Google cinese Apre Artificial Intelligence-Lab in Silicon Valley

Alla fine di gennaio, la parola è arrivato che il gigante della ricerca cinese è stata la creazione di un laboratorio di ricerca dedicato a "apprendimento profondo" - un emergente settore informatico che cerca di imitare il cervello umano con hardware e software - e come si è visto, questo laboratorio comprende un'operazione qui in Silicon Valley, non lontano dal quartier generale di Apple, oltre ad un impianto nuovo in Cina. La società ha appena assunto il suo primo ricercatore a Cupertino, con l'intenzione di portare in molti altri entro la fine dell'anno.

Baidu chiama il suo laboratorio l'Istituto di apprendimento profondo, o IDL. Proprio come Google e Apple e altri, la società sta esplorando sistemi di computer in grado di imparare in quanto il popolo stesso modo fare. "Abbiamo un sogno davvero grande di utilizzare l'apprendimento profondo per simulare la funzionalità, la potenza, l'intelligenza del cervello umano", spiega Kai Yu, che guida vocale e Baidu l'immagine di riconoscimento team di ricerca e solo di recente ha reso il viaggio a Cupertino di assumere che primo ricercatore. "Stiamo facendo progredire giorno per giorno." .-.-

Se si vuole competere con Google, ha senso solo per aprire un negozio nel cortile di Google. "Nella Silicon Valley, si ha accesso a un pool di talenti enorme di molto, molto migliori ingegneri e scienziati, e Google sta godendo questo tipo di vantaggio", dice Yu. Baidu ha aperto la propria sede di Cupertino circa un anno fa, portando in vari altri lavoratori prima della sua grande passo in apprendimento profondo.

Negli anni '90 e sul 2000, la ricerca di apprendimento profondo era in declino. La comunità di intelligenza artificiale si mosse verso sistemi che risolvevano i problemi da macinare grandi quantità di dati, piuttosto che cercare di costruire " reti neurali "che imitavano gli aspetti più sottili del cervello umano. Motore di ricerca Google è stato il primo esempio di sistema che ha preso una scorciatoia intorno apprendimento profondo, e il gigante della ricerca americana sta utilizzando un approccio simile con le sue auto-guida auto. Ma ora, la ricerca profonda di apprendimento sta tornando in auge, e Google è tra chi guida il campo in avanti.

Google ha recentemente assunto Geoffrey Hinton, il Padrino di apprendimento profondo, dopo qualche sollecitazione da Stanford Andrew Ng, un altro potere-giocatore in campo, e molte altre aziende stanno esplorando la zona stessa. IBM ha lavorato a lungo in direzione di un modello computerizzato del cervello umano. Apple utilizza ora profonde tecniche di apprendimento in di iPhone Siri sistema di riconoscimento vocale. E Google ha lavorato concetti simili nel proprio sistema di riconoscimento vocale e Google Street View.

Kai si mette in mostra servizio mobile Baidu. Foto: Alex Washburn / Wired

Tuttavia, la decisione di Baidu per costruire un intero laboratorio di ricerca dedicato all'apprendimento profondo "è un po 'mossa audace", dice della New York University Yann LeCun, un pioniere nel campo, sottolineando che la tecnologia ha ancora un lungo cammino da percorrere. Ma l'IDL, dice, potrebbe essere un modo per Baidu per attrarre i migliori talenti e lasciare ingegneri creativi esplorare tutti i tipi di blu del cielo innovazioni - roba simili a Google di vetro e altri progetti in gestazione Lab X segreti di Google.

In effetti, uno dei ricercatori Yu sta lavorando su Eye Baidu, che molti hanno definito un bicchiere di Google knock-off. Ma per ora, dice Yu, la priorità principale del laboratorio è l'esplorazione di profonde algoritmi di apprendimento. "Vogliamo mettere a fuoco", dice.

Nel mese di novembre, Baidu ha pubblicato il suo primo servizio di ricerca vocale basato sull'apprendimento profondo, e sostiene lo strumento ha ridotto gli errori di circa il 30 per cento. Mentre Google e Apple hanno anche visto, questi miglioramenti può cambiare il modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia e quanto spesso lo usano. Quando i servizi di ricerca vocale e di immagine funzionano come che si suppone che, non abbiamo bisogno di giocherellare con le tastiere e display piccoli teeny su dispositivi mobili.

Oggi, ricerche sul Web per i prodotti o servizi che danno poco più lunga lista di link, e "allora è il vostro lavoro per leggere tutte quelle pagine web per capire qual è il significato", dice Yu. Ma vuole qualcosa che funziona in modo molto diverso.

"Abbiamo bisogno di cambiare radicalmente l'architettura di tutto il sistema", spiega. Ciò significa che gli algoritmi di costruzione in grado di identificare le immagini e comprendere il linguaggio naturale e quindi analizzare le relazioni tra tutte le cose sul web e trovare esattamente quello che stai cercando. E altre parole, vuole algoritmi che funzionano come le persone. Solo più veloce.