Cik dziļa mācīšanās tiek iekļauta izmantotajos produktos
DeepMind var attiekties uz divām lietām: tehnoloģija, kas atrodas aiz Google mākslīgā intelekta (AI), un uzņēmums, kas ir atbildīgs par mākslīgā intelekta attīstību. Uzņēmums, ko sauc par DeepMind, ir Alfabēta Inc. meitasuzņēmums, kas ir arī Google mātes uzņēmums, un DeepMind mākslīgā intelekta tehnoloģija ir atradusi ceļu daudzos Google projektos un ierīcēs .
Ja izmantojat Google mājas lapu vai Google palīgu , tad jūsu dzīve jau ir šķērsojusi Google DeepMind dažos pārsteidzošos veidos.
Kā un kāpēc Google iegādājās DeepMind?
DeepMind tika dibināts 2011. gadā, lai sasniegtu mērķi "atrisināt izlūkošanas problēmu un pēc tam to izmantot, lai atrisinātu visu citu." Dibinātāji atrisināja mašīnu mācīšanās problēmu, kas bija bruņota ar ieskatu par neirozinātni, ar mērķi radīt jaudīgus vispārējas nozīmes algoritmus, kas spētu mācīties, nevis to ieprogrammēt.
Vairāki lieli AI nozares dalībnieki redzēja lielo talantu skaitu, ko DeepMind apvienoja mākslīgā intelekta ekspertu un pētnieku veidā, un Facebook spēlēja, lai 2012. gadā iegādātos uzņēmumu.
Facebook darījums izpostījās, bet uzņēmums Google iegādājās DeepMind 2014. gadā par aptuveni 500 miljoniem ASV dolāru. Pēc tam uzņēmums DeepMind kļuva par Alfabēta Inc. filiāli Google korporatīvās pārstrukturēšanas laikā, kas notika 2015. gadā .
Google galvenais iemesls, kāpēc iegādāties DeepMind, bija lēkt, lai sāktu savu mākslīgās izlūkošanas izpēti. Kamēr DeepMind galvenais universitātes pilsētiņš palika Londonā, Anglijā pēc iegādes, pieteiktā komanda tika nosūtīta uz Google galveno biroju Mountain View, Kalifornijā, lai strādātu pie DeepMind AI integrēšanas ar Google produktiem.
Ko dara Google ar DeepMind?
DeepMind mērķis atrisināt izlūkdatus nemainījās, kad viņi nodeva atslēgas Google. Turpinājās darbs pie dziļās mācīšanās , kas ir mašīnu apmācības veids, kas nav saistīts ar uzdevumiem. Tas nozīmē, ka DeepMind nav ieprogrammēts konkrētam uzdevumam, atšķirībā no agrākiem AI.
Piemēram, IBM Deep Blue slavens uzvarēja šaha Grandmaster Gary Kasparov. Tomēr Deep Blue tika izstrādāts, lai veiktu šo specifisko funkciju, un tas nebija noderīgs ārpus šī mērķa. No otras puses, DeepMind ir veidots, lai mācītos no pieredzes, kas teorētiski padara to noderīgu daudzās dažādās lietojumprogrammās.
DeepMind mākslīgais intelekts ir iemācījies, kā spēlēt agrīnas videospēles, piemēram, Breakout, labāk nekā pat labākie cilvēku spēlētāji, un datora Go programmai, kuru darbina DeepMind, izdevās uzvarēt čempiona Go spēlētāju pieci līdz nullei.
Papildus tīram pētījumam uzņēmums Google arī integrē DeepMind AI savos galvenajos meklēšanas produktos un patēriņa produktos, piemēram, mājās un Android tālruņos.
Kā Google DeepMind ietekmē jūsu ikdienas dzīvi?
DeepMind dziļie mācību līdzekļi ir ieviesti visā Google produktu un pakalpojumu spektrā, tādēļ, ja jūs izmantojat Google kaut ko, iespējams, ka jūs kaut kādā veidā sazinājāties ar DeepMind.
Dažas no visredzamākajām vietām DeepMind AI ir izmantotas, piemēram, runas atpazīšana, attēlu atpazīšana, krāpšanas atklāšana, surogātpasta atklāšana un identificēšana, rokraksta atpazīšana, tulkošana, Ielas attēls un pat vietējā meklēšana.
Google ļoti precīza runas pazīšana
Runas atpazīšana vai datora spēja interpretēt runājamās komandas ir bijusi jau ilgu laiku, bet Siri , Cortana , Alexa un Google palīgs patīk tās ikdienas dzīvē.
Google pašu balss atpazīšanas tehnoloģijas gadījumā dziļa apmācība ir izmantota lieliski. Faktiski mašīnmācīšanās ir ļāvusi Google balss atpazīšanai sasniegt apbrīnojamo angļu valodas precizitātes līmeni līdz vietai, kur tā ir tikpat precīza kā cilvēka klausītājs.
Ja jums ir kāda Google ierīce, piemēram, Android tālrunis vai Google mājaslapa, tai ir tieša reāllaika programma jūsu dzīvē. Katru reizi, kad jūs sakāt: "Labi, Google", kam seko jautājums, DeepMind izliek muskuļus, lai palīdzētu Google palīgierim saprast, ko jūs sakāt.
Šim mašīnmācīšanās un runas atpazīšanas lietojumam ir papildu ietekme, kas attiecas tieši uz Google mājas lapu. Atšķirībā no Amazon veiktā Alexa, kurā tiek izmantoti astoņi mikrofoni, lai labāk izprastu balss komandas, Google mājas dziļūdens balss atpazīšanai nepieciešams tikai divi.
Google sākumlapa un balss paaudzes palīgs
Tradicionālā runas sintēze izmanto kaut ko sauc par concatenative teksta-runas (TTS). Kad jūs mijiedarboties ar ierīci, kas izmanto šo runas sintēzes metodi, tā konsultē datubāzi, kurā ir runas fragmenti, un apkopo tos vārdos un teikumos. Tas izraisa dīvaini vārdu vārdus, un parasti ir diezgan skaidrs, ka balss cilvēks nav cilvēks.
DeepMind risināja balss ģenerēšanu ar projektu WaveNet. Tas ļauj mākslīgi radītām balsīm, piemēram, tādām, kuras jūs dzirdat, kad savā telefonā runājat ar savu Google sākumlapu vai Google palīgu, lai skaņu būtu daudz dabiskākas.
WaveNet arī paļaujas uz īstās cilvēka runas paraugiem, taču to neizmanto, lai tieši sintezētu. Tā vietā tā analizē cilvēka runas paraugus, lai uzzinātu, kā darbojas neapstrādātas skaņas viļņu formas. Tas ļauj to apmācīt runāt dažādās valodās, izmantot akcentus vai pat apmācīt tos izklausīties kā īpaša persona.
Atšķirībā no citām TTS sistēmām, WaveNet ģenerē arī nerunāja skaņas, piemēram, elpošanas un lūpas, kas var likties vēl reālistiskāk.
Ja vēlaties dzirdēt atšķirību starp balsi, kas izveidota, izmantojot concatenative teksta-runas un WaveNet radīto, DeepMind ir daži ļoti interesanti balss paraugi, kurus varat klausīties.
Dziļa mācīšanās un Google foto meklēšana
Bez mākslīgā intelekta, attēlu meklēšana balstās uz tādām konteksta iespējām kā tagi, tīmekļa vietņu tekstu un failu nosaukumi. Izmantojot DeepMind dziļās apmācības rīkus, Google fotoattēlu meklēšana faktiski varēja uzzināt, kādas lietas izskatās, ļaujot jums meklēt savus attēlus un iegūt atbilstošus rezultātus, nekas nekas neliecinot.
Piemēram, jūs varat meklēt "suns", un tas pavelinās jūsu suni attēlus, kurus jūs paņēmis, kaut arī jūs tos nekad nemaz neievērojat. Tas ir tāpēc, ka varēja uzzināt, ko izskatās suņi, līdzīgi kā cilvēki uzzina, kādas lietas izskatās. Un atšķirībā no Google suns apsēsta Deep Dream, tas ir vairāk nekā 90 procenti precīzu, nosakot dažāda veida dažādus attēlus.
DeepMind Google objektīvā un vizuālajā meklēšanā
Viena no aizraujošākajām ietekmēm, ko DeepMind ir veikusi, ir Google objektīvs. Tas būtībā ir vizuāla meklētājprogramma, kas ļauj jums uzzināt kaut ko par realitāti un nekavējoties uzzināt par to. Un tas nedarbosies bez DeepMind.
Lai gan īstenošana ir atšķirīga, tas ir līdzīgs tam, kā Google+ izteiksmē tiek izmantota dziļa mācīšanās. Kad jūs uzņemat attēlu, Google objektīvs var apskatīt to un noskaidrot, kas tas ir. Pamatojoties uz to, tā var veikt dažādas funkcijas.
Piemēram, ja jūs uzņemat no slavenā orientiera attēlu, tas sniegs jums informāciju par orientieri vai, ja uzņemsiet attēlu vietējā veikalā, tā var uzvilkt informāciju par šo veikalu. Ja attēlā ir iekļauts tālruņa numurs vai e-pasta adrese, arī Google objektīvs to var atpazīt, un tas dos jums iespēju izsaukt numuru vai nosūtīt e-pastu.