В июне 2012 года группа исследователей из Google запустила нейросеть на кластере 1000 компьютеров (16 тыс. процессорных ядер; 1 млрд связей между нейронами). Эксперимент стал одним из самых масштабных в области искусственного интеллекта, причём систему изначально создавали для решения практических задач.

Самообучаемая нейросеть — достаточно универсальный инструмент, который можно использовать на разных массивах данных. В компании Google её применили для улучшения точности распознавания речи: «Мы получили улучшение от 20% до 25% по показателю неправильно распознанных слов, — говорит Винсент Ванхоук (Vincent Vanhoucke), руководитель отдела распознавания речи в Google. — Это значит, что многие люди получат безошибочный результат». Нейросеть оптимизировала алгоритмы для английского языка, но Ванхоук говорит, что аналогичные улучшения могут быть достигнуты и для других языков и диалектов.

Нейросеть используется также в проекте Google Street View для обработки маленьких фрагментов фотографий, где нужно определить — является число на фрагменте номером дома или нет. Удивительно, но в этой задаче нейросеть показывает лучшую точность распознавания, чем люди.

В будущем нейросеть будет использована в других продуктах Google, таких как поиск изображений, очки Google Glass и автомобили Google с беспилотным управлением. Один из сотрудников проекта по разработке нейросети Джефф Дин (Jeff Dean) говорит, что в автомобиле система может учитывать контекстную информацию, в том числе информацию с лазерных дальномеров или, например, звук мотора. Джефф Дин говорит, что мощная нейросеть способна использовать много контекстной информации в процессе тренировки — по этой причине они и решили создать такой большой кластер из 1000 серверов, в то время как большинство исследователей тестируют нейросети на одном компьютере.

Первые результаты эксперимента с нейросетью Google были опубликованы в июне 2012 года. Тесты показали, что нейросеть успешно поддаётся самообучению. После просмотра 10 миллионов случайных кадров с Youtube в нейросети сформировались нейроны, селективно реагирующие на присутствие лиц на изображениях. По мнению учёных, нейросеть Google в процессе самообучения работала примерно так же, как работают нейроны в зрительной коре головного мозга млекопитающих. С той оговоркой, что нейросеть Google, несмотря на свои масштабы, всё таки гораздо меньше по количеству узлов, чем нейросеть зрительной коры.