„Google“ programos, įrankiai skirti „demokratizuoti“

Man didžiausia praėjusios savaitės „Google I / O“ konferencijos tema buvo „AI demokratizavimas“, kitaip tariant, kad AI tapo prieinama ir galutiniams vartotojams, naudojant jas įvairiose „Google“ paslaugose, ir kūrėjams naudojant naujas priemones, programas. ir net aparatūra, sukurta atsižvelgiant į „Google TensorFlow AI“ sistemą.

„Google“ generalinis direktorius Sundaras Pichai konferenciją pradėjo naudodamas pagrindinį pranešimą, kuriame dar kartą pabrėžė, kad bendrovė pereina nuo pirmojo mobiliojo telefono prie AI-pirmojo požiūrio, panašiai kaip jis sakė pernai.

Jis sakė, kad „Google“ pergalvojo visus mūsų gaminius ir pritaikė mašininį mokymąsi bei AI, kad patenkintų vartotojo problemas. Jis sakė, kad mašininio mokymosi algoritmai jau daro įtaką skirtingų rezultatų reitingavimui paieškoje ir kaip „Street View“ dabar automatiškai atpažįsta ženklus. Dėl AI, jo teigimu, kitos paslaugos tampa protingesnės, pavyzdžiui, kaip „Google Home“ dabar palaiko kelis vartotojus ir kaip „Gmail“ dabar įdiegia „protingo atsakymo“ funkciją, kur automatiškai siūlo atsakymus į el. Laiškus.

Tuo tikslu jis paskelbė keletą AI produktų pranešimų tiek vartotojams, tiek kūrėjams.

Objektyvas, asistentas ir nuotrauka naudoja AI funkcijas

Galutiniams vartotojams akivaizdžiausias iš šių naujų pastangų yra „Google Lens“ - vizija pagrįstų skaičiavimo galimybių rinkinys, galintis suprasti, ką matote, ir imtis veiksmų tiek „Google Assistant“, tiek „Google“ nuotraukose.

Pavyzdžiui, jis pademonstravo, kaip galite nufotografuoti gėlę ir kaip „Google Lens“ dabar gali ją atpažinti. Labiau tariant, ji gali nufotografuoti „Wi-Fi“ naudotojo vardą ir slaptažodį, tada automatiškai supranta, kad norite prisijungti, ir tai padarys už jus. Kiti pavyzdžiai: fotografavimas restorano išorėje ir programinės įrangos supratimas, kas tai yra, tada vartotojams pateikiamos apžvalgos ir meniu. Tai ne viskas visiškai nauja, bet aš galiu įsivaizduoti, kad tai bus gana naudinga - tokį dalyką, kurį mes visi beveik visi vartosime per kelerius metus. „Google“ sako, kad tai pradės veikti po kelių mėnesių.

„Google Assistant“ toliau tobulėja ir įtrauks „Google“ objektyvą, nors didžiausia naujiena yra tai, kad asistentas dabar ateina į „iPhone“.

Populiariojoje „Google“ nuotraukų programoje taip pat yra daugybė kitų naujų, AI paremtų funkcijų, įskaitant „siūlomą bendrinimą“, kur ji automatiškai išrinks geriausias nuotraukas ir pasiūlys jas pasidalyti su nuotraukose esančiais žmonėmis. „Google“ nuotraukos taip pat prideda funkciją, kuri automatiškai leis jums bendrinti visą ar dalį jūsų biblioteka, kad fotografuodami savo vaikus jie automatiškai taptų ir jūsų partnerio nuotraukų bibliotekos dalimi. Tai gali pasiūlyti geriausias nuotraukas nuotraukų knygai.

Pirmieji AI duomenų centrai ir naujos plėtros priemonės

Vidinėje pusėje „Pichai“ kalbėjo apie tai, kaip įmonė „pergalvojo“ savo skaičiavimo architektūrą, kad sukurtų „pirmuosius AI“ duomenų centrus. Jis sakė, kad „Google“ naudoja savo dabartinius „Tensor Processing Units“ (TPU) visose savo paslaugose, pradedant nuo pagrindinės paieškos iki kalbos atpažinimo ir baigiant „AlphaGo“ konkurencija.

Mane ypač suintrigavo kompanijos pristatyta nauja jos TPU 2.0 versija, kuri, pasak Pichai, galėjo pasiekti 180 teraflops (180 trilijonų slankiojo kablelio operacijų per sekundę) per 4 mikroschemų plokštę arba 11, 5 petaflops kiekviename „pod“. 64 tokios lentos. Juos kūrėjai gali įsigyti kaip „debesies TPU“ „Google Cloud Engine“ dabar, o bendrovė teigė, kad 1000 naujų debesų TPU bus prieinama mašininio mokymosi tyrėjams per savo naująjį „TensorFlow Research Cloud“.

Tai yra didėjančio „TensorFlow“, įmonės atvirojo kodo mašinų mokymosi sistemos, skirtos kūrėjams, dalis, o konferencijoje buvo įvairių sesijų, kurių tikslas buvo pritraukti daugiau kūrėjų naudoti šią sistemą. Panašu, kad „TensorFlow“ yra populiariausias iš mašininio mokymosi programų, tačiau tai tik vienas iš daugelio pasirinkimų. (Kiti apima „Caffe“, kurią stumia „Facebook“, ir „MXNet“, kurią stumia „Amazon Web Services“.)

Aš nuėjau į „TensorFlow ekspertams“ sesiją, skirtą evangelizuoti sistemą ir Keras giluminio mokymosi biblioteka ir ji buvo supakuota. Tai žavi medžiaga, bet ne tokia žinoma kaip tradiciškesnės kūrimo priemonės. Visos didžiosios įmonės sako, kad joms sunku rasti pakankamai kūrėjų, turinčių kompiuterinio mokymosi žinių, todėl nenuostabu, kai jie visi verčiasi į savo vidinius rėmus. Nors įrankiai joms naudoti tobulėja, vis tiek sudėtinga. Žinoma, tiesiog paskambinti į esamą modelį yra daug lengviau, o „Google Cloud Platform“, taip pat „Microsoft“ ir AWS turi daugybę tokių ML paslaugų, kurias gali naudoti kūrėjai.

Kadangi kurti tokias paslaugas yra labai sunku, Pichai praleido daug laiko kalbėdamas apie „AutoML“ - požiūrį, kuriame yra neuroniniai tinklai, kuriantys naujus neuroninius tinklus. Jis sakė, kad „Google“ tikisi, kad „AutoML“ pasinaudos galimybėmis, kurias šiandien turi keli doktorantai, ir suteiks galimybę šimtams tūkstančių kūrėjų per trejus penkerius metus suprojektuoti naujus neuroninius tinklus savo specifiniams poreikiams.

Tai yra dalis didesnių pastangų, pavadintų „Google.ai“, siekiant suteikti AI daugiau žmonių, o „Pichai“ kalbėjosi apie įvairias AI naudojimo sveikatos priežiūros srityje iniciatyvas. Jis kalbėjo apie patologiją ir vėžio nustatymą, DNR seką ir molekulių atradimą.

Tęsdamas temą, Dave'as Burke'as, „Android“ inžinerijos vadovas, paskelbė apie naują „TensorFlow“ versiją, optimizuotą mobiliesiems, vadinamą „TensorFlow lite“. Naujoji biblioteka leis kūrėjams kurti paprastesnius giluminio mokymosi modelius, skirtus veikti „Android“ išmaniuosiuose telefonuose, ir jis papasakojo apie tai, kaip mobiliųjų procesorių dizaineriai dirbo prie konkrečių greitintuvų savo procesoriuose ar DSP, skirtų neuroninio tinklo pokalbiams ir net mokymui.

„Google“ AI tyrimams vadovaujantis Stanfordo profesorius Fei Fei Li, kalbėdamas apie kūrėją, teigė, kad prisijungė prie „Google“, siekdamas užtikrinti, kad visi galėtų pasitelkti AI, kad išliktų konkurencingi ir išspręstų jiems svarbiausias problemas “.

Ji daug kalbėjo apie „AI demokratizavimą“, įskaitant įvairius įrankius, kuriuos „Google“ kūrėjams suteikia specialioms programoms, tokiems kaip vizija, kalba, vertimas, natūrali kalba ir vaizdo žvalgyba, taip pat kurti įrankius savo modeliams kurti, pvz. kaip „TensorFlow“, kurį lengviau naudoti naudojant daugiau aukšto lygio API.

Ji kalbėjo apie tai, kaip kūrėjai dabar galės naudoti procesorius, GPUS ar TPU „Google Compute Engine“. Ji pateikė pavyzdį, kaip kai kurie modeliai veikia greičio gerinimo srityje su TPU, sakydami, kad tai turi didelę reikšmę tyrimams.

Atkurdama Pichai, ji paminėjo naująjį „TensorFlow“ tyrimų debesį, sakydama, kad studentai ir „Kaggle“ vartotojai turėtų kreiptis į jį; ir baigė sakydamas, kad įmonė sukūrė savo debesijos PG komandą, kad PG būtų demokratiška, susitiktų su jumis, kur esate, naudodamiesi galingiausiais „Google“ PG įrankiais, ir pasidalytų kelione, kai jas panaudosite.