Как дълбоко учене се вгражда в продуктите, които използвате
DeepMind може да се позовава на две неща: технологията, която стои зад изкуствения интелект на Google (AI), и компанията, която отговаря за разработването на този изкуствен интелект. Компанията, наречена DeepMind, е дъщерно дружество на Alphabet Inc., която е и компанията-майка на Google, и технологията за изкуствен интелект на DeepMind намери своя път в редица проекти и устройства на Google .
Ако използвате Google Начална страница или Google Асистент , животът ви вече се пресича с Google DeepMind по някои изненадващи начини.
Как и защо Google придобива DeepMind?
DeepMind е създадена през 2011 г. с цел "решаване на разузнаването и след това използването й за решаване на всичко останало". Основателите се занимават с проблема с машинното обучение, въоръжен с прозрения за невронауката, с цел създаване на мощни алгоритми с общо предназначение, да учат, вместо да се налага да бъдат програмирани.
Няколко големи играчи в областта на АИ видяха огромното количество таланти, които DeepMind събраха под формата на експерти и изследователи на изкуствения интелект, а Facebook направи игра за придобиване на компанията през 2012 г.
Споразумението с Facebook се разпадна, но Google се завтече и придоби DeepMind през 2014 г. за около 500 милиона долара. DeepMind след това стана дъщерно дружество на Alphabet Inc. по време на корпоративното преструктуриране на Google, което се състоя през 2015 г.
Основната причина на Google за закупуване на DeepMind е да започне да прави свои собствени изследвания на изкуствен интелект. Докато основният кампус на DeepMind остана в Лондон, Англия след придобиването, привлечен екип бе изпратен до централата на Google в Mountain View, Калифорния, за да работи за интегрирането на DeepMind AI с продукти на Google.
Какво прави Google с DeepMind?
Целта на DeepMind за разрешаване на разузнаването не се промени, когато предадоха ключовете на Google. Работата продължи върху дълбокото обучение , което е вид машинно обучение, което не е специфично за задачата. Това означава, че DeepMind не е програмиран за конкретна задача, за разлика от по-ранните AI.
Например, Deep Blue на IBM известният победител на шахмания Грандмайстор Гари Каспаров. Въпреки това, Deep Blue е проектиран да изпълнява тази специфична функция и не е полезен извън тази единствена цел. DeepMind, от друга страна, е предназначен да се учи от опит, който теоретично го прави полезен в много различни приложения.
Изкуственият интелект на DeepMind се е научил да играе ранни видео игри, като Breakout, по-добър от най-добрите човешки играчи, а програма за компютърна игра, задвижвана от DeepMind, успя да победи играча на шампион Go до нула.
В допълнение към чистите изследвания, Google също интегрира DeepMind AI в своите водещи продукти за търсене и потребителски продукти като домашни и Android телефони.
Как Google DeepMind влияе върху ежедневния ви живот?
Инструментите за дълбоко учене на DeepMind са приложени в целия спектър от продукти и услуги на Google, така че, ако използвате Google за нещо, има голям шанс, че сте взаимодействали с DeepMind по някакъв начин.
Някои от най-забележителните места в DeepMind AI са: разпознаване на реч, разпознаване на изображения, откриване на измами, откриване и разпознаване на спам, разпознаване на ръкопис, превод, Street View и дори местно търсене.
Прецизното разпознаване на реч от Google
Речта за разпознаване или способността на компютъра да интерпретира говорими команди е отдавна, но подобно на Сири , Кортана , Алекса и Асистента на Google го донесоха все повече и повече в нашето ежедневие.
В случая със собствената технология за разпознаване на глас на Google, дълбокото обучение е заето с голям ефект. Всъщност машинното обучение позволи на гласовото разпознаване на Google да постигне поразително ниво на точност на английския език, до точката, в която то е точно толкова точна, колкото и слушателя.
Ако имате устройства на Google, като телефонен апарат с Android или Google, това е директно реално приложение в живота ви. Всеки път, когато казвате: "Добре, Google", последван от въпрос, DeepMind обгръща мускулите си, за да помогне на помощника на Google да разбере какво казвате.
Това приложение на машинното учене за разпознаване на реч има допълнително въздействие, което се отнася специално за дома на Google. За разлика от "Алекса" на Amazon, който използва осем микрофона за по-добро разбиране на гласовите команди, разпознаването на глас на Google Home DeepMind се нуждае само от две.
Начално и асистентно гласово поколение на Google
Традиционният синтез на реч използва нещо, наречено concatenative text-to-speech (TTS). Когато взаимодействате с устройство, което използва този метод на синтез на реч, той се консултира с база данни, пълна с речни фрагменти, и ги сглобява в думи и изречения. Това води до странно извисени думи и обикновено е ясно, че зад гласа няма човек.
DeepMind се занимава с генериране на глас с проект, наречен WaveNet. Това позволява звуково генерираните гласове, като този, който чувате, когато говорите с вашия Google Дом или асистент на Google на вашия телефон, да звучат много по-естествено.
WaveNet също разчита на проби от истинска човешка реч, но не ги използва, за да синтезира нищо пряко. Вместо това анализира пробите от човешката реч, за да научи как работят необработените звукови вълни. Това му позволява да бъде обучен да говори различни езици, да използва акценти или дори да бъде обучен да звучи като конкретен човек.
За разлика от другите системи на TTS, WaveNet генерира и нередуцирани звуци, като дишане и удавяне на устните, което може да направи още по-реалистично.
Ако искате да чуете разликата между глас, генериран чрез съвместен текст-към-говор и генериран от WaveNet, DeepMind има някои много интересни гласови проби, които можете да слушате.
Deep Learning и търсене в Google Фото
Без изкуствена интелигентност, търсенето на изображения се основава на контекстни улики като етикети, текст около уебсайтове и имена на файлове. С дълбоките средства за обучение на DeepMind, търсенето в Google Фото всъщност е в състояние да научи как изглеждат нещата, като ви позволява да търсите в собствените си изображения и да получите подходящи резултати, без да е необходимо да маркирате нищо.
Например, можете да търсите "куче" и това ще издърпа снимки на вашето куче, което сте взели, макар че никога не сте ги етикетирали. Това е така, защото беше в състояние да научи как изглеждат кучетата, по същия начин, по който хората научават как изглеждат нещата. И за разлика от завладеното от куче Deep Dream куче на Google, то е повече от 90 процента точна при идентифицирането на всякакви различни изображения.
DeepMind в Google Lens и Visual Search
Един от най-впечатляващите въздействия, които DeepMind направи, е Google Lens. Това е по същество визуална търсачка, която ви позволява да направите снимка на нещо в реалния свят и незабавно да извлечете информация за нея. И нямаше да работи без DeepMind.
Докато изпълнението е различно, това е подобно на начина, по който се използва дълбокото обучение в търсенето на изображения в Google+. Когато правите снимка, Google Lens може да я разгледа и да разбере какво представлява. Въз основа на това тя може да изпълнява различни функции.
Например, ако направите снимка на известна забележителност, тя ще ви предостави информация за забележителността или ако направите снимка на локален магазин, тя може да извлече информация за този магазин. Ако снимката включва телефонен номер или имейл адрес, Google Lens също така може да разпознае това и ще ви даде възможност да се обадите на номера или да изпратите имейл.