Kaip gilus mokymasis yra įterptas į produktus, kuriuos naudojate
"DeepMind" gali remtis dviem aspektais: "Google" dirbtinio intelekto (AI) technologija ir kompanija, atsakinga už šio dirbtinio intelekto kūrimą. "DeepMind" kompanija yra "Alphabet Inc." dukterinė įmonė, kuri taip pat yra "Google" patronuojanti bendrovė, o "DeepMind" dirbtinio intelekto technologija atėjo į keletą " Google" projektų ir įrenginių .
Jei naudojate " Google" namus arba " Google" asistentą , jūsų gyvenimas jau suklijuota su "Google DeepMind" kai kuriais stebinais būdais.
Kaip ir kodėl "Google" įsigijo "DeepMind"?
"DeepMind" buvo įkurta 2011 m., Siekiant "spręsti žvalgybos problemą, o tada panaudoti ją viską išspręsti". Steigėjai sprendė mašinų mokymosi problemą, ginkluotą įžvalgomis apie neurologiją, siekdama sukurti galingus bendrojo naudojimo algoritmus, kurie galėtų mokytis, o ne reikia programuoti.
Keletas didelių AI srities žaidėjų matė didelį talentą, kurį "DeepMind" sukūrė dirbtinio intelekto ekspertų ir tyrėjų pavidalu, o "Facebook" sukūrė žaidimą įsigyti įmonę 2012 m.
"Facebook" pasiūlymas išsiskyrė, tačiau "Google" įsigijo "DeepMind" ir įsigijo apie 500 milijonų JAV dolerių. "DeepMind" tapo "Alphabet Inc." dukterine įmone per " Google" įmonių restruktūrizavimą, kuris įvyko 2015 metais .
"Google" pagrindinė priežastis, dėl kurios "DeepMind" buvo pirkti, buvo išbandyti savo dirbtinio intelekto tyrimus. Nors "DeepMind" pagrindinis universitetinis universitetas išliko Londone, Anglijoje po įsigijimo, komandinė komanda buvo nukreipta į "Google" centrinę būstinę Mountain View, Kalifornijoje, siekiant įdiegti "DeepMind AI" su "Google" produktais.
Kas yra "Google" darydamas su "DeepMind"?
"DeepMind" tikslas išspręsti žvalgybos pasikeitimus nepasikeitė, kai "Google" perdavė raktus. Tęsiamas darbas, susijęs su giliu mokymusi , kuris yra mašininio mokymosi tipas, kuris nėra specifinis uždavinys. Tai reiškia, kad "DeepMind" nėra užprogramuotas konkrečiai užduočiai, skirtingai nuo ankstesnių AI.
Pavyzdžiui, IBM "Deep Blue" nugalėjo šachmatų grandį Gary Kasparovą. Tačiau "Deep Blue" buvo sukurtas atlikti tą specifinę funkciją ir nebuvo naudingas už šio vieno tikslo ribų. DeepMind, kita vertus, yra skirtas išmokti iš patirties, kuri teoriškai tampa naudinga daugelyje skirtingų programų.
"DeepMind" dirbtinis intelektas sužinojo, kaip žaisti ankstyvesnius vaizdo žaidimus, tokius kaip "Breakout", geriau nei net geriausi žaidėjai, o "DeepMind" valdoma "Computer Go" programa sugebėjo nugalėti "Go" žaidėją iš penkių iki nulio.
Be grynųjų tyrimų "Google" taip pat integruoja "DeepMind AI" į pagrindinius paieškos produktus ir vartotojų produktus, pvz., "Home" ir "Android" telefonus.
Kaip "Google DeepMind" veikia jūsų kasdienį gyvenimą?
"DeepMind" giliųjų mokymosi įrankiai buvo įdiegti visame "Google" produktų ir paslaugų spektre, taigi, jei naudojate "Google" už bet kokį dalyką, yra didelė tikimybė, kad jūs kažkaip bendraujate su "DeepMind".
Naudojamos kelios žymiausios vietos "DeepMind AI": kalbos atpažinimas, vaizdo atpažinimas, sukčiavimo aptikimas, šlamšto nustatymas ir nustatymas, rašysenos atpažinimas, vertimas, "Street View" ir netgi vietinė paieška.
"Google" aukščiausio tikslumo kalbos atpažinimas
Kalbėjimo atpažinimas arba kompiuterio sugebėjimas interpretuoti kalbėtas komandas jau seniai buvo maždaug ilgai, tačiau Siri , Cortana , Alexa ir "Google" padėjėjai mėgo vis daugiau ir daugiau mūsų kasdieniame gyvenime.
"Google" savo balso atpažinimo technologijos atveju gilus mokymasis buvo labai naudingas. Iš tiesų, mašininio mokymosi dėka "Google" balso atpažinimas pasiekė įspūdingą anglų kalbos tikslumo lygį, taigi jis yra toks pat tikslus kaip ir žmogaus klausytojas.
Jei turite "Google" įrenginius, pvz., "Android" telefoną ar "Google" namus, tai jūsų gyvenime yra tiesioginė, reali pasaulio programa. Kiekvieną kartą, kai jūs sakote: "Gerai," Google ", po kurio užduotas klausimas," DeepMind "sulaužo raumenis, kad" Google "padėjėjas suprastų, ką sakote.
Ši mašininio mokymosi kalbos atpažinimo programa turi papildomą poveikį, kuris konkrečiai taikomas "Google" namuose. Skirtingai nuo "Amazon" "Alexa", kuri naudoja aštuonias mikrofonas, kad geriau suprastų balso komandas, "Google" namų "DeepMind" valdomas balso atpažinimas reikalingas tik du.
"Google" namų ir balso generavimo asistentas
Tradicinėje kalbos sintezėje naudojamas kažkas vadinamas concatenative tekstas-to-speech (TTS). Kai bendraujate su įrenginiu, kuris naudoja šį kalbos sintezės metodą, jis konsultuoja bazę, kurioje yra daug kalbos fragmentų, ir surenka juos į žodžius ir sakinius. Dėl to kvailai pasisako žodžiai, ir dažniausiai gana aišku, kad nėra žmogaus už balso.
"DeepMind" sprendė balso kartos projektą "WaveNet". Tai leidžia dirbtinai sugeneruoti balsus, tokius, kokie girdite, kai jūsų pokalbis su "Google" namu arba "Google" asistentu jūsų telefone, garso daug natūraliau.
"WaveNet" taip pat remiasi realios žmogaus kalbos pavyzdžiais, bet nenaudoja juos tiesiogiai tiesiogiai sintezuojant. Vietoj to, jis analizuoja žmogaus kalbos pavyzdžius, kad sužinotų, kaip veikia neapdoroti garso signalai. Tai leidžia jam mokyti kalbėti skirtingomis kalbomis, naudoti akcentus arba netgi išmokyti skambėti kaip konkretus žmogus.
Skirtingai nuo kitų TTS sistemų, "WaveNet" taip pat sukuria ne kalbos garsus, pvz., Kvėpavimą ir lipą, o tai gali būti dar realesnė.
Jei norite išgirsti skirtumą tarp balso, sukurto per konkatenacinį tekstą į kalbą, ir WaveNet sukurtą, DeepMind turi keletą labai įdomių balso pavyzdžių, kuriuos galite klausytis.
"Gilinimas" ir "Google" nuotraukų paieška
Be dirbtinio intelekto, vaizdų paieška remiasi konteksto pavyzdžiais, pvz., Žymais, supaprastintu tekstu tinklalapiuose ir failų pavadinimais. Naudodamiesi "DeepMind" giliųjų mokymosi įrankiais, " Google" nuotraukų paieška iš tiesų galėjo sužinoti, ką atrodo, leidžianti ieškoti savų vaizdų ir gauti atitinkamus rezultatus, nereikalaujant nieko pažymėti.
Pvz., Galite ieškoti "šuns" ir jis paims nuotraukas apie savo šunį, kurį ėmėtės, nors jūs niekada jų nepažymėjote. Taip yra todėl, kad jis galėjo sužinoti, kaip atrodys šunys, taip pat, kad žmonės sužinotų, ką atrodo. Ir, skirtingai nuo "Google" susižavėjusio "Deep Dream", daugiau kaip 90 procentų tiksliai nustato įvairius skirtingus vaizdus.
"DeepMind" "Google" objektyvoje ir "Visual Search"
Vienas didžiausių "DeepMind" padarinių - "Google" objektyvas. Tai iš esmės yra vizualus paieškos variklis, leidžiantis jums parodyti kažkokį vaizdą realiame pasaulyje ir iškart ištraukti informaciją apie tai. Ir tai neveikia be "DeepMind".
Nors įgyvendinimas yra kitoks, tai yra panašus į gilaus mokymosi naudojimą "Google+" vaizdų paieškoje. Kai fotografuojate, "Google" objektyvas gali jį pažvelgti ir suprasti, kas tai yra. Remiantis tuo, jis gali atlikti įvairias funkcijas.
Pvz., Jei fotografuojate garsųjį orientyrą, jis pateiks jums informacijos apie orientyrą arba, jei fotografuojate vietinę parduotuvę, galite atskleisti informaciją apie šią parduotuvę. Jei paveikslėlyje yra telefono numeris arba el. Pašto adresas, "Google" objektyvas taip pat gali jį atpažinti ir suteiks jums galimybę skambinti numeriu arba siųsti el. Laišką.