(ГИФ: Гоогле)
Захваљујући вештачкој интелигенцији, путовања у иностранство никада нису била једноставнија.
Апликација Гоогле преводилац омогућава корисницима тренутно превођење текста. У апликацији само усмерите камеру на текст који желите да преведете и видећете да се уживо претвара у ваш жељени језик, пред вашим очима - нису потребне Интернет веза или подаци мобилног телефона. Ова практична функција је доступна већ неко време, али је била компатибилна са само седам језика. Сада , захваљујући машинском учењу, Гоогле је надоградио апликацију да тренутно преведе 27 језика.
Дакле, следећи пут када будете у Прагу и не будете могли да читате мени, вратићемо вам се, написао је Отавио Гоод, софтверски инжењер у Гоогле-у, у истраживању компаније Блог .
Гоогле је такође управо искористио АИ да преполови њихове грешке у препознавању говора.
Од данас, поред превода између енглеског, француског, немачког, италијанског, португалског, руског и шпанског, у реалном времену могу се превести и следећих 20 језика: бугарски, каталонски, хрватски, чешки, дански, холандски, филипински, Фински, мађарски, индонежански, литвански, норвешки, пољски, румунски, словачки, шведски, турски и украјински. А ако одлучите да снимите слику уместо да гледате превод текста уживо, подржано је укупно 37 језика.
Па како је Гоогле успео да повећа број доступних језика? Прво су набавили Ворд Ленс, раније апликацију за превођење проширене стварности, и користили су машинско учење и револуционарне неуронске мреже да би побољшали могућности апликације. Напредак у препознавању слика био је кључан.
Пре пет година, ако сте рачунару дали слику мачке или пса, имао је проблема да утврди која је која. Захваљујући револуционарним неуронским мрежама, рачунари не само да могу да разликују мачке и псе, већ могу и да препознају различите расе паса, рекао је господин Гоод. Да, добри су и више него само триппи арт —Ако преводите страни мени или се потписујете најновијом верзијом Гоогле-ове апликације Преводилац, сада користите дубоку неуронску мрежу.
Корак по корак
Први , Преводилац мора уклонити неред из позадине и лоцирати текст. Када лоцира мрље пиксела исте боје, утврђује да су то слова. А када су те мрље близу једна другој, схвата да је то непрекидни ред за читање.
Следећи, апликација мора да препозна шта је свако појединачно слово. Овде долази до дубоког учења.
Користимо конволуциону неуронску мрежу, обучавајући је на словима и не-словима како би могао да научи како изгледају различита слова, стоји у блогу.
Истраживачи су морали да обучавају софтвер користећи не само слова чистог изгледа, већ и прљава. Писма у стварном свету помућена су одразима, прљавштином, мрљама и свим врстама необичности, написао је господин Гоод. Тако смо направили свој генератор слова да створимо све врсте лажне прљавштине како бисмо убедљиво имитирали буку стварног света - лажне одсјаје, лажне мрље, лажне необичности свуда около. 
Нека прљава слова која се користе за тренинг. (Фото: Гоогле)
Тхе треће корак је потражити препозната слова у речнику да бисте добили преводе. А за додатни покушај тачности, претраживања речника су приближна у случају да се С погрешно прочита као 5.
На крају, преведени текст се приказује на врху оригинала у истом стилу.
То можемо учинити јер смо већ пронашли и прочитали слова на слици, тако да тачно знамо где су. Можемо погледати боје које окружују слова и помоћу њих обрисати оригинална слова. А онда можемо да нацртамо превод на врху користећи оригиналну боју у првом плану, стоји у блогу.
Да би био што ефикаснији и омогућио да се сви ови кораци доврше у реалном времену без Интернета или везе за пренос података, Гоогле тим је развио врло малу неуронску мрежу са горњом границом густине информација којима може да се бави. Будући да су генерисали сопствене податке о обуци, било је важно укључити праве податке, али ништа додатно, тако да неуронска мрежа не користи превише своје густине информација на неважним стварима. Пример би био како треба препознати слово са малом количином ротације, али не превише.
На крају, корисницима остаје још 20 језика, али са истом брзином.
ПОГЛЕДАЈТЕ ТАКОЂЕ: Гоогле-ов тим за интелигенцију дао нам је мању вредност у истраживању машинског учења
