Jak informuje New York Times, trzej naukowcy Google połączyli w sieć 16 000 komputerów i stworzyli system, który tak jak ludzki mózg potrafi się uczyć. Pierwszym zadaniem „mózgu” Google było znalezienie obrazków z kotem wśród 10 milionów zdjęć i kadrów z filmików zamieszczonych na YouTube.
Sztuczna sieć neuronowa zdołała sama “nauczyć” się rozpoznawać zdjęcia z kotem, mimo, że wcześniej pojęcie kota nie zostało zdefiniowane w danych wejściowych dla systemu. Skanując miliony zdjęć i analizując dane „mózg” Google sam określił koncepcję kota i nauczył się go rozpoznawać na obrazkach.
Rezultaty symulacji zaskoczyły naukowców. Okazało się, że sztuczny system neuronów jest ponad dwa razy bardziej skuteczny w rozpoznawaniu obiektów niż przewidywano.
Jak zaznacza New York Times, wyniki eksperymentów Google przysłużą się rozwojowi nowej generacji komputerów, które, tak jak ludzie potrafią widzieć, rozpoznawać mowę i tłumaczyć obce języki.
Choć wiele pomysłów wykorzystywanych przez Google to nie nowość, przełomem jest możliwość „uczenia” systemów informatycznych pewnych zachowań. Naukowcy Google nie są jednak jedynymi, którzy badają nowe możliwości komputerów. W zeszłym roku Microsoft zaprezentował raport, w którym udowadniał, że podobne techniki (tzw. “deep learning model”) z powodzeniem mogą być wykorzystywane przy budowaniu systemów komputerowych zdolnych rozumieć ludzką mowę.
