Bagaimana pembelajaran mendalam dimasukkan ke dalam produk yang anda gunakan
DeepMind boleh merujuk kepada dua perkara: teknologi di belakang kecerdasan buatan Google (AI), dan syarikat yang bertanggungjawab untuk membangunkan kecerdasan buatan itu. Syarikat yang dikenali sebagai DeepMind adalah anak syarikat Alphabet Inc., yang juga syarikat induk Google, dan teknologi kecerdasan buatan DeepMind telah menemui jalan ke beberapa projek dan peranti Google .
Jika anda menggunakan Google Home atau Google Assistant , maka hidup anda sudah berpotongan dengan Google DeepMind dalam beberapa cara yang mengejutkan.
Bagaimana dan Kenapa Google Memperoleh DeepMind?
DeepMind diasaskan pada tahun 2011 dengan matlamat "menyelesaikan kecerdasan, dan kemudian menggunakannya untuk menyelesaikan segala-galanya." Pengasas menangani masalah pembelajaran mesin yang bersenjata dengan pandangan mengenai neurosains dengan matlamat untuk mewujudkan algoritma kegunaan am yang kuat yang akan dapat untuk belajar daripada perlu diprogramkan.
Beberapa pemain besar dalam bidang AI menyaksikan sejumlah besar bakat yang DeepMind digabungkan, dalam bentuk ahli-ahli risikan buatan dan penyelidik, dan Facebook membuat permainan untuk memperoleh syarikat pada tahun 2012.
Kesepakatan Facebook runtuh, tetapi Google meraih dan memperoleh DeepMind pada tahun 2014 untuk kira-kira $ 500 juta. DeepMind kemudian menjadi anak syarikat Alphabet Inc. semasa penyusunan semula korporat Google yang berlaku pada tahun 2015 .
Sebab utama Google di belakang membeli DeepMind adalah untuk melompat memulakan penyelidikan kecerdasan buatan mereka sendiri. Sementara kampus utama DeepMind kekal di London, England selepas pengambilalihan itu, pasukan peneraju dihantar ke ibu pejabat Google di Mountain View, California untuk mengintegrasikan DeepMind AI dengan produk Google.
Apakah yang dilakukan Google dengan DeepMind?
Matlamat DeepMind untuk menyelesaikan kecerdasan tidak berubah apabila mereka menyerahkan kunci ke Google. Kerja meneruskan pembelajaran mendalam , yang merupakan jenis pembelajaran mesin yang bukan tugas khusus. Ini bermakna DeepMind tidak diprogram untuk tugas tertentu, tidak seperti AI yang terdahulu.
Sebagai contoh, Deep Blue IBM yang dikalahkan catur Grandmaster Gary Kasparov. Walau bagaimanapun, Deep Blue direka untuk melaksanakan fungsi tertentu dan tidak berguna di luar tujuan itu. DeepMind, di sisi lain, direka untuk belajar dari pengalaman, yang secara teorinya menjadikannya berguna dalam banyak aplikasi yang berbeza.
Kecerdasan buatan DeepMind telah belajar bagaimana untuk bermain permainan video awal, seperti Breakout, lebih baik daripada pemain manusia terbaik, dan program Go komputer yang dikuasai oleh DeepMind berjaya mengalahkan pemain Go juara lima kepada sifar.
Sebagai tambahan kepada penyelidikan tulen, Google juga mengintegrasikan DeepMind AI ke dalam produk carian utamanya dan produk pengguna seperti telefon Home dan Android.
Bagaimana Google DeepMind menjejaskan Kehidupan harian anda?
Alat pembelajaran mendalam DeepMind telah dilaksanakan merentas seluruh spektrum produk dan perkhidmatan Google, jadi jika anda menggunakan Google untuk apa-apa, ada peluang yang baik bahawa anda telah berinteraksi dengan DeepMind dalam beberapa cara.
Beberapa tempat yang paling menonjol DeepMind AI telah digunakan termasuk pengecaman pertuturan, pengiktirafan imej, pengesanan penipuan, mengesan dan mengenal pasti spam, pengenalan tulisan tangan, terjemahan, Street View, dan juga Carian Tempatan.
Pengiktirafan Ucapan Super-Tepat Google
Pengiktirafan ucapan, atau keupayaan komputer untuk menafsirkan arahan yang digunakan, telah lama wujud, tetapi seperti Siri , Cortana , Alexa dan Pembantu Google telah membawanya ke dalam kehidupan seharian.
Dalam hal teknologi pengenalan suara Google sendiri, pembelajaran mendalam telah digunakan untuk memberi kesan yang besar. Sebenarnya, mesin pembelajaran telah membolehkan pengiktirafan suara Google mencapai tahap ketepatan yang mengejutkan untuk bahasa Inggeris, hingga ke mana ia tepat seperti pendengar manusia.
Jika anda mempunyai sebarang peranti Google, seperti Telefon Android atau Google Home, ini mempunyai aplikasi langsung dunia nyata untuk hidup anda. Setiap kali anda berkata, "Baiklah, Google" diikuti dengan soalan, DeepMind flexes ototnya untuk membantu Pembantu Google memahami apa yang anda katakan.
Aplikasi pembelajaran mesin untuk pengiktirafan ucapan mempunyai impak tambahan yang digunakan khusus untuk Google Home. Tidak seperti Amazon's Alexa, yang menggunakan lapan mikrofon untuk lebih memahami arahan suara, pengenalan suara DeepMind Google Home hanya memerlukan dua.
Google Home dan Penolong Generasi Suara
Sintesis ucapan tradisional menggunakan sesuatu yang dipanggil teks-ke-ucapan (TTS) yang berserat. Apabila anda berinteraksi dengan peranti yang menggunakan sintesis pertuturan ini, ia merujuk kepada pangkalan data penuh serpihan ucapan dan memasangnya dalam kata-kata dan ayat. Ini mengakibatkan kata-kata yang aneh sekali, dan biasanya cukup jelas bahawa tidak ada manusia di belakang suara itu.
DeepMind menangani generasi suara dengan projek yang dikenali sebagai WaveNet. Ini membolehkan suara yang dihasilkan secara buatan, seperti yang anda dengar apabila anda bercakap dengan Google Home atau Google Pembantu anda di telefon anda, untuk terdengar lebih semula jadi.
WaveNet juga bergantung kepada contoh ucapan sebenar manusia, tetapi ia tidak menggunakannya untuk mensintesis apa-apa secara langsung. Sebaliknya, ia menganalisis sampel ucapan manusia untuk mengetahui bagaimana gelombang audio mentah berfungsi. Ini membolehkan ia dilatih untuk bercakap bahasa yang berbeza, menggunakan aksen, atau dilatih untuk berbunyi seperti orang tertentu.
Tidak seperti sistem TTS yang lain, WaveNet juga menjana bunyi tidak bersuara, seperti pernafasan dan bibir, yang dapat menjadikannya kelihatan lebih realistik.
Jika anda ingin mendengar perbezaan antara suara yang dihasilkan melalui teks-ke-ucapan yang bersatu, dan yang dihasilkan oleh WaveNet, DeepMind mempunyai beberapa contoh suara yang sangat menarik yang boleh anda dengar.
Pembelajaran Deep dan Carian Foto Google
Tanpa kecerdasan buatan, mencari imej bergantung pada petunjuk konteks seperti tag, teks sekitar di laman web, dan nama fail. Dengan alat pembelajaran DeepMind, carian Google Foto sebenarnya dapat mempelajari rupa perkara, membolehkan anda mencari imej anda sendiri dan mendapatkan hasil yang relevan tanpa perlu menandakan apa-apa.
Sebagai contoh, anda mungkin mencari "anjing" dan ia akan menarik gambar anjing anda yang anda ambil, walaupun anda tidak pernah melabelinya. Ini kerana ia dapat mempelajari apa yang kelihatan anjing, dengan cara yang sama bahawa manusia mempelajari apa yang kelihatan seperti itu. Dan, tidak seperti Impian Deep-terobsesi anjing Google, lebih daripada 90 peratus tepat untuk mengenal pasti pelbagai jenis imej yang berbeza.
DeepMind dalam Google Lens dan Carian Visual
Salah satu kesan yang paling menakjubkan yang dibuat DeepMind ialah Lensa Google. Ini pada asasnya adalah enjin gelintar visual yang membolehkan anda merapatkan gambaran sesuatu di dunia nyata dan dengan serta-merta menarik maklumat mengenainya. Dan ia tidak akan berfungsi tanpa DeepMind.
Walaupun pelaksanaannya berbeza, ini serupa dengan cara pembelajaran mendalam digunakan dalam carian imej Google+. Apabila anda mengambil gambar, Google Lens dapat melihatnya dan memikirkan apa itu. Berdasarkan itu, ia boleh melakukan pelbagai fungsi.
Sebagai contoh, jika anda mengambil gambar mercu tanda yang terkenal, ia akan membekalkan anda maklumat tentang mercu tanda itu, atau jika anda mengambil gambar kedai setempat, ia boleh menarik maklumat mengenai gedung itu. Jika gambar termasuk nombor telefon atau alamat e-mel, Lens Google juga dapat mengenali itu, dan ia akan memberi anda pilihan untuk memanggil nombor atau menghantar e-mel.