Google uygulamaları, araçlar 'ai'yi demokratikleştirmeyi' amaçlıyor

Bana göre, geçen haftaki Google I / O konferansındaki en büyük tema "AI’yı demokratikleştirmek" - yani AI’yı hem son kullanıcılara çeşitli Google hizmetlerinde kullanması hem de geliştiricilere yeni araçlar, programlar aracılığıyla erişilebilir hale getirmekti. ve hatta Google’ın TensorFlow AI çerçevesi çerçevesinde tasarlanan donanımlar.

Google CEO'su Sundar Pichai, konferansa, şirketin, geçen yıl söylediklerine benzer şekilde, bir mobil-ilk-AI-birinci yaklaşımına geçtiğini vurguladığı bir açılış konuşmasıyla başladı.

Google’ın "tüm ürünlerimizi yeniden düşündüğünü ve kullanıcının sorunlarına hizmet etmek için makine öğrenmesi ve AI uyguladığını" söyledi. Makine öğrenmesi algoritmalarının zaten aramadaki farklı sonuçların sıralamasını etkilediğini ve Sokak Görünümü'nün şimdi işaretleri nasıl otomatik olarak tanıdığını söyledi. Diğer hizmetlerin AI nedeniyle daha akıllı hale geldiğini, örneğin Google Ana Sayfası'nın artık birden fazla kullanıcıyı nasıl desteklediğini ve Gmail'in şimdi e-postalara otomatik olarak yanıt vermesini önerdiği "akıllı bir yanıt" özelliğini başlattığını söyledi.

Bu amaçla, hem tüketiciler hem de geliştiriciler için AI ürünlerinin bir dizi duyurusunu yaptı.

Objektif, Asistan ve Fotoğraf AI özelliklerini kullanır

Son kullanıcılar için, bu yeni çabalardan en belirgin olanı, Google Asistan'da ve Google Foto'da gördüklerinizi anlayabilmenizi ve eyleme geçebilmenizi sağlayan, vizyona dayalı bir bilgi işlem özellikleri kümesi olan Google Lens'tir.

Örneğin, bir çiçeğin fotoğrafını nasıl çekebileceğinizi ve Google Lens'in şimdi onu nasıl tanımlayabildiğini gösterdi. Daha kesin olarak, Wi-Fi için bir kullanıcı adı ve şifrenin resmini çekebilir ve ardından otomatik olarak bağlanmak ve bunu sizin için yapmak istediğinizi otomatik olarak anlayabilir. Diğer örnekler arasında restoranın dışını görmek ve yazılımın ne olduğunu anlamasını sağlamak, ardından size kullanıcı incelemeleri ve menüleri gösterme sayılabilir. Bunların hepsi tamamen yeni değil, ama bunun oldukça yararlı olacağını hayal edebiliyorum - birkaç yıl içinde hepimizin çürümekle kullanacağı türden bir şey. Google bunun birkaç ay içinde yayına gireceğini söyledi.

Google Asistan daha akıllı olmaya devam ediyor ve Google Lens'i kullanmaya devam edecek, ancak bununla ilgili en büyük haber Asistan'ın şimdi iPhone'a gelmesi.

Popüler Google Foto uygulaması, en iyi resimleri otomatik olarak seçeceği ve fotoğrafları insanlarla paylaşmanızı önerdiği "önerilen paylaşım" dahil olmak üzere bir dizi yeni AI özellikli özellik de alıyor. Google Foto, otomatik olarak tümünü veya bir bölümünü paylaşmanıza izin verecek bir özellik ekliyor. kütüphane, Böylece çocuklarınızın fotoğraflarını çekerseniz, otomatik olarak eşinizin fotoğraf kütüphanesinin bir parçası olurlar. Ve bir fotoğraf kitabı için en iyi fotoğrafları önerebilir.

AI-First Veri Merkezleri ve Yeni Geliştirme Araçları

İç kısımda, Pichai, şirketin "AI-first data center" oluşturmak için şirketin hesaplama mimarisini nasıl "yeniden düşündüğü" hakkında konuştu. Google, temel aramadan konuşma tanıma ve AlphaGo yarışmasına kadar, tüm hizmetleri boyunca mevcut Tensör İşleme Birimlerini (TPU'lar) kullandığını söyledi.

Şirketin, Pichai'nin 4 yonga levha başına 180 teraflop (saniyede 180 trilyon kayan nokta operasyonu) veya her bir "pod" da 11.5 petaflops'a ulaşabileceğini söylediği TPU 2.0'ın yeni bir versiyonunu piyasaya sürdüğünü özellikle merak ettim. 64 böyle kurulları. Bunlar şimdi Google Cloud Engine'de geliştiricilere "bulut TPU'lar" olarak sunuluyor ve şirket, yeni TensorFlow Araştırma Bulutu ile 1000 bulut TPU'yu makine öğrenen araştırmacılara sunacağını söyledi.

Bu, şirketin geliştiricilere yönelik açık kaynaklı makine öğrenim çerçevesi olan TensorFlow'a yönelik artan bir artışın bir parçası ve konferansın bu çerçeveyi kullanması için daha fazla geliştirici edinmeye yönelik çeşitli oturumlar yapıldı. TensorFlow, makine öğrenim çerçevelerinin en popülerleri olarak gözüküyor, ancak bu bir dizi seçenekten sadece biri. (Diğerleri arasında Facebook tarafından basılan Caffe ve Amazon Web Services tarafından basılan MXNet bulunmaktadır.)

Çerçeve uzmanlığını geliştirmek için tasarlanan "Uzman Olmayanlar İçin TensorFlow" konulu oturuma gittim. keras derin öğrenme kütüphanesi ve doluydu. Büyüleyici şeyler ama daha geleneksel gelişim araçları kadar tanıdık değil. Tüm büyük şirketler, makine öğrenme uzmanlığı ile yeterince geliştirici bulmakta zorlandıklarını söylüyorlar, bu yüzden hepsinin iç çerçevelerini zorlamalarını görmek şaşırtıcı değil. Bunları kullanmak için araçlar iyileşmekle birlikte, hala karmaşık. Tabii ki, sadece mevcut bir modeli aramak çok daha kolaydır ve Google Cloud Platform'un yanı sıra Microsoft ve AWS'nin hepsinde, ML servis geliştiricilerin kullanabileceği çok çeşitli ML servisleri vardır.

Bu tür hizmetleri geliştirmek çok zor olduğu için Pichai, sinir ağlarını yeni sinir ağları tasarlayan bir yaklaşım olan "AutoML" hakkında konuşmaya çok zaman harcadı. Google, AutoML’nin bugün birkaç doktora için bir yetenek alacağını umduğunu ve yüz binlerce geliştiricinin üç ila beş yıl içinde kendi ihtiyaçları için yeni sinir ağları tasarlamalarını mümkün kılacağını umduğunu söyledi.

Bu, AI'yı daha fazla kişiye getirmek için Google.ai adlı daha büyük bir çabanın bir parçası, Pichai ise sağlık hizmetlerinde yardımcı olmak için AI kullanımı konusunda çeşitli girişimlerden bahsetti. Patoloji ve kanser tespiti, DNA dizilimi ve molekül keşfi hakkında konuştu.

Temaya devam eden Android mühendisliği müdürü Dave Burke, TensorFlow lite adlı mobil cihazlar için optimize edilmiş yeni bir TensorFlow sürümünü duyurdu. Yeni kütüphane, geliştiricilerin Android akıllı telefonlarda çalışacak şekilde tasarlanan daha derin derin öğrenme modelleri oluşturmalarına izin verecek ve mobil işlemci tasarımcılarının işlemcilerinde ya da sinir ağı çıkarımı ve hatta eğitim için tasarlanan DSP'lerde belirli hızlandırıcılar üzerinde nasıl çalıştıklarından bahsetti.

Geliştirici açılış konuşmasında, Google’ın AI araştırmasına başkanlık eden bir Stanford profesörü olan Fei Fei Li, Google’ın “herkesin rekabet gücünü korumak ve kendileri için en önemli sorunları çözmek için AI’dan yararlanabilmesini sağlamak” için katıldı.

Google'ın geliştiricilere vizyon, konuşma, çeviri, doğal dil ve video zekası gibi belirli uygulamalar için kullandığı çeşitli araçları ve bunun yanı sıra kendi modellerinizi oluşturmak için araçlar hazırlamasını da içeren "Democratizing AI" hakkında çok konuştu. daha yüksek seviye API'ler ile kullanımı daha kolay olan TensorFlow olarak.

Geliştiricilerin artık Google Compute Engine'de CPU, GPUS veya TPU'ları nasıl kullanabileceklerinden bahsetti. Bunun araştırma sonuçlarının anlamlı olduğunu söyleyerek bazı modellerin TPU'larda ne kadar hız geliştirmeye çalıştığını gösteren bir örnek verdi.

Pichai’yi ekleyerek, öğrenciler ve Kaggle kullanıcılarının bunu kullanmak için başvuruda bulunmaları gerektiğini söyleyerek yeni TensorFlow Research Cloud’u başlattı; ve firmanın AI'yi demokratik hale getirmek, Google'ın en güçlü AI araçlarıyla sizinle tanışmak ve bunları kullandıkça yolculuğu paylaşmak için bulut AI ekibini yarattığını söyleyerek son buldu.