Cílem aplikací Google, nástrojů je „demokratizovat ai“

Pro mě bylo největším tématem minulé týdne konference I / O Google „demokratizace AI“ - jinými slovy, zpřístupnění AI koncovým uživatelům díky použití v různých službách Google a vývojářům prostřednictvím nových nástrojů, programů, a dokonce i hardware navržený v rámci AI společnosti TensorFlow AI.

Generální ředitel společnosti Google Sundar Pichai zahájil konferenci s ústředním projevem, ve kterém znovu zdůraznil, že společnost přechází z přístupu mobilních operátorů na první AI, podobně jako to, co řekl minulý rok.

Řekl, že Google „přehodnocuje všechny naše produkty a používá strojové učení a umělou inteligenci, aby vyřešil problémy uživatelů.“ Řekl, že algoritmy strojového učení již ovlivňují hodnocení různých výsledků ve vyhledávání a to, jak Street View nyní automaticky rozpoznává znaky. Další služby jsou díky AI chytřejší, například, jak Google Home nyní podporuje více uživatelů a jak Gmail nyní zavádí funkci „inteligentní odpovědi“, kde automaticky navrhuje odpovědi na e-maily.

Za tímto účelem učinil řadu oznámení o produktech AI, a to jak pro spotřebitele, tak pro vývojáře.

Objektiv, Asistent a Foto používají funkce AI

V případě koncových uživatelů je nejviditelnějším z těchto nových snah objektiv Google Lens, což je sada výpočetních funkcí založených na vizích, které mohou porozumět tomu, co vidíte, a podniknout kroky, a to jak v Pomocníkovi Google, tak ve Fotkách Google.

Například předvedl, jak můžete vyfotit květinu a jak ji nyní dokáže objektiv Google identifikovat. Více prozaicky může vyfotit uživatelské jméno a heslo pro Wi-Fi a poté automaticky pochopit, že se chcete připojit a udělat to pro vás. Mezi další příklady patří fotografování vně restaurace a software, aby rozuměl tomu, co to je, a pak vám ukáže uživatelské recenze a nabídky. To není všechno úplně nové, ale dokážu si představit, že to bude docela užitečné - to je věc, kterou všichni za pár let použijeme téměř rote. Google říká, že se to objeví během několika měsíců.

Google Assistant bude stále chytřejší a bude zahrnovat objektiv Google, i když největší novinkou v tom je, že Asistent nyní přichází do iPhone.

Populární aplikace Fotky Google také získává řadu dalších nových funkcí řízených umělou inteligencí, včetně „doporučeného sdílení“, kde automaticky vybere nejlepší obrázky a navrhne, abyste je sdíleli s lidmi na fotografiích. Fotky Google přidávají také funkci, která vám automaticky umožní sdílet všechny vaše nebo jejich část knihovna, takže pokud fotografujete své děti, automaticky se stanou součástí knihovny fotografií vašeho partnera. A může navrhnout nejlepší fotografie pro fotoknihu.

První datová centra AI a nové vývojové nástroje

Na vnitřní straně Pichai hovořil o tom, jak společnost „přehodnocovala“ svou výpočetní architekturu, aby vybudovala „datová centra první AI“. Řekl, že Google používá své současné jednotky Tensor Processing Units (TPU) ve všech svých službách, od základního vyhledávání po rozpoznávání řeči až po konkurenci AlphaGo.

Zvláště mě zaujalo zavedení nové verze společnosti TPU 2.0, o které Pichai řekl, že je schopna dosáhnout 180 teraflopsů (180 bilionů operací s pohyblivou řádovou čárkou za sekundu) na 4-čipovou desku, nebo 11, 5 petaflopsů v každém "podu" 64 takových desek. Ty jsou nyní k dispozici vývojářům jako „cloudové TPU“ v Google Cloud Engine a společnost uvedla, že zpřístupní 1000 cloudových TPU výzkumným pracovníkům strojového učení prostřednictvím svého nového cloudového výzkumu TensorFlow Research Cloud.

Toto je součást rostoucího tlaku na TensorFlow, firemní otevřený zdrojový strojový vzdělávací rámec pro vývojáře, a konference měla řadu relací zaměřených na získání více vývojářů k použití tohoto rámce. TensorFlow se jeví jako nejoblíbenější z rámců strojového učení, ale je to jen jedna z mnoha možností. (Mezi další patří Caffe, který tlačí Facebook, a MXNet, tlačí Amazon Web Services.)

Šel jsem na zasedání na téma „TensorFlow pro neprofesionály“, jehož cílem bylo evangelizovat rámec a rámec Keras hluboce se učící knihovna a byla plná. Je to fascinující, ale ne tak známé jako tradiční nástroje pro vývoj. Všechny velké společnosti říkají, že mají potíže s hledáním dostatečného množství vývojářů se zkušenostmi se strojovým učením, takže není divu, že všichni z nich tlačí své interní rámce. I když se nástroje k jejich používání zlepšují, je to stále komplikované. Jednoduše volání stávajícího modelu je samozřejmě mnohem snazší a Google Cloud Platform, stejně jako Microsoft a AWS, mají všechny takové vývojáře služeb ML.

Protože vývoj takových služeb je tak těžký, Pichai strávil spoustu času mluvením o „AutoML“, přístupu, který má neuronové sítě navrhováním nových neuronových sítí. Řekl, že Google doufá, že AutoML využije schopnosti, které dnes má několik PhD, a umožní stovkám tisíc vývojářů navrhnout nové neuronové sítě pro jejich konkrétní potřeby za tři až pět let.

To je součástí většího úsilí nazvaného Google.ai, který přinese AI více lidem, přičemž Pichai hovoří o různých iniciativách, jak používat AI na pomoc ve zdravotnictví. Mluvil o patologii a detekci rakoviny, sekvenování DNA a objevu molekul.

Dave Burke, vedoucí oddělení Android Engineering, pokračoval v tomto tématu a oznámil novou verzi TensorFlow optimalizovanou pro mobilní telefony s názvem TensorFlow lite. Nová knihovna umožní vývojářům vytvářet štíhlejší modely hlubokého učení navržené pro provoz na chytrých telefonech Android a hovořil o tom, jak mobilní návrháři mobilních procesorů pracovali na konkrétních akcelerátorech ve svých procesorech nebo DSP určených pro inferenci neuronových sítí a dokonce i pro školení.

V hlavní řeči pro vývojáře Fei Fei Li, profesorka Stanfordu, která vede výzkum AI společnosti Google, uvedla, že se připojila k Googlu „s cílem zajistit, aby každý mohl využít AI, aby zůstal konkurenceschopný a vyřešil problémy, na nichž je nejdůležitější“.

Hodně hovořila o „demokratizaci umělé inteligence“, včetně různých nástrojů, které společnost Google poskytuje vývojářům pro konkrétní aplikace, jako jsou vize, řeč, překlad, přirozený jazyk a video inteligence, a také o vytváření nástrojů pro vytváření vlastních modelů, jako je jako TensorFlow, což se snadněji používá u více rozhraní API na vysoké úrovni.

Mluvila o tom, jak vývojáři budou nyní moci používat procesory, GPUS nebo TPU na Google Compute Engine. Uvedla příklad toho, jak velké zlepšení rychlosti mají některé modely běžící na TPU, a uvedla, že důsledky tohoto výzkumu jsou významné.

Zopakovala Pichai a nabídla nový TensorFlow Research Cloud a řekla, že studenti a uživatelé Kaggle by měli použít, aby ji použili; a na závěr uvedl, že firma vytvořila svůj tým cloudových umělých inteligence, aby se umělá inteligence stala demokratickou, aby se s vámi setkala tam, kde jste, pomocí nejsilnějších nástrojů umělé inteligence společnosti Google a sdíleli cestu, jakmile je použijete.