Googlove aplikacije in orodja so namenjeni „demokratizaciji ai“

Zame je bila največja tema na prejšnji teden Google I / O konferenca "demokratizacija AI" - z drugimi besedami, omogočiti dostop AI tako končnim uporabnikom z uporabo v različnih Googlovih storitvah, kot tudi razvijalcem z novimi orodji, programi ter celo strojno opremo, zasnovano v Googlovem okviru TensorFlow AI.

Direktor Googla Sundar Pichai je konferenco začel s pripombo, v kateri je znova poudaril, da je podjetje prešlo od mobilnega k prvemu pristopu k AI, podobno kot lani.

Povedal je, da Google "ponovno razmišlja o vseh naših izdelkih in uporablja strojno učenje in AI, da bi služil težavam uporabnikov." Povedal je, da algoritmi strojnega učenja že vplivajo na razvrstitev različnih rezultatov iskanja in kako Street View zdaj samodejno prepozna znake. Druge storitve postajajo pametnejše zaradi AI, na primer, kako Google Home zdaj podpira več uporabnikov in kako Gmail zdaj uvaja funkcijo "pametnega odgovora", kjer samodejno predlaga odgovore na e-pošto.

V ta namen je objavil številne napovedi izdelkov AI, tako za potrošnike kot za razvijalce.

Objektiv, pomočnik in fotografija uporabljajo AI funkcije

Za končne uporabnike je od teh novih prizadevanj najbolj viden Google Lens, niz računalniških zmogljivosti, ki temeljijo na viziji, ki lahko razumejo, kaj vidite, in ukrepate, tako v Googlovem asistentu kot v Google Photos.

Na primer, pokazal je, kako lahko fotografirate cvet in kako ga Google Lens lahko zdaj prepozna. Še bolj prozaično je, da lahko fotografira uporabniško ime in geslo za Wi-Fi in nato samodejno razume, da se želite povezati, in to stori za vas. Drugi primeri vključujejo fotografiranje zunanjosti restavracije in razumevanje programske opreme programske opreme, nato pa prikaz uporabniških pregledov in menijev. To ni vse povsem novo, vendar si lahko predstavljam, da bo zelo koristno - takšno, ki jo bomo v nekaj letih vsi zelo uporabljali. Google pravi, da se bo to začelo izvajati čez nekaj mesecev.

Google Assistant še naprej postaja pametnejši in bo vključil Google Lens, čeprav je največja novica tega, da Assistant zdaj prihaja v iPhone.

Priljubljena aplikacija Google Photos dobiva tudi številne druge nove funkcije, ki jih poganja AI, vključno s "predlagano skupno rabo", kjer bo samodejno izbrala najboljše slike in predlagala, da jih delite z ljudmi na fotografijah. Google Photos dodaja tudi funkcijo, s katero boste samodejno omogočili skupno rabo celotnega ali svojega dela knjižnica, tako, da če fotografirate svoje otroke, bodo samodejno postali tudi del knjižnice fotografij vašega partnerja. In lahko predlaga najboljše fotografije za foto knjigo.

AI-prvi podatkovni centri in nova razvojna orodja

Na notranji strani se je Pichai pogovarjal o tem, kako je podjetje »premislilo« svojo računalniško arhitekturo, da bi zgradilo »podatkovne centre prvega AI«. Povedal je, da Google uporablja svoje trenutne enote za obdelavo tenzorjev (TPU) v vseh svojih storitvah, od osnovnega iskanja do prepoznavanja govora do konkurence AlphaGo.

Še posebej me je zanimalo predstavitev nove različice TPU 2.0, za katero je Pichai dejal, da lahko doseže 180 teraflopov (180 trilijonov operacij s plavajočo vejico na sekundo) na 4-čip plošči ali 11, 5 petaflopov v vsaki "pod" 64 takih desk. Razvijalci so na voljo kot "oblačni TPU" v storitvi Google Cloud Engine, podjetje pa je navajalo, da bo 1000 raziskovalnim oblakom na voljo za raziskovalce strojnega učenja prek svojega novega raziskovalnega oblaka TensorFlow.

To je del čedalje večjega pritiska na TensorFlow, odprtokodni okvir strojnega učenja za razvijalce, konferenca pa je imela različne seje, katerih namen je pridobiti več razvijalcev za uporabo tega okvira. Zdi se, da je TensorFlow najbolj priljubljen v okviru strojnega učenja, vendar je to le ena od številnih možnosti. (Druge vključujejo Caffe, ki jo potisne Facebook, in MXNet, ki ga pritiska Amazon Web Services.)

Šel sem na sejo na temo "TensorFlow for Non-Experts", namenjen evangelizaciji okvira in Keras knjižnica za globoko učenje in bila je nabita. To je fascinantno, vendar ne tako poznano kot tradicionalna razvojna orodja. Vsa velika podjetja trdijo, da imajo težave pri iskanju dovolj razvijalcev s strokovnim znanjem o strojnem učenju, zato ne preseneča, da vsi vidijo svoje notranje okvire. Medtem ko se orodja za njihovo uporabo izboljšujejo, je še vedno zapleteno. Seveda je klicanje obstoječega modela veliko lažje, Google Platforma v oblaku, pa tudi Microsoft in AWS imajo na voljo številne tovrstne razvijalce storitev ML.

Ker je razvoj takšnih storitev tako težaven, je Pichai porabil veliko časa za pogovor o "AutoML", pristopu, ki ima nevronske mreže za oblikovanje novih nevronskih mrež. Povedal je, da Google upa, da bo AutoML izkoristil sposobnost, ki jo ima danes nekaj doktorandov, in bo stotim tisoč razvijalcem omogočil, da bodo v treh do petih letih oblikovali nove nevronske mreže za njihove posebne potrebe.

To je del večjega prizadevanja, imenovanega Google.ai, da AI prinese več ljudi, Pichai pa govori o različnih pobudah za uporabo AI za pomoč pri zdravstvu. Govoril je o patologiji in odkrivanju raka, zaporedju DNK in odkrivanju molekul.

Nadaljuj s temo, Dave Burke, vodja inženiringa za Android, je napovedal novo različico TensorFlow, optimizirano za mobilne naprave, imenovano TensorFlow lite. Nova knjižnica bo razvijalcem omogočila izdelavo bolj ostrih modelov globokega učenja, zasnovanih za delovanje na pametnih telefonih Android, in spregovoril o tem, kako so oblikovalci mobilnih procesorjev delali na določenih pospeševalnikih v svojih procesorjih ali DSP-jih, zasnovanih za nevronsko omrežje in celo usposabljanje.

Fei Fei Li, profesorica Stanforda, ki vodi Googlovo raziskovanje AI, je povedala, da se je pridružila Googlu, "da bi zagotovili, da lahko vsi izkoristijo AI, da ostane konkurenčen in reši težave, ki so jim najbolj pomembne".

Veliko je govorila o "demokratizaciji AI", vključno z različnimi orodji, ki jih Google daje na voljo razvijalcem za posebne aplikacije, kot so vid, govor, prevod, naravni jezik in video inteligenca, pa tudi o ustvarjanju orodij za ustvarjanje lastnih modelov, kot npr. kot TensorFlow, ki ga je lažje uporabljati z več API-ji na visoki ravni.

Govorila je o tem, kako bodo razvijalci zdaj lahko uporabljali CPU, GPUS ali TPU v Google Compute Engine. Navedla je primer, koliko hitrosti imajo nekateri modeli za izboljšanje hitrosti na TPU-ju, in povedala, da so posledice tega pomembne.

Posebej po Pichaiu je posegla po novem raziskovalnem oblaku TensorFlow, kjer je dejala, da se morajo študenti in uporabniki Kaggle prijaviti na njegovo uporabo; in zaključil z besedami, da je podjetje ustvarilo svojo ekipo AI v oblaku, da bi AI postalo demokratično, da bi se vam srečalo tam, kjer ste, z Googlovimi najbolj zmogljivimi orodji AI in da bi si delili pot, ko jih uporabljate.