Google объявила о реализации в виде открытого проекта системы TensorFlow — второго поколения программного комплекса машинного обучения, который независимые разработчики смогут применять для повышения «интеллекта» своих приложений. Речь идет о трансформации для внешнего использования обучающей инфраструктуры DistBelief, созданной корпорацией еще в 2011-м, которая с тех пор эффективно используется ее сотрудниками для создания инновационных решений. В основе DistBelief лежат методы нейронных сетей, позволяющие наделять «умом» неживые механизмы на основе изучения и обобщения огромного числа исходной информации, в том числе изображений. Например, такие средства позволяют на основе анализа изображений в YouTube создать описание понятия «кошки», с помощью которого потом можно в автоматическом режиме распознать на фото наличие этого домашнего питомца, не путая его с собакой или енотом. Google утверждает, что такие методы нейронных сетей позволили ей повысить качество распознавание речи на 25%.

Мало кто знает, что ресурс Google Photos широко используется компанией для решения множества интереснейших задач. Например, именно этот огромный массив информации применяется для решения такой задачи, как идентификации человека вне зависимости от его возраста (найти себя на детских фото порой трудно и самому человеку).

Идеи обучения на основе нейронных сетей не новы, хотя их математический аппарат постоянно развивается и совершенствуется, но кроме изысканных алгоритмов для их реализации нужны еще и огромные вычислительные ресурсы. Многие секреты успеха Google объясняются как раз тем, что компания широко использует эти методы, вкладывая средства в фундаментальные исследования в этой области и создавая гигантские дата-центры. Новые методы бизнеса компании заключаются в существенной мере как раз в том, что она предоставляет эту мощную интеллектуальную платформу для реализации идей своим сотрудникам. Теперь Google намерена предоставить такие возможности, хотя наверное и не в полной мере, для всех желающих.

TensorFlow — это все же не точный вариант системы DistBelief, которая изначально ориентирована на использование внутренней инфраструктуры Google. Предлагаемое решение может быть развернуто на внешних вычислительных ресурсах, является, по уверению авторов, простой в использовании и в портировании, полностью открытой (распространяется по лицензии Apache 2.0) и не уступающей по производительности и масштабированию «материнской» системе. Ее пользовательский интерфейс, написанный на Python, может быть легко адаптирован под требования конкретного пользователя. При этом система может быть развернута даже на обычном десктопе.

Версия для печати