מהו Google DeepMind?

כיצד למידה עמוקה מוטמעת במוצרים שבהם אתה משתמש

DeepMind יכול להתייחס לשני דברים: הטכנולוגיה שמאחורי האינטליגנציה המלאכותית של גוגל (AI), והחברה האחראית לפיתוח האינטליגנציה המלאכותית. החברה בשם DeepMind היא חברה בת של חברת אלפבית, שהיא גם חברת האם של גוגל, וטכנולוגיית הבינה המלאכותית של DeepMind מצאה את דרכה למספר פרוייקטים ומכשירים של Google .

אם אתה משתמש ב- Google Home או ב- Google Assistant , אז החיים שלך כבר הצטלבו עם Google DeepMind בכמה דרכים מפתיעות.

כיצד ומדוע גוגל רכשה את DeepMind?

DeepMind נוסדה בשנת 2011 במטרה "לפתור את האינטליגנציה, ולאחר מכן להשתמש בפתרון כל דבר אחר". המייסדים התמודדו עם בעיית הלמידה הממוחשבת עם תובנות לגבי מדעי המוח במטרה ליצור אלגוריתמים חזקים למטרות כלליות שיהיו מסוגלים ללמוד ולא צריך להיות מתוכנת.

כמה שחקנים גדולים בתחום ה- AI ראו את הכשרון האדיר של הכישרון שדיפמינד יצר, בצורה של מומחי בינה מלאכותית וחוקרים, ופייסבוק עשתה מחזה לרכישת החברה ב -2012.

עסקת פייסבוק התמוטטה, אבל גוגל צנחה ורכשה את דיפמינד ב -2014 בכ -500 מיליון דולר. DeepMind לאחר מכן הפך חברה בת של אלפבית בע"מ במהלך הארגון מחדש של Google חברה שהתרחשה בשנת 2015 .

הסיבה העיקרית של גוגל מאחורי רכישת DeepMind היה לקפוץ להתחיל המחקר שלהם בינה מלאכותית. בעוד שהקמפוס הראשי של DeepMind נשאר בלונדון, אנגליה לאחר הרכישה, צוות יישומי נשלח למשרדי Google במאונטיין ויו, קליפורניה, כדי לעבוד על שילוב DeepMind AI עם מוצרי Google.

מה זה Google עושה עם DeepMind?

מטרתה של DeepMind לפתור את האינטליגנציה לא השתנתה כאשר הם העבירו את המפתחות ל- Google. העבודה נמשכה בלמידה עמוקה , שהיא סוג של למידה ממוחשבת שאינה משימה ספציפית. כלומר, DeepMind אינו מתוכנן למשימה ספציפית, בניגוד ל- AIs קודמים.

לדוגמה, יבמ כחול עמוק של יבמ הובס שחמט Grandmaster גארי Kasparov. עם זאת, כחול עמוק נועד לבצע את הפונקציה הספציפית ולא היה שימושי מחוץ למטרה אחת. DeepMind, לעומת זאת, נועד ללמוד מניסיון, אשר באופן תיאורטי עושה את זה שימושי ביישומים רבים ושונים.

האינטליגנציה המלאכותית של DeepMind למדה כיצד לשחק במשחקי וידאו מוקדמים, כמו Breakout, אפילו טוב יותר מאשר השחקנים האנושיים הטובים ביותר, ותוכנית Go עבור המחשב המופעל על ידי DeepMind הצליחה להביס את אלוף גו שחקנית חמש לאפס.

בנוסף למחקר טהור, גוגל גם משלבת DeepMind AI לתוך מוצרי החיפוש הדגל שלה ומוצרי צריכה כמו טלפונים ביתיים אנדרואיד.

כיצד Google DeepMind להשפיע על חיי היומיום שלך?

כלי הלמידה העמוקים של DeepMind יושמו על פני כל קשת המוצרים והשירותים של Google, לכן אם אתה משתמש ב- Google בכל דבר, יש סיכוי טוב שקיימת אינטראקציה עם DeepMind בדרך כלשהי.

חלק מהמקומות הבולטים DeepMind AI שימשו כוללים זיהוי דיבור, זיהוי תמונות, זיהוי הונאה, איתור וזיהוי דואר זבל, זיהוי כתב יד, תרגום, Street View ואפילו Local Search.

הכרה מדויקת של הדיבור של Google

זיהוי דיבור, או היכולת של מחשב לפרש פקודות מדוברות, כבר בסביבה במשך זמן רב, אבל אוהב של סירי , Cortana , Alexa ו- Google Assistant הביאו אותו יותר ויותר לתוך חיי היומיום שלנו.

במקרה של טכנולוגיית זיהוי קולי של Google, הלמידה העמוקה נוצלה באופן משמעותי. למעשה, מכונת למידה איפשרה הכרה קולית של Google כדי להשיג רמה מדהימה של דיוק עבור השפה האנגלית, עד לנקודה שבה היא מדויקת בדיוק כמו מאזין אנושי.

אם יש לך מכשירי Google, כגון טלפון Android או דף הבית של Google, יש לזה יישום ישיר וממשי עבור חייך. בכל פעם שאתה אומר, "אוקיי, גוגל" ואחריו שאלה, DeepMind מכופף את השרירים כדי לעזור לעוזר של Google להבין את מה שאתה אומר.

ליישום זה של מכונת למידה להכרת דיבור יש השפעה נוספת שחלה באופן ספציפי על דף הבית של Google. שלא כמו של Alexa של אמזון, אשר משתמשת שמונה מיקרופונים כדי להבין טוב יותר פקודות קוליות, Google DeepMind מופעל על ידי זיהוי קולי רק צריך שני.

דף הבית של Google ועוזר קול

סינתזת דיבור מסורתית משתמשת במשהו הנקרא טקסט משונה לדיבור (TTS). כאשר אתה מבצע אינטראקציה עם התקן המשתמש בשיטה זו של סינתזת דיבור, הוא מייעץ מסד נתונים מלא שברי דיבור ומרכיב אותם מילים ומשפטים. זה גורם מילים מוזרות מוזר, וזה בדרך כלל די ברור כי אין אדם מאחורי הקול.

DeepMind התמודד עם הדור קול עם פרויקט שנקרא WaveNet. זה מאפשר קולות שנוצרו באופן מלאכותי, כמו זה שאתה שומע כאשר אתה מדבר עם דף הבית של Google או Google Assistant בטלפון שלך, להישמע הרבה יותר טבעי.

WaveNet גם מסתמך על דגימות של דיבור אנושי אמיתי, אבל זה לא משתמש בהם כדי לסנתז משהו ישירות. במקום זאת, הוא מנתח את דגימות הדיבור האנושי כדי ללמוד כיצד גלי הגלם גולמי עובד. זה מאפשר לו להיות מאומן לדבר בשפות שונות, להשתמש במבטא, או אפילו להיות מאומן להישמע כמו אדם מסוים.

שלא כמו מערכות TTS אחרות, WaveNet גם מייצרת קולות שאינם דיבור, כמו נשימה ושפתיים, מה שעלול לגרום לזה להיראות אפילו יותר מציאותי.

אם אתה רוצה לשמוע את ההבדל בין קול שנוצר באמצעות טקסט משונה לדיבור, ואחד שנוצר על ידי WaveNet, DeepMind יש כמה דוגמאות מעניינות מאוד קול שאתה יכול להקשיב.

למידה עמוקה ו - Google חיפוש תמונות

ללא בינה מלאכותית, החיפוש אחר תמונות מסתמך על רמזים בהקשר כמו תגים, טקסט סביב באתרים ושמות קבצים. בעזרת כלי הלמידה העמוקים של DeepMind, החיפוש של אלבומי Google היה למעשה מסוגל ללמוד כיצד נראים הדברים, ומאפשר לך לחפש תמונות משלך ולקבל תוצאות רלוונטיות מבלי שתצטרך לתייג דבר.

לדוגמה, אתה יכול לחפש "כלב" וזה יהיה למשוך את התמונות של הכלב שלך שלקחת, למרות שאתה אף פעם לא באמת שכותרתו אותם. הסיבה לכך היא כי הוא היה מסוגל ללמוד איך נראים כלבים, באותה הדרך שבה בני האדם ללמוד איך הדברים נראים. ו, בניגוד לחלום העמוק של אובססיבי של Google, זה יותר מ -90% מדויקים בזיהוי כל מיני תמונות שונות.

עמוק ב - Google עדשה חיפוש חזותי

אחת ההשלכות המדהימות ביותר ש- DeepMind עשתה היא Google Lens. זהו למעשה מנוע חיפוש חזותי המאפשר לך לצלם תמונה של משהו בעולם האמיתי מיד למשוך מידע על זה. וזה לא יעבוד בלי דיפמינד.

בעוד שההטמעה שונה, הדבר דומה לאופן שבו נעשה שימוש עמוק בלמידה של חיפוש תמונות ב- Google+. כאשר אתה מצלם, Google Lens הוא מסוגל להסתכל על זה להבין מה זה. על סמך זה, הוא יכול לבצע מגוון של פונקציות.

לדוגמה, אם אתה לוקח תמונה של ציון דרך מפורסם, זה יספק לך מידע על ציון דרך, או אם אתה מצלם תמונה של חנות מקומית, זה יכול למשוך מידע על החנות. אם התמונה כוללת מספר טלפון או כתובת דוא"ל, Google Lens הוא גם מסוגל לזהות את זה, וזה ייתן לך את האפשרות להתקשר למספר או לשלוח דוא"ל.