne podatke o usposabljanju, je bilo pomembno, da vključite prave podatke, vendar nič dodatnega, zato nevronska mreža ne uporablja preveč svoje informacijske gostote za nepomembne stvari. Primer bi bil, kako mora črko prepoznati z rahlim vrtenjem, vendar ne preveč.
Na koncu uporabnikom ostane še 20 jezikov, a enako hitra hitrost.
GLEJ TUDI: Googlova skupina za umetno inteligenco nam je omogočila raziskovanje strojnega učenja
