(Gif: Google)
Yapay zeka sayesinde yurtdışına seyahat etmek hiç bu kadar kolay olmamıştı.
Google Çeviri uygulaması, kullanıcıların metni anında çevirmesine olanak tanır. Uygulamada, kameranızı çevirmek istediğiniz metne doğrultun ve istediğiniz dile canlı olarak, gözlerinizin önünde dönüştüğünü göreceksiniz - İnternet bağlantısı veya cep telefonu verisi gerekmez. Bu kullanışlı özellik bir süredir mevcuttu, ancak yalnızca yedi dille uyumluydu. şimdi , makine öğrenimi sayesinde Google, uygulamayı 27 dili anında çevirecek şekilde yükseltti.
Google'da yazılım mühendisi Otavio Good, şirketin araştırmasıyla ilgili olarak, Prag'a bir sonraki gelişinizde ve bir menüyü okuyamadığınızda arkanızdayız, diye yazdı. Blog .
Google ayrıca konuşma tanıma hatalarını yarıya indirmek için AI kullandı.
Bugünden itibaren İngilizce, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Portekizce, Rusça ve İspanyolca arasında çeviri yapmanın yanı sıra, aşağıdaki 20 dil de gerçek zamanlı olarak çevrilebilir: Bulgarca, Katalanca, Hırvatça, Çekçe, Danca, Felemenkçe, Filipince, Fince, Macarca, Endonezyaca, Litvanca, Norveççe, Lehçe, Rumence, Slovakça, İsveççe, Türkçe ve Ukraynaca. Ve metnin canlı çevirisini izlemek yerine bir resim çekmeyi seçerseniz, toplam 37 dil desteklenir.
Peki Google, mevcut dillerin sayısını nasıl artırabildi? İlk olarak, daha önce bir artırılmış gerçeklik çeviri uygulaması olan Word Lens'i satın aldılar ve uygulamanın yeteneklerini geliştirmek için makine öğrenimi ve evrişimli sinir ağlarını kullandılar. Görüntü tanımadaki gelişmeler kilit öneme sahipti.
Beş yıl önce, bir bilgisayara bir kedi ya da köpek resmi verirseniz, hangisinin hangisi olduğunu söylemekte güçlük çekiyordu. Bay Good, evrişimli sinir ağları sayesinde, bilgisayarlar sadece kedi ve köpek arasındaki farkı söylemekle kalmıyor, farklı köpek türlerini bile tanıyabiliyor, dedi. Evet, sadece daha fazlası için iyidirler trippy sanat —yabancı bir menüyü çeviriyorsanız veya Google'ın Çeviri uygulamasının en son sürümüyle imza atıyorsanız, artık derin bir sinir ağı kullanıyorsunuz demektir.
Adım adım
İlk , Translate, arka plandaki dağınıklığı ortadan kaldırmalı ve metni bulmalıdır. Aynı renkteki piksel bloklarını bulduğunda, bunların harf olduğunu belirler. Ve bu lekeler birbirine yakın olduğunda, okunması gereken sürekli bir satır olduğunu anlar.
Sonraki, Uygulama, her bir harfin ne olduğunu tanımalıdır. Derin öğrenmenin geldiği yer burasıdır.
Farklı harflerin neye benzediğini öğrenebilmesi için onu harflerle ve harf olmayan harflerle eğiten bir evrişimsel sinir ağı kullanıyoruz, blog gönderisini okuyor.
Araştırmacılar yazılımı sadece temiz görünen harflerle değil, aynı zamanda kirli harflerle de eğitmek zorunda kaldılar. Bay Good, gerçek dünyadaki mektupların yansımalar, kir, lekeler ve her türlü tuhaflıkla gölgelendiğini yazdı. Bu nedenle, gerçek dünyanın gürültüsünü inandırıcı bir şekilde taklit etmek için her türlü sahte kir oluşturmak için mektup üretecimizi oluşturduk - sahte yansımalar, sahte lekeler, her yerdeki sahte tuhaflık. 
Eğitim için kullanılan bazı kirli harfler. (Fotoğraf: Google)
üçüncü adım, çevirileri almak için tanınan harfleri bir sözlükte aramaktır. Ek bir doğruluk denemesi için, S harfinin 5 olarak yanlış okunması durumunda sözlük aramaları yaklaşık değerlerdir.
Son olarak, çevrilen metin, orijinalin üzerine aynı tarzda işlenir.
Bunu yapabiliriz çünkü resimdeki harfleri zaten bulduk ve okuduk, böylece tam olarak nerede olduklarını biliyoruz. Harfleri çevreleyen renklere bakabilir ve bunu orijinal harfleri silmek için kullanabiliriz. Ardından, orijinal ön plan rengini kullanarak çeviriyi üste çizebiliriz, blog yazısı okur.
Google ekibi, olabildiğince verimli olmak ve tüm bu adımların İnternet veya veri bağlantısı olmadan gerçek zamanlı olarak tamamlanmasını sağlamak için, işleyebileceği bilgi yoğunluğunun üst sınırı olan çok küçük bir sinir ağı geliştirdi. Kendi eğitim verilerini oluşturdukları için, doğru verileri dahil etmek önemliydi, ancak ekstra bir şey değil, böylece sinir ağı bilgi yoğunluğunu önemsiz şeyler üzerinde çok fazla kullanmaz. Bir örnek, az miktarda döndürme ile ancak çok fazla olmayan bir harfi nasıl tanıması gerektiği olabilir.
Sonunda, kullanıcılara 20 dil daha, ancak aynı hızlı hız kalıyor.
AYRICA BAKINIZ: Google'ın Yapay Zeka Ekibi, Makine Öğrenimi Araştırmalarını Bize Ulaştırdı
