2min

Google Pathways is een nieuwe generatie AI-technologie die neurale netwerken duizenden of zelfs miljoenen taken kan laten uitvoeren.

Met de ontwikkeling van Pathways wil de techgigant een nieuwe stap zetten in het ontwikkelen van hyperintelligente AI-modellen die meerdere taken kunnen uitvoeren. Momenteel zijn AI-modellen voornamelijk nog voor het uitvoeren van een enkele taak te trainen. Pathways maakt het mogelijk neurale netwerken te ontwikkelen die extreem veel taken uitvoeren.

Meerder vaardigheden

Neurale netwerken moeten hiervoor meerdere ‘skills’ krijgen, zo geeft Google aan. Door deze verschillende vaardigheden met elkaar te combineren, kunnen meerdere taken worden uitgevoerd. Daarnaast moet Pathways het mogelijk maken dat AI-modellen verschillende soorten data kunnen gebruiken. Neurale netwerken moeten data straks naast uit tekst, audio en video ook uit andere bronnen kunnen halen. Hierdoor kunnen neurale netwerken betere en meer accurate beslissingen nemen. Ook moeten vergissingen en vooroordelen, die neurale netwerken nu nog wel eens hebben, voorkomen worden.

Efficiënter laten functioneren

Pathways moet ook neurale netwerken efficiënter laten werken. Op dit moment activeren AI-modellen al hun kunstmatige neuronen wanneer zij berekeningen maken. Zelfs de neuronen die zij niet gebruiken. Dit heeft grote gevolgen voor de benodigde onderliggende infrastructuur. Met Pathways wil Google de modellen alleen die delen van het neurale netwerk activeren die nodig zijn voor het uitvoeren van een specifieke taak. Hierdoor is niet alleen meer (infrastructuur)capaciteit beschikbaar voor het leren van meerdere taken, maar de verwerkingsprocessen gaan sneller en zijn ook energiezuiniger. Dit omdat niet het hele netwerk voor iedere taak wordt geactiveerd.

Business cases

Google heeft ook nagedacht waarvoor de nieuwe AI-technologie en het uitvoeren van miljoen taken door AI-modellen voor kan worden ingezet. Zo denkt het bedrijf onder meer aan autonome voertuigen. Deze voertuigen moeten meerdere rekentaken uitvoeren voor het veranderen van data uit sensors in rijbeslissingen. Iedere rekentaak wordt vaak via een apart neural network uitgevoerd. Door deze verschillende AI-modellen te vervangen met een enkel model dat alle taken kan afhandelen, gaat de efficiency omhoog en kan autonoom rijden soepeler verlopen.

Een andere business case is voor flexibelere neurale netwerken voor de public cloud van de techgigant. Bijvoorbeeld om het huidige portfolio van cloudgebaseerde beheerde AI-diensten te verstevigen en meer interessant voor klanten te maken. Ook kan Google de technologie inzetten voor het verbeteren van zijn eigen diensten, zoals het verbeteren van de zoekfunctionaliteit van Google Search.

De techgigant past Pathways inmiddels toe in verschillende projecten. Zo gebruikt het AI-project Google Switch Transformer, een natural language processing (NLP)-model dat het aantal kunstmatige neuronen voor berekeningen beperkt. Ook een ander project, GShard, gebruikt deze techniek. Dit leidt volgens Google-experts tot minder energieverbruik.