Hoe diep leer is ingebed in produkte wat jy gebruik
DeepMind kan verwys na twee dinge: die tegnologie agter Google se kunsmatige intelligensie (AI), en die maatskappy wat verantwoordelik is vir die ontwikkeling van daardie kunsmatige intelligensie. Die maatskappy genaamd DeepMind is 'n filiaal van Alphabet Inc., wat ook Google se ouersmaatskappy is. DeepMind se kunsmatige intelligensietegnologie het sy weg gevind in 'n aantal Google-projekte en -toestelle .
As jy Google Tuis of Google-assistent gebruik , het jou lewe al op 'n verrassende manier met Google DeepMind gekruis.
Hoe en waarom het Google DeepMind verkry?
DeepMind is in 2011 gestig met die doel om "intelligensie op te los en dan dit te gebruik om alles anders op te los." Die stigterslede het die probleem van masjienleer aangepak met insigte oor neurowetenskap aangespreek met die doel om kragtige algemene doel algoritmes te skep wat in staat sou wees om om eerder te leer as om geprogrammeer te word.
Verskeie groot spelers in die AI-veld het die massiewe hoeveelheid talent wat DeepMind saamgestel het, in die vorm van kunsmatige intelligensie-kundiges en navorsers gesien, en Facebook het 'n toneelstuk gemaak om die maatskappy in 2012 te bekom.
Die Facebook-ooreenkoms het uitmekaar geval, maar Google het in 2014 binnegekom en DeepMind vir sowat $ 500 miljoen verkry. DeepMind het daarna 'n filiaal van Alphabet Inc. geword tydens die herstrukturering van Google se korporatiewe herstrukturering wat in 2015 plaasgevind het .
Google se vernaamste rede om DeepMind te koop, was om hul eie kunsmatige intelligensie-navorsing te begin. Terwyl DeepMind se hoofkampus in Londen gebly het, Engeland na die verkryging, is 'n toegepaste span na Google se hoofkwartier in Mountain View, Kalifornië, gestuur om te werk aan die integrasie van DeepMind AI met Google-produkte.
Wat doen Google met DeepMind?
DeepMind se doel om intelligensie op te los, het nie verander toe hulle die sleutels aan Google oorhandig het nie. Werk het voortgegaan met diep leer , wat 'n tipe masjienleer is wat nie taakspesifiek is nie. Dit beteken dat DeepMind nie vir 'n spesifieke taak geprogrammeer word nie, anders as vroeër AI's.
Byvoorbeeld, IBM se Deep Blue het die skaammeester Gary Kasparov skakerend oorwin. Deep Blue is egter ontwerp om daardie spesifieke funksie uit te voer en was nie nuttig buite daardie een doel nie. DeepMind, aan die ander kant, is ontwerp om uit ervaring te leer, wat dit teoreties nuttig maak in baie verskillende toepassings.
DeepMind se kunsmatige intelligensie het geleer hoe om vroeë video speletjies te speel, soos Breakout, beter as selfs die beste menslike spelers. En 'n rekenaar Go-program wat deur DeepMind bestuur word, het daarin geslaag om 'n kampioen Go-speler vyf tot nul te verslaan.
Benewens suiwer navorsing, integreer Google ook DeepMind AI in sy vlagskip- soekprodukte en verbruikersprodukte soos Tuis- en Android-fone.
Hoe beïnvloed Google DeepMind jou daaglikse lewe?
DeepMind se diep leergereedskap is oor die hele spektrum van Google se produkte en dienste geïmplementeer. As jy dus vir Google iets gebruik, is daar 'n goeie kans dat jy op 'n manier met DeepMind interaksie gehad het.
Sommige van die mees prominente plekke wat DeepMind AI gebruik het, sluit in spraakherkenning, beeldherkenning, bedrogopsporing, die opsporing en identifisering van strooipos, handskrifherkenning, vertaling, Straataansig, en selfs plaaslike soektog.
Google se Super-akkurate Spraakherkenning
Spraakherkenning, of die vermoë van 'n rekenaar om gesproke opdragte te interpreteer, is al lankal besig, maar soos Siri , Cortana , Alexa en Google Assistant het dit meer en meer in ons daaglikse lewe gebring.
In die geval van Google se eie stemherkenningstegnologie is diep leer in groot mate in diens geneem. Trouens, masjienleer het Google se stemherkenning toegelaat om 'n verstommende vlak van akkuraatheid vir die Engelse taal te bereik, tot die punt waar dit net so akkuraat is as 'n menslike luisteraar.
As jy enige Google-toestelle, soos 'n Android-foon of Google-tuis, het dit 'n direkte, werklike toepassing in jou lewe. Elke keer as jy sê, 'Ok Google', gevolg deur 'n vraag, spuit DeepMind sy spiere om Google-assistent te help verstaan wat jy sê.
Hierdie toepassing van masjienleer na spraakherkenning het 'n addisionele impak wat spesifiek van toepassing is op Google Tuisblad. Anders as Amazon se Alexa, wat agt mikrofone gebruik om stemopdragte beter te verstaan, het Google Home se DeepMind-aangedrewe stemherkenning slegs twee nodig.
Google Tuisblad en Assistent Stemgenerasie
Tradisionele spraak-sintese gebruik iets genaamd konkatatiewe teks-na-spraak (TTS). Wanneer u met 'n toestel wat hierdie metode van spraak sintese gebruik, kommunikeer, raadpleeg dit 'n databasis vol spraakfragmente en versamel hulle in woorde en sinne. Dit lei tot vreemd gebuig woorde, en dit is gewoonlik redelik duidelik dat daar nie 'n mens agter die stem is nie.
DeepMind het gesprekke geskep met 'n projek genaamd WaveNet. Dit laat kunsmatig gegenereerde stemme, soos die een wat jy hoor wanneer jy met jou Google-tuiste of Google-assistent op jou foon praat, baie natuurlik klink.
WaveNet vertrou ook op monsters van regte menslike toespraak, maar dit gebruik hulle nie om enige iets direk te sintetiseer nie. In plaas daarvan ontleed dit die monsters van menslike spraak om te leer hoe die rou klankgolfvorms werk. Dit stel dit in staat om opgelei te word om verskillende tale te praat, aksent te gebruik, of selfs opgelei te word om soos 'n spesifieke persoon te klink.
In teenstelling met ander TTS-stelsels, skep WaveNet ook nie-spraakklanke, soos asemhaling en lippe-smacking, wat dit selfs meer realisties kan laat lyk.
As jy die verskil wil hoor tussen 'n stem wat gegenereer word deur konkatatiewe teks-na-spraak en een wat deur WaveNet gegenereer word, het DeepMind 'n paar baie interessante stemmonsters wat jy kan luister.
Diep leer en Google Foto Soek
Sonder kunsmatige intelligensie, soek na prente staatmaak op konteks leidrade soos tags, omliggende teks op webwerwe en lêername. Met DeepMind se diep leergereedskap kon Google Photos soek eintlik leer hoe dinge lyk, sodat jy jou eie prente kan soek en relevante resultate kry sonder om iets te merk.
Byvoorbeeld, jy kan "hond" soek en dit sal foto's van jou hond wat jy geneem het, optel, al het jy hulle nooit eintlik gemerk nie. Dit is omdat dit kon leer hoe honde lyk, op baie dieselfde manier dat mense leer hoe dinge lyk. En in teenstelling met Google se dog-obsessie Deep Dream, is dit meer as 90 persent akkuraat om allerhande verskillende beelde te identifiseer.
DeepMind in Google Lens en Visuele Soek
Een van die mooiste impakte wat DeepMind gemaak het, is Google Lens. Dit is in wese 'n visuele soekenjin wat u toelaat om 'n prentjie van iets in die regte wêreld te snap en onmiddellik inligting daaroor op te trek. En dit sou nie werk sonder DeepMind nie.
Terwyl die implementering anders is, is dit soortgelyk aan die manier waarop diep leer in Google + -soossoektog gebruik word. As jy 'n foto neem, kan Google Lens dit kyk en uitvind wat dit is. Op grond hiervan kan dit 'n verskeidenheid funksies uitvoer.
Byvoorbeeld, as jy 'n foto van 'n bekende landmerk neem, sal dit jou inligting verskaf oor die landmerk, of as jy 'n foto van 'n plaaslike winkel neem, kan dit inligting oor daardie winkel optel. As die foto 'n telefoonnommer of e-pos adres bevat, kan Google Lens dit ook erken, en dit sal jou die opsie gee om die nommer te bel of 'n e-pos te stuur.