في العصر الحديث، جوجل في كل مكان لدرجة أنك على الأرجح تقرأ هذه المقالة باستخدام عملية البحث ضمن جوجل “Google” وبينما كان تعلم الآلة جزءاً من جوجل لفترة طويلة، لكن يبدو الآن أن تعلم الآلة (ML) في كل مكان انطلاقاً من البحث في جوجل إلى صور جوجل وحتى الترجمة من جوجل، إن كُل شيء هُنا يستخدم تعلم الآلة.
تستثمر Google والشركة الأم Alphabet بشكل كبير في أبحاث تعلم الآلة في جميع المجالات التي يمكن تخيلها مثل المبادئ الأخلاقية والحوسبة الكمومية والرعاية الصحية والروبوتات والإدراك وما إلى ذلك والطريقة الجوهرية والتحويلية التي من خلالها يُعاد التفكير في كيفية القيام بكل شيء.
إن جوجل تُطبق مفاهيم تعلم الآلة في كل تفاصيل عملها سواء كانت بحثاً أو إعلانات أو YouTube أو Play وسيُرى تطبيق تعلم الآلة في جميع هذه المجالات، ومن الواضح أن Google تُخطط في النهاية لدمج تعلم الآلة بشكل كامل في جميع عملياتها.
لكن هذا العالم المستقبلي لا يزال بعيداً وفي الوقت الحالي، فيما يلي بعض الطرق التي تستخدم بها جوجل تعلم الآلة حتى يُتمكن فهم النطاق الكامل لتطبيقاتها في المستقبل.
اقرأ أيــضـــاً: أقوى 5 توقعات ذكاء اصطناعي Artificial Intelligence في 2020
تعلم الآلة وكيفية استخدامها في جوجل:
Google Translate
على الرغم من أنها ليست دقيقة بنسبة 100 %، إلا أنها لا تزال أداة رائعة لتحويل النص أو الصور أو حتى الفيديو في الوقت الفعلي من لغة إلى أخرى وفي حال التفكير عن كيفية ظهور الترجمة بدقة أكثر أو أقل، فإن الترجمة الجيدة من جوجل تستخدم التعلم الآلي بالطبع، تستخدم الترجمة الآلية الإحصائية (SMT) وهي طريقة رائعة لقول أنها تحلل الملايين من المستندات المترجمة بالفعل من لغة إلى أخرى ثم تبحث عن الأنماط الشائعة والمفردات الأساسية للغة وبعد ذلك، يتم اختيار أدق ترجمة ممكنة بناءاً على التخمينات المتعلمة والتي غالباً ما تكون صحيحة.
اقرأ أيــضـــاً: حل مشكلة عدم ظهور الاشعارات في ويندوز 10
Google Photos
تُتيح صور جوجل نسخ جميع الصور احتياطياً في مكان واحد حتى إذا تم التقاطها من أجهزة متعددة، كما أنها توفر الكثير من التأثيرات الرائعة الأخرى باستخدام تعلم الآلة.
على سبيل المثال، يقوم تطبيق صور Google تلقائياً بإنشاء ألبومات من الصور التي تم التقاطها خلال فترة محددة دون أي إدخال من المستخدم وهذا ليس كل شيء، يمكنه أيضاً اختيار “أفضل الصور” .
وفي حالة عدم فرز جميع الصور من قبل المستخدم في ألبومات، يمكن أيضاً البحث عنها عن طريق كتابة الأسماء ويتم ذلك باستخدام التعرف على الصور، حيث يتم استخدام التعلم العميق “Deep Leaning” لفرز الملايين من الصور على الإنترنت لتصنيفها بشكل أكثر دقة.
اقرأ أيــضـــاً: أفضل 15 شركة تعلم الآلة ناشئة في أوروبا
Rank Brain
رانك برين هو في الأساس شبكة عصبية عميقة تساعد في توفير نتائج البحث المطلوبة وهو أحد العوامل في خوارزمية بحث جوجل التي تُحدد صفحات البحث التي يتم عرضها.
وفي حالة وجود أي كلمات أو عبارات فريدة في البحث يقوم Rank Brain بتنفيذ تخمينات ذكية للعثور على نتائج البحث التي تناسب الموقف وتصفيتها وفقاً لذلك.
في الواقع، يعد Rank Brain مُهماً جداً لدرجة أن جوجل تقول إنه ثالث أهم عامل تصنيف في الصفحة فيما يخص نتائج استعلام البحث.
اقرأ أيــضـــاً: حل مشكلة لا تعرض شاشة الكمبيوتر أي شيء
Google Assistant
إنه في الأساس مساعد شخصي يتم تمكينه باستخدام مزيج من جوجل، يُصوَّر مساعد جوجل على أنه برنامج دردشة من جوجل والذي يمكن توصيله بالهواتف وأجهزة التلفزيون ومكبرات الصوت الذكية وما إلى ذلك،
مع إمكانية إجراء محادثة مع المستخدم بشكل فعلي ويوفر الرسم البياني المعرفي من جوجل معلومات تم جمعها من مصادر مختلفة بينما تتيح معالجة اللغات الطبيعية لمساعد جوجل التفاعل مع المستخدم وصياغة إجاباته وفقاً لأسئلته.
اقرأ أيــضـــاً: جالاكسي S20 Ultra مراجعة الأداء والمواصفات
Deep Dream
كلنا نعلم أن البشر يحلمون، وماذا لو حلمت أجهزة الكمبيوتر أيضًا هذه هي تقنية Google Deep Dream التي استخدمت الشبكات العصبية التلافيفية للعثور على أنماط عشوائية في صور مختلفة وتضخيمها بطرق مُتعددة ويمكن تعديل هذه الصور بأي طريقة ممكنة باستخدام بيانات الإدخال والمعلمات المختلفة بحيث تكون النتائج التي تم الحصول عليها مضحكة أو غريبة أو حتى ثلاثية.
هنالك طبقات مُتعددة في الشبكات العصبية في Deep Dream حيث تستخرج كل طبقة المزيد والمزيد من الميزات عالية المستوى من الصورة المدخلة حتى يتم إنتاج الإخراج النهائي بواسطة الطبقة النهائية ولإثبات ذلك، من الأفضل أن تُجرّب بنفسك عن طريق تحميل أي صورة تريدها ثم مشاهدة العرض فقط.
يُمكن أيضاً مراجعة:
