Jeff Dean, człowiek stojący za sztuczną inteligencją Google

Jeff Dean, uznany za jednego z najbardziej odkrywców technologii w 2019 r., Jest głównym bohaterem wszechświata Google w dziedzinie sztucznej inteligencji, odpowiedzialny również za umieszczenie firmy Mountain View wśród najlepszych w scenariuszu IA.

Jeffrey Dean, który obecnie pełni funkcję Senior Fellow w Google Research, gdzie kieruje projektem Google Brain, zespołem badawczym ds. Sztucznej inteligencji, głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego, który został utworzony w 2010 roku.

Jego początki

W 1990 roku ukończył z wyróżnieniem studia inżynierskie w dziedzinie inżynierii oprogramowania na University of Minessota. Otrzymał również summa cum laude w dziedzinie ekonomii.

W tym samym roku i do 1991 r. Pracował także w Światowej Organizacji Zdrowia jako programista modeli statystycznych, prognoz i analiz pandemii HIV.

Później, w 1996 r., Rozpoczął pracę nad sztuczną inteligencją dzięki pracy nad narzędziami optymalizacyjnymi dla obiektowych języków programowania w Western Research Lab of Digital Equipment Corporation w Palo Alto.

Pracował tam również przy projektowaniu sprzętu mikroprocesorowego i wyszukiwaniu informacji w Internecie.

1999, początki w Google i rozwój projektów z AI

Dean rozpoczął pracę w Google w 1999 r. Jako dyrektor Wydziału Sztucznej Inteligencji, gdzie przyczynił się do ulepszenia wyszukiwarki i innych produktów przetwarzania rozproszonego.

Jego pierwsze wypowiedzi dotyczyły wyszukiwarki Google, w której Dean i jego partner Sanjay Ghemawat zidentyfikowali pewne problemy, według Dean'a: „Szczególny promień, pochodzący z kosmosu, może dotrzeć i uderzyć w jedną z komórek pamięci, która przechowuje nieco – stal lub jedną – i zmienić ją na jeden lub zero”.

Aby to rozwiązać, Dean przyczynił się: zaprojektował i wdrożył część kodu systemów reklamowych (reklama), indeksowania (śledzenia) oraz: „Usługa indeksowania i zapytań, która obejmuje wzrost o dwa i trzy rzędy wielkości liczby przeszukiwanych dokumentów, liczby obsługiwanych zapytań na sekundę i częstotliwości aktualizacji sistema. ”

„Uczyń maszyny inteligentnymi i popraw ludzkie życie

To jest misja od dyrektora Google AI, który jest odpowiedzialny za prowadzenie ważnych projektów w tym obszarze sztucznej inteligencji, z których wiele jest już wdrażanych TensorFlow, MapReduce, LevelDB, Tłumacz Google i Google AdSense.

Google AdSense, Google Translate i MapReduce

Poprzez głębokie uczenie się i uczenie maszynowe, Dean osiągnął wprowadzać ulepszenia i zaawansowane projekty, tak jak to zrobiono w Tłumaczu Google, gdzie zaprojektował i wdrożył sistema zapewnia szybki dostęp do bardzo dużych modeli językowych.

Dzięki algorytmom, których uczą się na podstawie otrzymywanych tekstów, potrafią rozpoznać słowa związane z kontekstem i pokazać odpowiednie tłumaczenie.

Będąc w Google AdSense, nie tylko opracował i zaprojektował sistema usług, ale opracował również algorytm wyboru reklam na podstawie zawartości stron, mówi Dean.

MapReduce to jeden z wielkich wkładów Deana we wszechświat sztucznej inteligencji, jest to oprogramowanie do przetwarzania danych na dużą skalę.

TensorFlow to potężne narzędzie do tworzenia uczenia maszynowego

TensorFlow Jest to jedna z aplikacji, którą zespół Deana opracował i wydał społeczności w celu opracowania narzędzi do uczenia maszynowego.

Chociaż początkowo stworzony do użytku wewnętrznego, Google później wydał go w projekcie OpenSource. TensorFlow opiera się na platformie do głębokiego uczenia się, która ma biblioteki zdolne do przetwarzania automatycznych modeli uczenia, które dostosowują się do potrzeb użytkownika.

Jedną z zasad, którymi kierujemy się w naszych badaniach, jest to, że produkty są dostępne dla jak największej liczby osób.

Obecnie na całym świecie są użytkownicy, którzy wykonują różne aplikacje i projekty za pomocą Tensor Flow. Istnieje również społeczność, która współpracuje z nami i pomaga nam ulepszać to narzędzie.

Postępy w Google Brain

Dzięki uczestnictwu w Google Brain, będącym jednym z członków od momentu założenia w 2020 r., Odpowiada za analizę wraz z grupą programistów wielkoskalowych sztucznych sieci neuronowych.

Oferowanie wkładów takich jak TensorFlow, jego wkład w rozpoznawanie twarzy poprawiający algorytm do sprawdzania różnorodności, a także różne funkcje:

„Pierwsze wersje rozpoznawania twarzy były szkolone ze zdjęciami celebrytów, głównie białych i mężczyzn, co oznacza 97% dokładności w przypadku białych mężczyzn, ale 3% dokładności z afrykańskimi kobietami. ”

Jest to błąd, który Dean próbował rozwiązać nawet w aplikacjach takich jak LinkedIn. Podczas pobytu w Kenii używają TensorFlow do identyfikowania i różnicowania wzorca chorób poprzez obrazy i wizję komputerową.

Dean jest obecnie odpowiedzialny za zespół sztucznej inteligencji i projekt Google Brain, zarządzając zespołem badawczym i identyfikując problemy, które można rozwiązać za pomocą uczenia maszynowego.