차례:
비디오: 3F - Í Skýjunum | Google Apps í Hrafnagilsskóla (십월 2024)
저에게 지난 주 Google I / O 컨퍼런스에서 가장 큰 주제는 "AI의 민주화"입니다. 즉, 다양한 Google 서비스에서 최종 사용자가 사용하거나 새로운 도구, 프로그램을 통해 개발자가 AI에 액세스 할 수있게했습니다. Google의 TensorFlow AI 프레임 워크를 기반으로 설계된 하드웨어까지도 제공합니다.
구글 CEO 선 다르 피 차이 (Sundar Pichai)는 회사가 작년에 말했던 것과 유사하게 모바일 우선에서 AI 우선 접근 방식으로 전환하고 있다는 기조 연설을 통해 컨퍼런스를 시작했다.
그는 구글이 "모든 제품을 재고하고 사용자의 문제를 해결하기 위해 머신 러닝과 AI를 적용하고있다"고 말했다. 그는 기계 학습 알고리즘이 이미 검색 결과의 순위에 영향을 미치며 스트리트 뷰가 자동으로 표지판을 인식하는 방식에 영향을 미쳤다고 말했다. 그는 AI로 인해 다른 서비스가 더 똑똑해지고 있다고 말했다. 구글 홈이 현재 여러 사용자를 지원하는 방식과 Gmail이 자동으로 이메일에 대한 응답을 제안하는 "스마트 응답"기능을 출시하는 방식과 같은 그는 말했다.
이를 위해 그는 소비자와 개발자 모두를 위해 AI 제품을 발표했습니다.
렌즈, 어시스턴트 및 사진 사용 AI 기능
최종 사용자에게는 이러한 새로운 노력 중 가장 눈에 띄는 것은 구글 어시스턴트와 Google 포토에서보고있는 것을 이해하고 조치를 취할 수있는 비전 기반 컴퓨팅 기능인 Google Lens입니다.
예를 들어, 그는 꽃 사진을 찍는 방법과 Google 렌즈가 어떻게 그것을 식별 할 수 있는지 시연했습니다. 더 유망하게도 Wi-Fi의 사용자 이름과 비밀번호를 찍은 다음 자동으로 연결하고 연결한다는 것을 이해합니다. 다른 예로는 식당 외부의 사진을 찍고 소프트웨어가 무엇인지 이해 한 다음 사용자 리뷰 및 메뉴를 보여줍니다. 이것은 완전히 새로운 것은 아니지만, 그것이 우리가 몇 년 안에 아주 많이 사용하게 될 일종의 매우 유용한 것이라고 상상할 수 있습니다. 구글은 몇 달 안에 출시 될 것이라고 밝혔다.
구글 어시스턴트는 점점 더 똑똑해지고 구글 렌즈를 통합 할 것이다. 그러나 그에 대한 가장 큰 소식은 어시스턴트가 이제 아이폰으로 온다는 것이다.
인기있는 Google 포토 앱은 또한 "추천 된 공유"를 포함하여 최고의 사진을 자동으로 선택하여 사진 속의 사람들과 공유 할 것을 제안하는 여러 가지 새로운 AI 기반 기능을 제공합니다. Google 포토에는 자동으로 전체 또는 일부를 공유 할 수있는 기능이 추가되었습니다
AI 우선 데이터 센터 및 새로운 개발 도구
내부적으로, Pichai는 회사가 어떻게 "AI 우선 데이터 센터"를 구축하기 위해 계산 아키텍처를 "생각"하고 있는지에 대해 이야기했습니다. 그는 구글이 기본 검색에서 음성 인식, 알파 고 경쟁에 이르기까지 모든 서비스에서 현재 TPU (Tensor Processing Unit)를 사용한다고 말했다.
Pichai가 4 칩 보드 당 180 테라 플롭 (초당 180 조 부동 소수점 연산) 또는 각 "포드"에서 11.5 페타 플롭에 도달 할 수 있다고 TPU 2.0의 새로운 버전을 소개 한 것에 특히 흥미를 느꼈다. 64 그런 보드. 이들은 현재 Google Cloud Engine에서 "클라우드 TPU"로 사용할 수 있으며이 회사는 새로운 TensorFlow Research Cloud를 통해 기계 학습 연구원이 1000 개의 클라우드 TPU를 사용할 수있게 할 것이라고 밝혔다.
이것은 개발자를위한 회사의 오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크 인 TensorFlow에 대한 추진의 일환으로, 컨퍼런스에는 더 많은 개발자가이 프레임 워크를 사용하도록하는 다양한 세션이있었습니다. 텐서 플로우는 머신 러닝 프레임 워크 중 가장 많이 사용되는 것으로 보이지만 여러 가지 선택 중 하나 일뿐입니다. (다른 것에는 Facebook에 의해 추진되는 Caffe와 Amazon Web Services에 의해 추진되는 MXNet이 포함됩니다.)
나는 프레임 워크를 전파하기 위해 고안된 "비전문가를위한 TensorFlow"에 관한 세션에 갔다.
이러한 서비스를 개발하는 것은 매우 어렵 기 때문에 Pichai는 신경망이 새로운 신경망을 설계하는 접근 방식 인 "AutoML"에 대해 많은 시간을 보냈습니다. 그는 구글이 AutoML이 오늘날 몇몇 박사 학위를 보유한 능력을 가지고 수십만 명의 개발자들이 3 ~ 5 년 안에 특정 요구에 맞는 새로운 신경망을 설계 할 수 있기를 희망한다고 말했다.
이것은 Pichai가 AI를 사용하여 건강 관리에 도움을주는 다양한 이니셔티브에 대해 이야기하면서 더 많은 사람들에게 AI를 제공하기 위해 Google.ai라는 더 큰 노력의 일부입니다. 그는 병리학 및 암 탐지, DNA 시퀀싱 및 분자 발견에 대해 이야기했습니다.
Android 엔지니어링 책임자 인 Dave Burke는 테마를 계속해서 TensorFlow lite라는 모바일에 최적화 된 새로운 버전의 TensorFlow를 발표했습니다. 새로운 라이브러리를 통해 개발자는 Android 스마트 폰에서 실행되도록 설계된보다 딥 러닝 모델을 구축 할 수 있으며 모바일 프로세서 설계자가 신경망 추론 및 교육용으로 설계된 DSP 또는 DSP의 특정 가속기에서 어떻게 작동하는지에 대해 이야기했습니다.
Google의 AI 연구 책임자 인 스탠포드 교수 인 Fei Fei Li는 개발자 기조 연설에서 모든 사람이 AI를 활용하여 경쟁력을 유지하고 가장 중요한 문제를 해결할 수 있도록하기 위해 Google에 합류했다고 밝혔다.
그녀는 비전, 음성, 번역, 자연어 및 비디오 인텔리전스와 같은 특정 응용 프로그램에 대해 Google이 개발자에게 제공하는 다양한 도구를 포함하여 자신의 모델을 만드는 도구를 만드는 등 AI를 민주화하는 것에 대해 많이 이야기했습니다. 더 높은 수준의 API와 함께 사용하기가 더 쉬운 TensorFlow.
그녀는 개발자가 Google Compute Engine에서 CPU, GPUS 또는 TPU를 사용하는 방법에 대해 이야기했습니다. 그녀는 TPU에서 일부 모델이 얼마나 많은 속도 향상을했는지에 대한 예를 들었습니다.
그녀는 피 차이 (Pechai)를 에코하고, 새로운 텐서 플로우 리서치 클라우드 (TensorFlow Research Cloud)를 선전했다. 회사는 AI 민주주의를 만들고 Google의 가장 강력한 AI 도구를 사용하여 현재 위치를 만나고이를 활용하는 여정을 공유하기 위해 클라우드 AI 팀을 만들었다 고 결론지었습니다.
