Google SyntaxNet
Google SyntaxNet diventerà open source. Integrato a TensorFlow e basato sulle reti neurali, il modello sarà capace di comprendere il linguaggio naturale.

La società di Mountain View ha annunciato un’importante novità: Google SyntaxNet diventerà un prodotto open source. Si tratta di un modello di analisi integrato a TensorFlow e basato sulle reti neurali, ovvero sistemi dotati di Intelligenza Artificiale, che sono in grado di comprendere e interpretare il linguaggio naturale.

L’apertura riguarda anche “Parsey McParseface“, il decodificatore per sviluppatori capace di analizzare la struttura di una frase in lingua inglese, mediante l’elaborazione di un set di algoritmi di macchine learning. Dunque, alla luce di quanto sta accadendo negli ultimi giorni, sembrerebbe proprio che l’obiettivo di Google sia quello di potenziare le applicazioni relative al linguaggio e che risultano connesse al settore dell’A.I. come la traduzione o, appunto, il “deep learning“.

Big G ha definito il programma come “Il modello più accurato al mondo“. E, in seguito, ha aggiunto: “Speriamo che possa essere di aiuto agli sviluppatori e ai ricercatori interessati nell’estrapolare informazioni, traduzioni e altre applicazioni che riguardano la comprensione del linguaggio naturale“. Il complesso sistema “Parsey McParseface” può avvalersi di una percentuale di accuratezza che supera il 94%. Pertanto, il colosso statunitense afferma di voler sviluppare una nuova metodologia che possa tornare utile per la comprensione del linguaggio nelle varie lingue del mondo e nei diversi contesti in cui esso si manifesta.

Leggi anche:  Alibaba: nei prossimi anni investirà 13 miliardi di Euro per contrastare Amazon

Infatti, molto spesso, il linguaggio dell’uomo può essere ambiguo e, perciò, la comunicazione verbale tende a essere fraintesa. Google SyntaxNet nasce per cogliere il vero significato all’interno di una frase. E lo fa attraverso il concetto della rete neurale artificiale: una rete che si serve di modelli matematici volti a rappresentare l’interconnessione tra elementi definiti neuroni artificiali, ossia modelli matematici, e le proprietà dei neuroni viventi. In questo modo, è possibile risolvere alcuni problemi legati alla comprensione dell’Intelligenza Artificiale nei diversi ambiti tecnologici.

Proprio qualche mese fa, Big G aveva rilasciato TensorFlow: un’innovativa libreria software open source per l’apprendimento automatico del machine learning.