A Google alkalmazások, eszközök célja az 'demokratizálódása'

Számomra a múlt heti Google I / O konferencia legnagyobb témája az AI demokratizálása volt, vagyis az AI hozzáférhetővé tétele mind a végfelhasználók számára, a különféle Google szolgáltatásokban való felhasználás révén, mind a fejlesztők számára új eszközök, programok révén., és még a Google TensorFlow AI keretrendszerére tervezett hardvereket is.

A Google vezérigazgatója, Sundar Pichai egy konferencián indította el a konferenciát, amelyben ismételten hangsúlyozta, hogy a vállalat a mobil első lépésről az AI első megközelítésre mozog, hasonlóan ahhoz, amit tavaly mondott.

Azt mondta, a Google "átgondolja az összes termékünket, és gépi tanulást és AI-t alkalmaz a felhasználói problémák kiszolgálására". Azt mondta, hogy a gépi tanulási algoritmusok már befolyásolják a különféle eredmények rangsorolását a keresés során, és azt, hogy az Utcakép most mikor ismeri fel a táblákat. Más szolgáltatások egyre intelligensebbek az AI miatt - mondta, például, hogy a Google Home miként támogatja több felhasználót, és hogy a Gmail miként fejleszti ki az "intelligens válasz" funkciót, ahol automatikusan válaszokat javasol az e-mailekre.

E célból számos bejelentést tett AI termékekről, mind a fogyasztók, mind a fejlesztők számára.

A lencse, az asszisztens és a fotó AI funkciókat használ

A végfelhasználók számára ezek közül az új erőfeszítések közül a legszembetűnőbb a Google Lens, egy olyan látásalapú számítási képességek összessége, amely képes megérteni a látott látást, és cselekedni mind a Google Asszisztens, mind a Google Fotók területén.

Például bemutatta, hogyan lehet képet készíteni egy virágról, és hogy a Google Lens hogyan azonosítja azt. Proszátabb módon képeket készíthet a felhasználónévről és a jelszóról a Wi-Fi számára, majd automatikusan megértheti, hogy csatlakozni szeretne, és ezt megteszi az Ön számára. További példa lehet egy étterem külső képének fényképezése és a szoftver megértése, mi ez, majd a felhasználói vélemények és a menük bemutatása. Ez nem egészen teljesen új, de el tudom képzelni, hogy nagyon hasznos lesz - az a fajta dolog, amelyet néhány év alatt nagyjából el fogunk használni. A Google szerint ez néhány hónap alatt elindul.

A Google Assistant továbbra is okosabbá válik, és beépíti a Google Lencsét, bár erről a legfrissebb hír az, hogy az Assistant mostantól az iPhone felé érkezik.

A népszerű Google Photos alkalmazás számos új, AI-vezérelt funkciót is beszerez, beleértve a „javasolt megosztást”, ahol automatikusan kiválasztja a legjobb képeket, és javasolja, hogy ossza meg őket a képeken szereplő emberekkel. A Google Fotók olyan funkcióval bővül, amely automatikusan lehetővé teszi az összes vagy egy részének megosztását könyvtár, úgy, hogy ha fényképeket készít a gyerekeiről, akkor automatikusan részévé válnak a partnered fotókönyvtárának is. Javasolhatja a legjobb fotókat egy fotókönyvhöz.

AI-első adatközpontok és új fejlesztőeszközök

Belső oldalról Pichai beszélt arról, hogy a vállalat miként "újragondolta" számítási architektúráját az "AI-első adatközpontok" felépítéséhez. Azt mondta, hogy a Google a jelenlegi tenzort feldolgozó egységeit (TPU-k) minden szolgáltatásában felhasználja, az alapkereséstől a beszédfelismerésig az AlphaGo versenyig.

Különösen izgatott volt az, hogy a vállalat bevezetett egy új TPU 2.0 verzióját, amely szerint Pichai szerint 4 teraszos fórumon 180 teraflops (180 billió lebegőpontos művelet másodpercenként), vagy 11, 5 petaflops érhető el minden egyes "pod" -on. 64 ilyen tábla. Ezeket a fejlesztőket "felhő TPU-ként" elérhetőek a Google Cloud Engine-en, és a cég szerint 1000 új felhő TPU-t bocsáthat a géptanuló kutatók rendelkezésére az új TensorFlow Research Cloud segítségével.

Ez egy része a TensorFlow, a cég nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszere a fejlesztők számára, és a konferencia számos olyan ülésen zajlott, amelyek célja, hogy minél több fejlesztő használja fel ezt a keretet. A TensorFlow tűnik a legnépszerűbbnek a gépi tanulási keretek közül, de ez csak egy a számos választás közül. (Mások között szerepel a Caffe, amelyet a Facebook, és az MXNet, amelyet az Amazon Web Services támogat.)

A "TensorFlow for Non-Experts" ülésen jártam, amelynek célja a keret és az evangelizálás volt Keras mélytanulási könyvtár, és tele volt. Izgalmas cucc, de nem olyan ismerős, mint a hagyományosabb fejlesztési eszközök. Az összes nagyvállalat azt állítja, hogy nehezen talál elég fejlesztőt, aki rendelkezik gépi tanulási ismeretekkel, tehát nem meglepő, hogy mindegyikük nyomja a belső keretét. Noha az ezek használatához szükséges eszközök egyre jobbak, ez még mindig bonyolult. Természetesen sokkal könnyebb meghívni egy meglévő modellt, és a Google Cloud Platform, valamint a Microsoft és az AWS szintén számos ilyen ML szolgáltatást használhat.

Mivel az ilyen szolgáltatások fejlesztése olyan nehéz, Pichai sok időt töltött az AutoML-ről beszélgetve, amely megközelítés új neurális hálózatokat tervező ideghálókkal rendelkezik. Azt mondta, hogy a Google azt reméli, hogy az AutoML képes lesz arra, hogy néhány PhD-nek ma megvan, és ez több ezer fejlesztõ számára teszi lehetõvé, hogy három-öt év alatt új neurális hálókat tervezzen sajátos igényeikhez.

Ez egy nagyobb, a Google.ai nevű erőfeszítés része, amely több embert hoz az AI-hez, miközben Pichai különféle kezdeményezésekről beszél az AI használatáról az egészségügyi ellátásban. Beszélt a patológiáról és a rákdetektálásról, a DNS-szekvenálásról és a molekulák felfedezéséről.

A téma folytatása mellett Dave Burke, az Android mérnöki vezetője bejelentette a TensorFlow mobiltelefonra optimalizált, a TensorFlow lite nevű új verzióját. Az új könyvtár lehetővé teszi a fejlesztőknek, hogy az Android okostelefonokon futó, karcsúbb, mélyreható tanulási modelleket építsenek, és beszélt arról, hogy a mobil processzorok tervezői miként dolgoztak a processzorok specifikus gyorsítóin vagy a neurális hálózat bevezetésére tervezett DSP-kön, és akár képzést is végeztek.

A Fej Fei Li, a Stanford professzora, aki a Google AI kutatását vezette, a fejlesztõ vitaindítójában elmondta, hogy csatlakozott a Google-hoz "annak biztosítása érdekében, hogy mindenki ki tudja használni az AI-t versenyképességének megõrzése és a számukra legfontosabb problémák megoldása érdekében.

Sokat beszélt a "AI demokratizálásáról", beleértve a különféle eszközöket, amelyeket a Google a fejlesztők rendelkezésére bocsát egy adott alkalmazáshoz, például látás, beszéd, fordítás, természetes nyelv és videointellektus, valamint eszközöket készített saját modellek készítéséhez, például TensorFlow néven, amelyet könnyebben lehet használni több magas szintű API-val.

Beszélt arról, hogy a fejlesztők miként használhatják a CPU-kat, GPUS-t vagy TPU-kat a Google Compute Engine-en. Példaként említette, hogy egyes modellek milyen sebesség-javításon mennek keresztül a TPU-kba, mondván, hogy ennek jelentős kutatási következményei vannak.

Pichai hangját visszhangzva bejelentette az új TensorFlow kutatási felhőt, mondván, hogy a hallgatóknak és a Kaggle felhasználóknak alkalmazniuk kell azt; és azzal fejezte be a következtetést, hogy a cég létrehozta a felhő-AI-csapatát, hogy az AI-t demokratikusvá tegye, hogy a Google leghatalmasabb AI-eszközeivel találkozzon, ahol van, és megossza az utazást, amikor ezeket felhasználja.