R�sum� Google cerveau 2017 Partie II: De 6 m�dicaux, la robotique et d'autres changement de tour du monde commence

Lei Feng r�seau AI Technology Review par: hier Google cerveau (Google cerveau) Jeff Dean, chef de la revue publi� 2017 articles �quipe Google cerveau dans le blog de recherche Google, d�taillant le cerveau Google l'ann�e derni�re l'apprentissage automatique de la machine, la compr�hension du langage et de la production, de nouveaux algorithmes d'apprentissage machine et des applications, la confidentialit� et la s�curit�, les syst�mes d'apprentissage machine compr�hension, des ensembles de donn�es ouvertes, tensorflow, TPU Et d'autres aspects d'une s�rie de travaux de recherche.

Lei Feng r�seau AI Technology Review pouss� hier Partie en revue le contenu .

Jeff Dean a fait aujourd'hui la partie II de ce blog, y compris les travaux du cerveau Google dans l'application de l'intelligence artificielle (tels que le m�dical, la robotique, l'innovation, l'�quit� et l'inclusion, etc.). Lei Feng r�seau suivant le texte de ce r�sum� traduction suivante compl�te comme suit:

objectifs de l'�quipe Google du cerveau gr�ce � l'ing�nierie de la recherche scientifique et les syst�mes continue de promouvoir le d�veloppement de haut niveau du syst�me AI, qui fait partie de toute strat�gie d'Amnesty International de Google. en La premi�re partie de ce post J'ai pr�sent� notre travail 2017 dans la recherche fondamentale, y compris la conception de nouveaux algorithmes d'apprentissage machine et techniques pour les comprendre, ainsi que le partage des donn�es avec la communaut�, les logiciels et le mat�riel.

Dans cet article, nous allons pr�senter notre approfondie M�dicale, la robotique, l'innovation, �quitable et inclusive travaux de recherche effectu�s par le champ vertical, �ventuellement pr�senter bri�vement notre �quipe.

m�dical

Nous croyons que la technologie d'apprentissage automatique dans le domaine des soins de sant� a un grand potentiel. Ils ont �galement fait beaucoup de travail � cet �gard, notamment en aidant les pathologistes � d�tecter le cancer, la compr�hension du dialogue m�dical pour aider les m�decins et les patients Interact, et l'utilisation de la machine � apprendre � r�soudre les probl�mes en g�nomique, en plus d'ouvrir un apprentissage en profondeur variation de haute pr�cision du code source de l'appel syst�me.

Lecture recommand�e: AI domaine m�dical, en plus de l'imagerie m�dicale pour voir ce qui peut �tre fait? Google apporte une nouvelle r�ponse: aider les m�decins �crivent les dossiers m�dicaux

(Biopsie ganglionnaires, notre algorithme tumeur b�nigne identifi� correctement plut�t que les macrophages)

D�cembre 2016, nous avons publi� une �tude de la r�tinopathie diab�tique (RD) et la d�tection pr�coce des documents de recherche de l'd�me maculaire dans le Journal de l'American Medical Association (JAMA).

Articles connexes: https: //jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2588763

En 2017, nous allons transf�rer du projet de recherche pour �tudier les essais cliniques r�els. Nous travaillons avec la coop�ration v�rit� (soci�t� Alphabet scientifique une vie de l'entreprise), pour guider ce travail � travers le processus r�glementaire, et d'int�grer cette technologie dans la gamme de produits appareil photo Nikon Optos ophtalmologie.

De plus, nous sommes actuellement en Inde pour d�ployer le syst�me. Il est entendu que les ophtalmologistes en Inde il y a 127000, mais le r�sultat est que pr�s de la moiti� des patients atteints de ces maladies sont diagnostiqu�es tardivement - la maladie a conduit � la perte de la vision. Dans le cadre du projet pilote, nous avons introduit ce syst�me � Aravind Eye Hospital, au personnel de l'aide � l'h�pital pour mieux diagnostiquer les maladies oculaires li�es au diab�te. De plus, nous travaillons �galement avec des partenaires pour essayer de comprendre l'impact des aspects des facteurs humains de traitement des maladies oculaires li�es au diab�te (y compris les patients et les fournisseurs de soins de sant� de la recherche ethnographique) et la fa�on dont les cliniciens de soins oculaires avec syst�me de soutien AI pour �tudier les interactions.

Le premier patient (a); Iniya Paramasivam, un classificateur qualifi�, la visualisation du syst�me de sortie (sous)

Google travaille �galement avec un certain nombre de chercheurs du cerveau instituts m�dicaux avanc�s et les centres, y compris l'Universit� de Stanford, l'Universit� de Californie, San Francisco et l'Universit� de Chicago, y compris pour justifier l'utilisation de l'apprentissage de la machine pour pr�dire les dossiers m�dicaux non reconnus de la validit� m�dicale des r�sultats (qui est, selon le patient la situation actuelle, nous croyons qu'en apprenant des millions de cas d'autres patients et de pr�dire l'�tat futur du patient, pour aider les professionnels de la sant� � prendre de meilleures d�cisions). Nous sommes tr�s enthousiasm�s par cette m�thode, mais aussi regarder vers l'avant en 2018 pour avoir plus en termes de contenu.

robot

cerveau Google objectifs � long terme en mati�re de robotique est de concevoir algorithme d'apprentissage, le robot peut fonctionner dans un environnement complexe dans le monde r�el, et la capacit� d'acqu�rir rapidement de nouvelles comp�tences et aptitudes gr�ce � l'apprentissage, plut�t que les robots d'aujourd'hui qui exige un contr�le minutieux conditions sp�cifiques ou des programmes �crits pour une t�che sp�cifique.

Notre objectif de recherche est de d�velopper une entit� de robot afin de leur permettre d'utiliser leur exp�rience, ainsi que d'autres robots pour acqu�rir de nouvelles comp�tences et capacit�s, qui r�unit une exp�rience commune pour l'apprentissage collectif. Nous examinons aussi comment combiner la simulation de robot bas�e sur les t�ches et r�elle exp�rience en informatique de robot pour acc�l�rer l'apprentissage de nouvelles t�ches. Bien que les lois de la physique dans le simulateur et le monde r�el n'est pas une correspondance exacte, mais nous avons constat� que, pour les robots, en plus d'une petite quantit� de simulation d'exp�rience de l'exp�rience dans le monde r�el donnera mieux que beaucoup de r�sultats d'exp�rience dans le monde r�el.

En plus de l'exp�rience dans le monde r�el et l'environnement de simulation de robot robot, nous avons d�velopp� un algorithme d'apprentissage du robot peut apprendre en observant la d�monstration humaine du comportement souhait�. Nous croyons que cette m�thode d'apprentissage de l'imitation est un moyen tr�s prometteur livrer, il peut tr�s rapidement de nouvelles fonctionnalit�s au robot, ce processus n'est pas plan clair, pas m�me d'activit�s objectifs clairement d�finis.

Lecture recommand�e: lire imitate de bo�te de l'action humaine, peut comprendre la s�mantique du robot Google est mont� � bord d'un nouveau niveau d'apprentissage non supervis�

Par exemple, l'observation suivante par cette vid�o du robot � partir d'une perspective diff�rente des t�ches humaines, puis essaient d'imiter le comportement humain, en seulement 15 minutes de temps d'apprendre comment verser une chose tasse. Comment vous et votre ensemble bambin vous sentirez comment inspirer ce travail, parce qu'il ne se r�pande pas un peu, mais votre mess pourrait l'enfant.

Nous sommes toujours en Novembre conjointement organis� et accueilli la premi�re nouvelle, la r�union (HROC) Assembl�e apprentissage robot aussi un grand nombre de domaines de chercheurs d'apprentissage de la machine et la robotique transversaux se sont r�unis. R�sum� de l'activit� contient plus d'informations, ne sont pas d�crites en d�tail ici, laissez-nous attendons avec impatience la prochaine r�union � Zurich l'ann�e prochaine maintenant.

Lecture recommand�e:

Yann discours LeCun Colr: comment la machine est aussi efficace que l'animal et l'apprentissage humain
Anca Dragan discours CORL: comment les robots et les humains d'interagir et de mieux collaborer?

sciences de base

Google estime que l'apprentissage de la machine du cerveau ont un potentiel � long terme pour aider � r�soudre des probl�mes importants dans la science. L'ann�e derni�re, nous utilisons les propri�t�s mol�culaires du r�seau de neurones pr�dit dans la chimie quantique, on examine les donn�es astronomiques � une nouvelle exoplanet, pr�dit les contrecoups du tremblement de terre � partir de donn�es sismiques, et l'utilisation d'un guide d'apprentissage en profondeur des syst�mes automatis�s de preuve.

documents connexes (chimie quantique):

erreurs de pr�diction d'apprentissage de la machine mieux que la pr�cision DFT

Neural Message Passing de chimie quantique

Articles connexes (exoplan�tes): intelligence artificielle Google pour aider les scientifiques � trouver � mini-syst�me solaire. �

Documents relatifs (r�plique sismique): Deep r�seau Preuve Recherche guid�e

propri�t�s quantiques de pr�diction d'information de mol�cules organiques par le r�seau de neurones

Trouver de nouvelles exoplan�tes: Lorsque le plan�taire bloquant la lumi�re, la luminosit� observ�e des �toiles.

cr�ativit�

Google aussi comment l'apprentissage cerveau-machine comme un outil pour les personnes cr�atives pour aider � cr�er tr�s int�ress�s.

Cette ann�e, nous avons cr�� un piano duo outils AI qui aident le musicien YouTube de cr�ation Andrew Huang de la nouvelle musique, et montre comment enseigner une machine � peindre.

Essayez de jouer du piano: I. A DUET.

Profitez: la musique Andrew Huang (pour �tre sur le mur)

Articles connexes: Google cerveau enseigner b�ton dessin machine figure, chef-d'uvre des r�seaux de neurones sont long sci�s?

Peinture:

mod�le SketchRNN de jardin dessin�; d�mo interactive

Nous montrons aussi comment contr�ler le fonctionnement du mod�le de g�n�ration de profondeur dans le navigateur pour cr�er une nouvelle musique, ce travail a remport� le prix de la meilleure d�monstration au PNM 2017, Magenta membres de l'�quipe du projet et c'est le cerveau de la deuxi�me ann�e cons�cutive pour recevoir le prix ( NIPS 2016 et Magenta d�mo interactive de l'improvisation musicale a remport� le prix du meilleur d�mo de la m�me ann�e).

Dans la vid�o suivante, vous pouvez entendre une partie de la pr�sentation, ce qui est une variation MusicVAE transition en douceur mod�le codeur automatique d'une m�lodie � une autre m�lodie.

Personnes + AI recherche (PAIR) Initiative

Les progr�s dans l'apprentissage de la machine offre de nouvelles possibilit�s pour la fa�on dont les gens interagissent avec les ordinateurs. En m�me temps, d'assurer l'acc�s � un large �ventail d'avantages sociaux de la technologie que nous avons construit en, est essentiel. Nous croyons que ces opportunit�s et d�fis est une question d'urgence, donc gr�ce � un partenariat avec Google en compagnie de beaucoup de gens, nous avons pr�sent� une initiative populaire + AI recherche (PAIR).

Lecture recommand�e: AI jurant de faire au profit du peuple, Google projet � PAIR � exactement combien confiance?

PAIRE objectif est � la recherche et la conception du syst�me d'IA � interagir avec les gens la fa�on la plus efficace. � cette fin, nous avons tenu un s�minaire public, de l'informatique, la conception et m�me le domaine de l'art et d'autres disciplines des chercheurs universitaires et des praticiens pour discuter. PAIRE tr�s large gamme de travaux, dont certains, comme aider les chercheurs � comprendre le syst�me ML par le travail d'interpr�tation, et deeplearn.js �tendu communaut� des d�veloppeurs. Dans un autre exemple de notre approche d'ing�nierie des aspects des ML humains centr�e Facettes est l'introduction, ce qui est une donn�e de formation visuelle et compr�hensibles ensemble d'outils.

Lecture recommand�e: Google a �galement publi� une biblioth�que d'apprentissage machine frontal Web, appel� deeplearn.js

Facettes vous aider � mieux comprendre votre ensemble de donn�es de formation

�quitable Machine Learning et inclusive

Avec le r�le croissant ML dans la technologie et les consid�rations d'�quit� inclusive est de plus en plus important. Cerveau �quipe PAIRE et a fait quelques progr�s dans ces domaines. Nous avons publi� dans le syst�me ML, comment �viter la discrimination par le raisonnement de cause � effet, la diversit� g�ographique de l'importance des ensembles de donn�es ouvertes, et a �crit un billet de blog analyser un jeu de donn�es publiques pour comprendre la diversit� et les diff�rences culturelles. Nous avons �galement r�alis� avec des partenaires AI pr�s, PAIR est une initiative inter-industrie, qui est con�u pour nous aider � faire en sorte que l'�quit� et l'inclusion deviennent l'objectif commun de tous les praticiens ML.

Comme l'a observ� dans ces graffitis � gauche que les diff�rences culturelles peuvent �tre au moment des donn�es de formation (m�me dans les objets) est une chaise � universelle �. Le graphique de droite montre comment on trouve l'�cart-type des ensembles de donn�es g�ographiques open source (comme IMAGEnet) dans. Ou non d�tect� non corrig�e, ce biais peut affecter fortement le comportement du mod�le.

Nous travaillons avec des coll�gues dans Google Creative Labs a produit la vid�o suivante, une partie de cette zone comme une introduction non technique.

notre culture

L'un des aspects de la culture de recherche sur le cerveau de Google est de permettre aux chercheurs et aux ing�nieurs de r�soudre leur propre pense � �tudier les questions les plus importantes.

En Septembre 2017, nous avons annonc� la m�thodologie g�n�rale de l'�tude. L'�ducation et de savoir que les jeunes chercheurs font partie de notre �tude. L'ann�e derni�re, nous avons re�u un total de plus de 100 stagiaires, en 2017 environ 25% des articles publi�s stages partenaires.

Lecture recommand�e: Jeff Dean a �crit: Comment Google est une mission de recherche sur le cerveau complet? (2017,09)

En 2016, Google a ouvert un cerveau Google cerveau programme de r�sidence, qui vise � �tudier ce que les gens veulent apprendre les conseils d'apprentissage de la machine. Dans la premi�re ann�e (Juin 2016 -2017 en Juin) Un total de 27 formateurs � se joindre � notre �quipe, dans six mois, un total de 23 articles. Ces formateurs sont maintenant la plupart du temps en tant que chercheurs et ing�nieurs � plein temps restent dans notre �quipe.

Juillet 2017, nous avons introduit dans le deuxi�me lot de 35 formateurs, ils seront jusqu'en juillet 2018, mais il a maintenant fait un certain nombre de recherches passionnantes, et a publi� de nombreux papiers s�rie .

Nous avons maintenant �largi la port�e du programme, Google sera beaucoup d'autres groupes de recherche inclus, et les plans de re-nomm� le programme Google AI r�sidence. (Date limite d'inscription cette ann�e de programme du pass�, s'il vous pla�t g.co/airesidency/apply informations sur les plans de vue de l'ann�e prochaine)

Notre travail en 2017 est beaucoup plus que ce blog (sup�rieur et inf�rieur) a soulign� dans ces. Au cours de la derni�re ann�e, nous avons publi� 140 articles dans diverses institutions de recherche de haut niveau, qui IPSC, ICML, NIPS et autre conf�rence a publi� plus de 60 articles. Pour notre travail dans ce domaine, vous pouvez lire nos documents de recherche.

Vous pouvez aussi voir un membre de notre �quipe dans cette vid�o:

Ou lire la deuxi�me fois que nous r�pondons � � Ask Me Anything (AMA) � activit�s (2016 a �galement un)

Jeff Dean deux ans AMA inventaire complet: 26 cerveau sur Google et l'avenir des probl�mes d'apprentissage de la machine

�quipe Google est amplifi�e, les membres de l'�quipe en Am�rique du Nord et en Europe. Si vous pensez que nous faisons le travail semblait int�ressant, et que vous voulez nous rejoindre, vous pouvez consulter les liens en bas (g.co/brain) que nous avons des postes vacants et postuler pour un stage, AI r�gl� le plan, les chercheurs invit�s ou � temps plein postes de recherche ou de d�veloppement d'ing�nierie.

Vous pouvez �galement suivre notre travail en 2018 par Google Blog de recherche, ou Twitter @ GoogleResearch, vous pouvez vous concentrer sur mon compte personnel Twitter @JeffDean.

via GoogleBlog.com, Lei Feng r�seau compil� AI Technology Review. D�tails mentionn�s dans les r�sultats de recherche de l'article Bienvenue � notre couverture de l'article.

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