Програми та інструменти Google спрямовані на "демократизацію"

На мою думку, найбільшою темою минулої тижня на конференції Google I / O була "демократизація AI" - іншими словами, зробивши AI доступним як для кінцевих користувачів через його використання в різних службах Google, так і для розробників за допомогою нових інструментів, програм і навіть апаратне забезпечення, розроблене в рамках Інтернету AI TensorFlow.

Генеральний директор Google Сундар Пічай розпочав конференцію з основним повідомленням, в якому він знову підкреслив, що компанія перейшла від мобільного до першого підходу AI, як і в минулому році.

Він сказав, що Google "переосмислює всі наші продукти та застосовує машинне навчання та AI для обслуговування проблем користувачів". Він сказав, що алгоритми машинного навчання вже впливають на ранжирування різних результатів у пошуку, і як Street View тепер автоматично розпізнає знаки. Інші сервіси стають розумнішими через AI, за його словами, наприклад, як Google Home підтримує декількох користувачів і як Gmail тепер виконує функцію "розумного відповіді", де вона автоматично пропонує відповіді на електронні листи.

З цією метою він зробив ряд анонсів продуктів AI, як для споживачів, так і для розробників.

Об'єктиви, помічник та фото використовують функції AI

Для кінцевих користувачів найбільш очевидним із цих нових зусиль є Google Lens - набір обчислювальних можливостей на основі бачення, який дозволяє зрозуміти, що ви бачите, і вжити заходів як у Google Assistant, так і в Google Photos.

Наприклад, він продемонстрував, як можна сфотографувати квітку, і як Google Lens тепер може її визначити. Більш прозаїчно, він може сфотографувати ім’я користувача та пароль для Wi-Fi, а потім автоматично зрозуміє, що ви хочете підключитися і зробити це для вас. Інші приклади включають фотографування зовнішньої сторони ресторану та програмне забезпечення розуміння того, що це таке, а потім показ оглядів користувачів та меню. Це не все зовсім нове, але я можу уявити, що це буде дуже корисно - таку річ, яку ми всі будемо використовувати дуже багато за кілька років. Google каже, що це буде впроваджуватися через кілька місяців.

Google Assistant продовжує бути розумнішим і буде включати в себе об'єктив Google, хоча найбільша новина з цього приводу полягає в тому, що Assistant зараз приходить на iPhone.

Популярний додаток Google Photos також отримує ряд інших нових функцій, керованих AI, включаючи "запропонований спільний доступ", де він автоматично вибирає найкращі фотографії та пропонує вам поділитися ними з людьми на фотографіях. Google Photos також додає функцію, яка автоматично дозволить вам ділитися всім або частиною свого бібліотека, так що якщо ви сфотографуєте своїх дітей, вони автоматично також стануть частиною бібліотеки фотографій вашого партнера. І це може запропонувати найкращі фотографії для фотокниги.

AI-перші центри обробки даних та нові засоби розробки

З внутрішньої сторони, Pichai розповів про те, як компанія "переосмислювала" свою обчислювальну архітектуру для створення "AI-перших центрів обробки даних". За його словами, Google використовує свої поточні блоки обробки тензорів (TPU) у всіх своїх службах - від базового пошуку до розпізнавання мови до конкуренції AlphaGo.

Мене особливо заінтригувало представлення компанією нової версії свого TPU 2.0, яка, за словами Пікі, здатна досягти 180 терафлопсів (180 трильйонів операцій з плаваючою точкою в секунду) за 4-чіпну плату або 11, 5 петафлопсів у кожному "стручку" 64 такі дошки. Вони доступні розробникам як "хмарні TPU" на Google Cloud Engine, і компанія заявила, що зробить 1000 хмарних TPU доступними для дослідників машинного навчання через свою нову дослідницьку хмару TensorFlow.

Це є частиною все більшого натиску на TensorFlow, фірмову структуру відкритого джерела машинного навчання для розробників, і на конференції було проведено різноманітні сесії, спрямовані на те, щоб більше розробників використовувати цю рамку. TensorFlow, як видається, є найпопулярнішою з структур машинного навчання, але це лише один із ряду варіантів. (Інші включають Caffe, яку підштовхує Facebook, і MXNet, яку підштовхує Amazon Web Services.)

Я пішов на сесію на тему "TensorFlow для неекспертів", розроблений з метою євангелізації рамки та Керас бібліотека глибокого навчання, і вона була запакована. Це захоплюючі речі, але не такі звичні, як більш традиційні засоби розвитку. Усі великі компанії стверджують, що у них виникають проблеми з пошуком достатньої кількості розробників з досвідом машинного навчання, тому не дивно, що всі вони просувають свої внутрішні рамки. Хоча інструменти для їх використання вдосконалюються, це все ще складно. Звичайно, просто зателефонувати за існуючою моделлю набагато простіше, і Google Cloud Platform, а також Microsoft і AWS мають усі ці різні розробники служб ML.

Оскільки розробка подібних сервісів настільки важка, Pichai витратив багато часу, розмовляючи про "AutoML", підхід, в якому нейронні мережі розробляють нові нейронні мережі. Він сказав, що Google сподівається, що AutoML сприйме здатність, яку сьогодні мають декілька кандидатів наук, і дасть можливість сотням тисяч розробників розробити нові нейронні мережі для їхніх потреб протягом трьох-п'яти років.

Це частина великих зусиль під назвою Google.ai, щоб залучити ШІ до більшої кількості людей, при цьому Pichai говорив про різноманітні ініціативи щодо використання ШІ для допомоги в охороні здоров'я. Він розповів про патологію та виявлення раку, секвенування ДНК та виявлення молекули.

Продовжуючи тему, Дейв Берк, керівник інженерної системи Android, оголосив нову версію TensorFlow, оптимізовану для мобільних пристроїв під назвою TensorFlow lite. Нова бібліотека дозволить розробникам створювати більш тонкі моделі глибокого навчання, розроблені для роботи на смартфонах Android, і він розповів про те, як дизайнери мобільних процесорів працювали на конкретних прискорювачах у своїх процесорах або DSP, розроблених для посилення нейронної мережі та навіть навчання.

Фай Фей Лі, професор Стенфорда, який очолює дослідження ІС Google, заявив, що вона приєдналася до Google "для того, щоб усі могли використовувати ШІ, щоб залишатися конкурентоспроможними та вирішувати найбільш важливі для них проблеми".

Вона багато говорила про "Демократизацію ШІ", включаючи різні інструменти, які Google надає розробникам для конкретних програм, таких як зір, мова, переклад, натуральна мова та відео інтелект, а також про створення інструментів для створення власних моделей, таких як як TensorFlow, який легше використовувати з більш API високого рівня.

Вона розповіла про те, як розробники тепер зможуть використовувати процесори, GPUS або TPU в Google Compute Engine. Вона наводила приклад того, якою мірою покращення швидкості деякі моделі працюють на ТПУ, заявивши, що наслідки цього дослідження є суттєвими.

Наголошуючи на Pichai, вона торкнулася нової дослідницької хмари TensorFlow, сказавши, що студенти та користувачі Kaggle повинні подати заявку на її використання; і завершивши, сказавши, що фірма створила свою команду з хмарних інтелектуальних технологій, щоб зробити AI демократичним, познайомитися з вами, де ви знаходитесь, з найбільш потужними інструментами інтелектуальної власності Google, і поділитися подорожжю, коли ви їх використовуєте.