Koliko je duboko učenje ugrađeno u proizvode koje upotrebljavate
DeepMind može upućivati na dvije stvari: tehnologiju iza Googleove umjetne inteligencije (AI) i tvrtku koja je odgovorna za razvoj te umjetne inteligencije. Tvrtka pod nazivom DeepMind je podružnica tvrtke Alphabet Inc., koja je također Googleova matična tvrtka, a tehnologija umjetne inteligencije DeepMind pronašla je svoj put u niz Googleovih projekata i uređaja .
Ako upotrebljavate Google početnu stranicu ili Google pomoćnik , vaš život već je prekrio Google DeepMind na neke iznenađujuće načine.
Kako i zašto Google stječe DeepMind?
DeepMind je osnovan 2011. godine s ciljem "rješavanja inteligencije, a zatim pomoću toga za rješavanje svega ostalog." Osnivači su se bavili problemom strojnog učenja naoružanim uvidima o neuroznanosti s ciljem stvaranja snažnih algoritama opće namjene koji bi mogli naučiti umjesto da treba programirati.
Nekoliko velikih igrača u AI polju vidjelo je masivnu količinu talenata koju je DeepMind sastavio, u obliku umjetnih inteligencijskih stručnjaka i istraživača, a Facebook je igrao za stjecanje tvrtke u 2012. godini.
Raspadali su se Facebookovi sporazumi, ali Google je u 2014. kupio DeepMind za oko 500 milijuna dolara. DeepMind je tada postao podružnica Alphabet Inc. tijekom restrukturiranja tvrtke Google koja se dogodila 2015. godine .
Googleov glavni razlog za kupnju DeepMind bio je skok pokrenuti vlastito istraživanje umjetne inteligencije. Dok je glavni kampus DeepMind ostao u Londonu, Engleska nakon stjecanja, primijenjeni tim je otpremljen u Googleovo sjedište u Mountain Viewu u Kaliforniji radi na integraciji DeepMind AI s Googleovim proizvodima.
Što je Google s DeepMind?
DeepMindov cilj rješavanja inteligencije nije se promijenio kada su ključeve predali Googleu. Nastavljen je rad na dubokom učenju , što je vrsta strojnog učenja koje nije specifično za zadatak. To znači da DeepMind nije programiran za određeni zadatak, za razliku od ranijih AI.
Na primjer, IBM Deep Blue slavno je porazio šaha šefa Garyja Kasparova. Međutim, Deep Blue je dizajniran za obavljanje te specifične funkcije i nije bio koristan izvan te jedne svrhe. S druge strane, DeepMind je dizajniran za učenje iz iskustva, što teoretski čini korisnim u mnogim različitim aplikacijama.
DeepMindova umjetna inteligencija naučila je igrati rane video igre, kao što je Breakout, bolje od čak najboljih ljudskih igrača, a računalni Go program koji pokreće DeepMind uspio je pobijediti prvaka Go igrača pet na nulu.
Osim čistog istraživanja, Google integrira i DeepMind AI u svoje vodeće proizvode za pretraživanje i proizvode za široku potrošnju poput kućnih i Android telefona.
Kako Google utječe na vaš svakodnevni život?
DeepMindovi duboki alati za učenje implementirani su u cijelom spektru Googleovih proizvoda i usluga, pa ako upotrebljavate Google za bilo što, postoji dobra šansa da ste na neki način stupili u interakciju s DeepMindom.
Neki od najistaknutijih mjesta na kojima se koristi DeepMind AI uključuju prepoznavanje govora, prepoznavanje slika, otkrivanje prijevara, otkrivanje i prepoznavanje neželjenih poruka, prepoznavanje rukopisa, prevođenje, prikaz ulice, pa čak i lokalno pretraživanje.
Googleov precizni prepoznavanje govora
Prepoznavanje govora ili sposobnost računalnog tumačenja govornih naredbi već dugo traje, ali srodnici Siri , Cortana , Alexa i Google pomoćnik sve više dolaze u naš svakodnevni život.
U slučaju Googleove vlastite tehnologije za prepoznavanje glasa, duboko učenje je zaposlena u velikoj mjeri. Zapravo, strojno učenje omogućilo je Googleovom prepoznavanju glasa da postigne zadivljujuću razinu točnosti za engleski jezik, do točke gdje je jednako točna kao i ljudski slušatelj.
Ako imate bilo kakav Google uređaj, primjerice Android telefon ili Google početak, to ima izravnu, stvarnu aplikaciju u vašem životu. Svaki put kad kažete: "U redu, Google", a slijedite ga, DeepMind savijen svojim mišićima kako bi pomogao Google pomoćniku da razumije što govorite.
Ova primjena strojnog učenja pri prepoznavanju govora ima dodatni učinak koji se posebno odnosi na Google početnu stranicu. Za razliku od Amazonove tvrtke Alexa, koja koristi osam mikrofona kako bi bolje razumjela glasovne naredbe, Google Homeovo DeepMindovo prepoznavanje glasa samo treba dva.
Google početnu i pomoćnu generaciju glasa
Tradicionalna sinteza govora koristi nešto što se zove konkretno tekst-govor (TTS). Kada stupite u interakciju s uređajem koji koristi ovu metodu sinteze govora, konzultira se baza podataka punog fragmenta govora i sastavlja ih u riječi i rečenice. To rezultira čudnim riječima, i obično je prilično jasno da nema glasa.
DeepMind rješava glasovnu generaciju s projektom WaveNet. To omogućuje umjetno generirane glasove, poput one koju čujete kada razgovarate s Googleovim domom ili Googleovim pomoćnikom na telefonu, da biste zvučali mnogo prirodnije.
WaveNet se također oslanja na uzorke stvarnog ljudskog govora, ali ih ne koristi za izravno sintetiziranje. Umjesto toga, on analizira uzorke ljudskog govora kako bi naučio kako funkcioniraju sirovi audio valni oblici. To omogućuje da se obučava da govori različitim jezicima, koristi naglaske, ili čak biti obučeni da zvuči kao određena osoba.
Za razliku od drugih TTS sustava, WaveNet generira i ne govorne zvukove, poput disanja i usana, što može učiniti još realnijim.
Ako želite čuti razliku između glasa generiranog putem concatenativnog teksta u govor i jedne koju generira WaveNet, DeepMind ima neke vrlo zanimljive uzorke glasova koje možete slušati.
Deep Learning i Google pretraživanje fotografija
Bez umjetne inteligencije, traženje slika se oslanja na kontekstne naznake poput oznaka, okolnog teksta na web stranicama i naziva datoteka. Pomoću DeepMindovih dubokih alata za učenje Google pretraživanje fotografija zapravo je bio u stanju saznati što izgleda, što vam omogućuje pretraživanje vlastitih slika i dobivanje relevantnih rezultata bez potrebe za označavanjem bilo čega.
Na primjer, možete pretražiti "psa" i podići će slike vašeg psa koje ste uzeli, iako ih nikad niste označili. To je zato što je uspjelo naučiti što psi izgledaju, na isti način na koji ljudi nauče što izgleda. I, za razliku od Googleovog Deep Dream opsjednutog psa, to je više od 90 posto precizno pri identificiranju svih vrsta različitih slika.
DeepMind u Google objektivu i vizualnom pretraživanju
Jedan od najzanimljivijih učinaka koje je DeepMind napravio jest Googleov objektivi. To je u osnovi vizualna tražilica koja vam omogućuje snimanje nečega u stvarnom svijetu i odmah podignite informacije o njemu. I ne bi radilo bez DeepMind.
Dok je implementacija drugačija, to je slično načinu na koji se duboko učenje upotrebljava u pretraživanju Google+ slika. Kada fotografirate, Googleova leća ga može pogledati i shvatiti što je to. Na temelju toga, može izvesti različite funkcije.
Na primjer, ako fotografirate poznati orijentir, pružit će vam informacije o orijentaciji, ili ako fotografirate lokalnu trgovinu, možete podići podatke o toj trgovini. Ako slika sadrži telefonski broj ili adresu e-pošte, Google Lens je također u stanju prepoznati tu značajku i omogućit će vam pozivanje broja ili slanje e-pošte.