Приложения Google, инструменты направлены на «демократизацию ай»

Для меня самой большой темой конференции Google по вводу-выводу на прошлой неделе было «демократизация ИИ», иными словами, создание ИИ, доступным как для конечных пользователей, благодаря его использованию в различных службах Google, так и для разработчиков с помощью новых инструментов, программ. и даже аппаратное обеспечение, разработанное на основе структуры Google TensorFlow AI.

Генеральный директор Google Сундар Пичаи начал конференцию с выступления с речью, в которой он вновь подчеркнул, что компания переходит от подхода «сначала мобильные» к подходу «сначала искусственный интеллект», аналогично тому, что он сказал в прошлом году.

Он сказал, что Google «переосмысливает все наши продукты и применяет машинное обучение и ИИ для решения проблем пользователей». Он сказал, что алгоритмы машинного обучения уже влияют на ранжирование различных результатов в поиске, и как Street View теперь автоматически распознает знаки. По его словам, другие службы становятся все умнее, например, благодаря тому, что Google Home теперь поддерживает несколько пользователей, и как Gmail внедряет функцию «умного ответа», которая автоматически предлагает ответы на электронные письма.

С этой целью он сделал ряд анонсов продуктов ИИ, как для потребителей, так и для разработчиков.

Объектив, Ассистент и Фото используют функции AI

Для конечных пользователей наиболее заметными из этих новых усилий является Google Lens, набор вычислительных возможностей, основанных на видении, которые могут понять, что вы видите, и предпринять действия как в Google Assistant, так и в Google Photos.

Например, он продемонстрировал, как можно сфотографировать цветок, и как теперь Google Lens может его идентифицировать. Более прозаично, он может сфотографировать имя пользователя и пароль для Wi-Fi, а затем автоматически понять, что вы хотите подключиться, и сделайте это за вас. Другие примеры включают в себя фотографирование снаружи ресторана, когда программное обеспечение понимает, что это такое, а затем показывает вам отзывы пользователей и меню. Это не все совершенно ново, но я могу себе представить, что это будет весьма полезно - такого рода вещи, которые мы все будем использовать почти наизусть через несколько лет. Google говорит, что это будет запущено через несколько месяцев.

Помощник Google продолжает становиться умнее и будет включать в себя Объектив Google, хотя самая большая новость об этом - то, что Помощник теперь прибывает в iPhone.

Популярное приложение Google Photos также получает ряд других новых функций, управляемых AI, в том числе «рекомендуемый обмен», при котором оно автоматически выбирает лучшие изображения и предлагает вам поделиться ими с людьми на фотографиях. Google Фото также добавляет функцию, которая автоматически позволит вам поделиться всеми или частью вашего библиотека, так что если вы фотографируете своих детей, они автоматически становятся частью библиотеки фотографий вашего партнера. И он может предложить лучшие фотографии для фотокниги.

Центры обработки данных AI-First и новые инструменты разработки

С внутренней стороны, Пикхай рассказал о том, как компания «переосмыслила» свою вычислительную архитектуру для создания «центров обработки данных, созданных на основе ИИ». Он сказал, что Google использует свои текущие Tensor Processing Units (TPU) во всех своих сервисах, от базового поиска до распознавания речи и конкурентов AlphaGo.

Я был особенно заинтригован представлением компанией новой версии своего TPU 2.0, который, по словам Pichai, способен достигать 180 терафлопс (180 триллионов операций с плавающей запятой в секунду) на 4-чиповую плату, или 11, 5 петафлопс в каждом «модуле» 64 таких доски. Теперь они доступны разработчикам как «облачные TPU» в Google Cloud Engine, и компания заявила, что предоставит 1000 облачных TPU для исследователей машинного обучения с помощью своего нового TensorFlow Research Cloud.

Это является частью растущего давления на TensorFlow, платформу машинного обучения с открытым исходным кодом для разработчиков, и на конференции было проведено множество сессий, направленных на то, чтобы побудить больше разработчиков использовать эту платформу. TensorFlow, по-видимому, является самой популярной средой машинного обучения, но это только один из множества вариантов. (Другие включают Caffe, который продвигается Facebook, и MXNet, продвигаемый Amazon Web Services.)

Я пошел на сессию «TensorFlow для неэкспертов», предназначенную для евангелизации структуры и Keras библиотека глубокого обучения, и она была упакована. Это увлекательный материал, но не такой знакомый, как более традиционные инструменты разработки. Все крупные компании говорят, что им трудно найти достаточно разработчиков с опытом машинного обучения, поэтому неудивительно, что все они продвигают свои внутренние структуры. Хотя инструменты для их использования становятся все лучше, они все еще сложны. Конечно, просто вызвать существующую модель намного проще, и у Google Cloud Platform, а также у Microsoft и AWS есть множество таких сервисов ML, которые могут использовать разработчики.

Поскольку разработка таких сервисов настолько сложна, Pichai потратил много времени на обсуждение «AutoML», подхода, в котором используются нейронные сети для проектирования новых нейронных сетей. Он сказал, что Google надеется, что AutoML получит возможность, которой обладают несколько докторов наук, и позволит сотням тысяч разработчиков разработать новые нейронные сети для своих конкретных потребностей через три-пять лет.

Это часть более масштабных усилий под названием Google.ai, направленных на привлечение ИИ к большему количеству людей. Пикхай рассказывает о различных инициативах по использованию ИИ для оказания помощи в области здравоохранения. Он говорил о патологии и обнаружении рака, секвенировании ДНК и открытии молекул.

Продолжая тему, Дейв Берк, глава отдела разработки Android, объявил о новой версии TensorFlow, оптимизированной для мобильных устройств, под названием TensorFlow lite. Новая библиотека позволит разработчикам создавать более узкие модели глубокого обучения, разработанные для работы на смартфонах Android, и он рассказал о том, как дизайнеры мобильных процессоров работали над конкретными ускорителями в своих процессорах или DSP, разработанными для вывода нейронных сетей и даже обучения.

В своем выступлении разработчик Фэй Фэй Ли, профессор из Стэнфорда, который возглавляет исследования по искусственному интеллекту Google, говорит, что она присоединилась к Google, «чтобы каждый мог использовать искусственный интеллект, чтобы оставаться конкурентоспособным и решать наиболее важные для них проблемы».

Она много говорила о «демократизации ИИ», в том числе о различных инструментах, которые Google предоставляет разработчикам для конкретных приложений, таких как зрение, речь, перевод, естественный язык и видео-интеллект, а также о создании инструментов для создания собственных моделей, таких как как TensorFlow, который легче использовать с более высокоуровневыми API.

Она рассказала о том, как разработчики теперь смогут использовать процессоры, GPUS или TPU в Google Compute Engine. Она привела пример улучшения скорости работы некоторых моделей на TPU, сказав, что последствия этого для исследования значительны.

Повторяя Pichai, она рекламировала новое Облако Исследования TensorFlow, говоря, что студенты и пользователи Kaggle должны подать заявку на его использование; И в заключение он сказал, что фирма создала свою команду облачного ИИ, чтобы сделать ИИ демократичным, встретить вас там, где вы есть, с помощью самых мощных инструментов ИИ от Google, и поделиться тем, как вы их используете.