"Li Feifei'nin konuşmasının tam metni" Google'ın açık kaynak ve ekolojisi: Google Cloud, yapay zekayı demokratikleştiriyor
Xinzhiyuan Raporu
8 Mart'ta ABD yerel saatiyle Google Cloud Next 17 konferansı düzenlendi. Geçen yılın sonunda Google Cloud'a katılan Profesör Li Feifei Google Cloud'un başkanı olarak ilk kez, Google Cloud için bir dizi yeni API yayınladı ve makine öğrenimi rekabet platformu Kaggle'ı satın aldı. Açılış konuşmasında, Google Cloud'a katılma niyetinden bahsetti ve "AI demokratikleştirme" kavramını vurguladı.
Google Cloud Next Cloud Technology Konferansı, Google'ın geçen yıl Mart ayında ilk Cloud Next konferansını düzenlemesinden sonraki ikinci konferanstır. Bu konferans, bulut teknolojisinin geleceğini tartışmak ve inşa etmek için Google yöneticilerini, müşterilerini, iş ortaklarını, geliştiricilerini, BT karar vericilerini ve Google mühendislerini bir araya getirdi. Li Feifei'ye ek olarak, birkaç önemli konuşmacı arasında Google CEO'su Sundar Pichai, Google'ın ana şirketi Alphabet yönetici başkanı Eric Schmidt ve Google Brain başkanı Jeff Dean vardı.
Bu konferansın anahtar kelimeleri şu şekilde özetlenebilir:
1. Kaggle'ı edinin
Kaggle, Goldbloom ve Ben Hamner tarafından 2010 yılında kuruldu ve platformunda yaklaşık 500.000 veri bilimcisi bulunuyor. Servisleri çok erken başladı. DrivenData, TopCoder ve HackerRank gibi bazı rakipler olsa da, konumlandırmaya odaklandığı için Kaggle bu rakiplerinin çok gerisinde kaldı ve temelde veri bilimi ve makine öğrenimi yarışmaları için temel kamp haline geldi. .
Google, Kaggle'ı satın alarak, bir veri bilimcisinin en büyük ve en aktif topluluğunu satın almaya eşdeğerdir. Böyle bir toplulukla, Google'ın veri bilimcileri arasında da daha büyük bir etkisi olacaktır (TensorFlow ve diğer projeler nedeniyle, Google'ın Etki zaten yüksek).
Kaggle'ın Google ile bazı bağlantıları var, ancak henüz yeni. Bu ayın başlarında, Google ve Kaggle birlikte toplam 100.000 $ ödüllü bir makine öğrenimi yarışması düzenledi. Yarışmanın içeriği YouTube videolarını sınıflandırmaktı. Bu oyun aynı zamanda Google Cloud Platform ile derinlemesine entegre edilmiştir.
2. Google Cloud Yeni API
Tek bir cümleyle özetlenen Google Cloud'un özellikleri, büyük ölçekli bilgi işlem, yüksek entegrasyon, yüksek güvenilirlik ve TensorFlow desteğidir.
Li Feifei, Video Intelligence API, Cloud Vision API, Cloud Natural Language API, Cloud Jobs API, Cloud ML Engine gibi bazı yeni Google Cloud API'lerini tanıttı.
Bunlardan en önemlisi Video Intelligence API'dir. Yeni başlatılan API, tüm filmi analiz edebilir, tüm filmin hikayesini çıkarabilir ve toplamda kaç sahnenin meydana geldiğini ve her bir özel sahnenin planını kaydedebilir. Bu, videoyu daha doğru bir şekilde sınıflandırmaya yardımcı olur.
Ocak 2017'de, Li Feifei, Pekin'de Xinzhiyuan ile röportaj yaptı. , "Google'a gitmeyi seçmemin nedeni yapay zekanın evrensel değerini dikkate almaktır. Bulut, finans, ticaret, sağlık, imalat, tarım, eğitim, eğlence, medya gibi çeşitli dikey alanlara karşılık gelebilir ... Özellikle önemli bir nokta. Endüstri ve endüstriye dahil olmak istiyorsam, en çok öğrenmek istediğim şey, yapay zekayı herkesin ihtiyaç duyduğu yerlere gerçekten nasıl uygulayacağım, sadece pasta çizmek değil. "
Li Feifei Cloud Next 17 Keynote Konuşma Kaydı
Li Feifei, Google Cloud Konferansı'na katıldığında görüşünü daha ayrıntılı olarak açıkladı. Aşağıda, Li Feifeinin Xin Zhiyuan tarafından derlenen konuşmasının tam metni yer almaktadır:
Li Feifei: Herkese günaydın. Adım Li Feifei, Google Cloud ve AI / ML'nin baş bilim adamıyım. Google meslektaşları arasında, ben hala yeni bir Google'ım (NewGooler). Sahnede olmak ve yapay zeka, makine öğrenimi ve Google Cloud hakkındaki kişisel görüşlerimi paylaşmak benim için büyük bir onur.
Dünya inanılmaz bir hızla değişiyor Bazı insanlar dördüncü sanayi devrimini yaşadığımızı söylüyor ve ilerlemenin çoğu (bu aşamada) bilgi işlemin gücü tarafından yönlendiriliyor. 20 yıldan fazla deneyime sahip bir yapay zeka teknisyeni olarak, ana araştırma alanlarım makine öğrenimi ve bilgisayarla görmedir. Alanımın yüksek bir akademik arayıştan bu değişimin en büyük itici gücüne doğru değiştiğine şahit oldum.
Ancak değişim küçük bir ölçekte gerçekleşir ve bu değişimi net bir şekilde görmek için bir miktar hayal gücü gerekir.
Tanıdık bir sürücüsüz arabayı ele alalım.Sensörler ve algoritmalar yardımıyla sürücüsüz arabaların araba kazası riskini azaltabileceğini ve işe gidip gelirken bize çalışmak ve sosyalleşmek için daha fazla zaman verebileceğini hayal etmek zor değil. Ve dinlenin. Bu, bireysel sürücü için büyük fayda sağlar.
Peki binlerce insanın sürücüsüz arabaları olsaydı nasıl olurdu? Aniden, trafik sıkışıklığı azalır ve park etmek kolaylaşır.
Ya milyonlarca insan insansız araçlara sahipse? -Tüm şehir yeniden şekillenecek, kentsel altyapı kullanımı da değişecek.
Bu iki ölçek arasındaki fark Katılımlarda yatıyor Teknolojinin dokunduğu kişi sayısı arttıkça etkisi daha da derinleşecek. Bu nedenle, AI için bir sonraki adım Demokratikleşme, giriş engellerinin azaltılması ve geliştiriciler, kullanıcılar ve girişimciler dahil olmak üzere daha geniş bir topluluğa açılması olmalıdır.
Yapay zekanın demokratikleşmesinden ve daha fazla insana ulaşmasından bahseden Google Cloud Platform, müşterilere çok sayıda uygulama sunarak, her gün milyarlarca insana hizmet veren, bu da büyük bir katılım.
Şimdi, bu platformların geniş ölçekli erişilebilirliğini yapay zekanın yetenekleriyle birleştirip herkesin kullanımına sunmayı hayal ederseniz, o zaman yaşam kalitesinin tarihteki herhangi bir döneme kıyasla büyük ölçüde arttığını görebiliriz. Hepsi yüksek. Finanstan eğitime, imalattan sağlığa, perakendeden tarıma vs. adını verdiniz. Bu nedenle Google Cloud Platform tarafından sağlanan AI yetenekleri beni heyecanlandırıyor. Bu, nihayet Stanford'da uzun yıllardır geliştirdiğim becerileri ve anlayışları paylaşabileceğim anlamına geliyor.
Ayrıca, bu arada, bu bana yapay zeka alanında Dr. Li Jia ile işbirliğini hatırlattı. Yıllar önce ilk doktora öğrencisiydi ve şimdi Google Cloud ve AL / ML Ar-Ge başkanı olarak benimle birlikte Google Cloud'a katılıyor. Bugün 38. Kadınlar Günü ve o (Li Jia) bilgisayar bilimi ve AI (orijinal Bad Ass, şaka, canlı alkış) alanında bir başka büyük iblis.
Yapay zekanın gerçek dünyadaki sorunları çözdüğünü kanıtlamak için örneklerden asla yoksun değiliz. Önceki demoda gördüğümüz gibi: Google Home üzerinden alışveriş yapmak için eBay'i ziyaret edin. Etkileyici olan şey, bunun tüm endüstrinin dönüşümünün sadece başlangıcı olmasıdır.Az AI yoluyla daha fazla sorun çözülecek ve AI uygulamaları oluşturmak için kullanılan araçlar daha verimli ve kullanımı daha kolay hale geliyor.
Bu, dünyada ciddi değişikliklere neden olacak ve hız çoğu insanın düşündüğünden daha hızlı olacak.
Birkaç örneğe bakalım:
Yapay zeka, perakende sektörü üzerinde her zaman bir etkiye sahip olmuştur. Örneğin, makine öğrenimi algoritmaları, tüketicilere alışveriş yaparken ilgili bilgileri sağlamak için yürürlüğe girmiştir, ancak çoğu çözülmeyi beklemektedir. Örneğin, tedarik zincirinin otomasyonunda ve emtia talebinin tahmininde. Drone ve insansız araç devrimi, lojistik endüstrisini dönüştürüyor. Akıllı analiz araçları, güvenliği sağlamaya ve tüketici akışını vb. Anlamaya yardımcı oluyor.
Diğer bir örnek de yapay zeka tarafından etkilenen medya ve kültürdür. Bu, bilgisayar görüşünün büyüklüğüdür. Görüntü etiketlemeyi, Youtube video öneri listelerini vb. Otomatikleştirmek için Google Fotoğraf gibi makine öğrenimi tarafından zaten sağlanan araçlarla, medya deneyimi giderek daha fazla kullanıcı tarafından donatılacak. AR ve VR, bilgisayar görüşü, hareket izleme, çevresel izleme ve oyunlara daha fazla güvenecek. Muhabirlerin büyük haberlere ve derinlemesine hikayelere daha fazla odaklanmasına olanak tanıyan, otomatik olarak daha fazla haber oluşturulacak. AI ayrıca video, müzik ve sanat çalışmaları gibi kendi içeriğimizi tasarlamamıza ve kişiselleştirmemize yardımcı olmada giderek daha önemli bir rol oynayacak.
Finansal hizmetler alanında, makine öğreniminin kredi kartı risklerini tahmin etmek ve mevcut müşterilerin viskozitesini artırmak için yeni uygulamalar kullanarak kitlesel ve akıllıca çalıştığını gördük.
Sigorta tazminatı akıllı acenteler tarafından değerlendirilecektir. Bankacılık sektörü daha sanallaştırılacak çünkü konuşma robotları çağrı merkezlerini işgal edecek ve insansız bankalar bile finansmanı yönetecek. Daha önce gördüğümüz gibi, kendi algımız otomatik hale gelecek ve akıllı aracılar kara para aklama ve dolandırıcılık gibi suç faaliyetleriyle mücadele etmek için kullanılabilir.
Son olarak, tıbbi tedavi. Bu, insanların hayatlarını gerçekten iyileştirebilecek AI'nın en kritik uygulama senaryolarından biridir. Son yıllarda, yapay zekanın bu konuda inanılmaz başarılarını gördük. Birkaç ay önce, Google Brain'deki meslektaşlarım, bilgisayarların diyabetin neden olduğu körlüğün erken belirtilerini tespit etmesini sağlamak için derin öğrenme algoritmaları kullandı.
Şimdi, bu tür içgörüler tüm tıbbi alana yayılırsa, çok sayıda görsel teşhis görevinin yakında doktorlara yardımcı olmak, doktorların fazla çalışmasını azaltmak ve ardından hizmetleri daha koşulsuz kabullere genişletmek için otomatik hale getirileceğini hayal edin. Kalabalık tedavi edildi. Makine ayrıca doktor ziyaretlerini kaydetmeye, hastalıkları yönetmeye ve daha güvenilir ve hızlı hizmetler sunmaya yardımcı olabilir.
Yapay zeka ve makine öğreniminin getirebileceği fırsatlarla ilgili olarak, umarım siz de benim kadar heyecanlısınızdır. Ancak, bazı insanlar için bunlar hala yüksek engellerdir. Çok fazla profesyonel bilgi gerektirir. Sadece birkaç büyük şirket bu tür kaynakları sağlayabilir. , Bu nedenle bulut ideal bir platform olacak ve bu nedenle bulut AI / ML'ye çok yatırım yapacağız ve önümüzdeki birkaç yıl içinde güçlü ve kullanımı kolay araçlar sağlayacak. Bulut kullanıcılarının bu alana girmesi için bir fırsat.
Diğer bir deyişle, Google Cloud, dört adımdan oluşan yapay zekayı demokratikleştiriyor:
-
Bilgi işlemin demokratikleşmesi
-
Veri demokratikleştirme
-
Algoritma demokratikleştirme
-
Yetenek ve uzmanlığın demokratikleşmesi
İlk ve en önemli şey hesaplamadır. Yapay zeka çok fazla hesaplama gerektirir. Günümüzde derin öğrenme algoritmaları, milyarlarca bağlantıya kolayca ulaşabilir, bu modelleri eğitebilir ve hesaplama kaynakları gerektiren bu modelleri kullanabilir. Elbette bu, bulutun sağlaması gereken ana işlevdir. Geçen yıl, bulut AI / ML motorunun beta sürümünü sağladık. Bugün, çok yönlülüğü artırdığımızı duyurmak için buradayım. Bu, bilgi işlem gücünü kullanabilen bir platformdur. Ardından şeffaf bir şekilde herkese sağlayın.
Basitçe ifade etmek gerekirse, bir makine öğrenimi modeli geliştiriyorsanız, ancak TensorFlow gibi kendi ortamınıza aşina olan araçları kullanmaktan hoşlanıyorsanız. ML motoru, kendi çözümlerinize odaklanmanıza ve altyapı sorunlarını çözmemiz için bize bırakmanıza olanak tanır. Bu modeller eğitilirken aynı anda buluta yüklenebilir. Makine öğrenimi motoru daha hızlı ve daha büyük ölçekte işleyebilir. Son olarak, yalnızca kendi cihazınızdaki sonuçları, eğitim sonuçlarının gerçek dünyadaki sorunları çözmek için kullanılabileceği bir mobil cihaza dağıtmanız gerekir.
Bununla birlikte, bu kadar büyük bir hesaplama gücüne sahip olsa bile, AI hala bilgisayar bilimindeki en karmaşık sorundur. Birçok şirket ve girişimci için yapay zekayı uygulamanın en kolay yolu, Google tarafından sağlanan API'yi kullanmak ve genel sorunları çözmek için Google'ın tam eğitimli makine öğrenimi modelini kullanmaktır. Bu API'ler, konuşmayı, fotoğrafları anlamak veya metni çevirmek ve doğal dili anlamak için herhangi bir uygulamadaki zekayı anında açabilen anahtarlar gibidir.
Bununla birlikte, Google'ın AI teknolojisi, genişlik ve genişlik açısından bundan çok daha fazlasıdır. Google'da sayısız AI ekibimiz var ve bu ekiplerde, makine öğrenimi de dahil olmak üzere birçok AI alanını kapsayan çok sayıda AI araştırması var. Araştırma ekiplerimizin çoğu, en iyi AI dergilerinde ve konferanslarında yayınlanan çok sayıda AI araştırma makalesinin yazarlarıdır. Ekibimiz düzenli olarak uluslararası yarışmalarda en iyi kağıt ödülünü kazanır. Üstelik bu bilimsel araştırmaların sonuçları yakında ürünlere dönüştürülerek tüketicilere ulaştırılacaktır. Burada, en son ürünlerimizden bazılarını tanıtmaktan çok mutluyum.
Vision API, bir süredir sürekli ve istikrarlı bir şekilde geliştirildi ve bu sefer bazı önemli performans iyileştirmelerine sahip.
Birincisi, İnternet'teki milyonlarca varlığa ait görüntüleri Google Bilgi Grafiği üzerinde tanımlayabilen meta verilerin genişletilmesidir. Ayrıca bu meta verileri, tüm Google görsel arama yeteneklerini geliştirmek için kullanıyoruz. İkinci geliştirme, büyük miktarda metin içeren görüntüleri veya belgeleri (yasal belgeler veya diğer karmaşık belgeler gibi) tanıyan optik karakter tanıma (OCR) özelliğidir.
Ancak piksel dünyası bundan çok daha fazlasıdır. Aslında videolar çok fazla veri içerir. Yalnızca YouTube, her dakika yüzlerce hatta binlerce saatlik video yükleyebilir. Videodaki bu zengin içeriği anlamak, bilgisayar görüşünde önemli bir sorundur, ancak henüz tam olarak çözülememiştir. Aslında, ben de dahil olmak üzere birçok bilgisayarla görme araştırmacısı videoyu dijital evrenin "karanlık maddesi" olarak görüyor.
Bugün, size makine zekası tarafından yönlendirilen yepyeni bir API'yi duyurmaktan çok mutluyum: Video Intelligence API.
Sonra, meslektaşım Sara Robinson'dan size bu API'nin ayrıntılarını göstermesini isteyeceğiz.
[Sara Robinson gösterisi] Örnek olarak Super Bowl Google Home videosunu ele alırsak, yalnızca bu API'yi kullanmak bize iki düzeyde şey söyleyebilir: nispeten yüksek bir düzeyde, bu API bize video içeriğinin ne olduğunu söyler; Parçacık düzeyinde, videonun ilk birkaç dakikasında bir köpeğin göründüğünü fark edebilir. Sadece bu değil, aynı zamanda bize ne tür bir köpek olduğunu da söyleyebilir.
API'nin bir video için neler yapabileceğini söyledim. Medya personeli gibi kurumsal düzeydeki kullanıcılar için, düzenleme için çok sayıda farklı videodan bir tema seçmek veya belirli bir varlığı bulmak gerekebilir. "Softbol" gibi çok sayıda videoda anahtar kelimeleri aramak için video istihbarat API'sini kullanın. Döndürülen sonuçlar yalnızca softball ile ilgili videoları değil, aynı zamanda bu videoların ilk birkaç dakikasında bir softball'un göründüğünü de gösterir. Nispeten uzun bir videoda, Video Intelligence API, neredeyse geçip giden bir softball sahnesini başarıyla tanımladı. Manuel olarak tanımlanacaksa, kaçınılmaz olarak çok fazla enerji ve zaman gerektirecektir.
Canlı demo, Google'ın video zeka API'sinin, birkaç ay önce hayal bile edilemeyen çok sayıda video veritabanından ne istediğinizi hızlı ve doğru bir şekilde belirleyebileceğini gösterdi. Eskiden saatler süren işler artık saniyeler içinde tamamlanabilir.
Li Feifei: Sara'nın sunumu için çok teşekkür ederim. Bir bilgisayar görüşü araştırmacısı olarak çok heyecanlıyım. Bunca yıldan sonra nihayet "karanlık maddeyi" anlamaya başladık ve bu konuda ilk adımı attık. Aynı zamanda, müşterilerimizin videoda gömülü olan büyük miktardaki bilgiden değer elde etmesine de olanak tanır.
Ardından, yapay zeka demokratikleşme verilerinin üçüncü unsuruna bakmaya devam ediyoruz. AI, istihbarat elde etmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar, ancak bir veritabanı oluşturmak genellikle en zor sorundur. Bunu derinlemesine anlıyorum. Ekibin ImageNet veritabanını oluşturmasına öncülük ettim ve ImageNet makine vizyonu topluluğuna 15 milyon etiketli veri sağladı.
Birçok kişi ImageNet sonrasının geçmişine aşinadır. 2012'de ImageNet, derin öğrenme devrimini yönlendiren en önemli unsurlardan biri haline geldi. Ancak, bugüne kadar ImageNet derin öğrenme algoritmalarını eğitmek için hala en çok kullanılan veri tabanlarından ve kıyaslamalardan biridir.
ImageNet mükemmel sonuçlar elde etmesine rağmen, ImageNet'i sıfırdan inşa etmenin zorlu ve uzun süreci, verileri organize etmenin zorluğunu tam olarak gösterir.
Verileri alandaki geliştiricilere ve uzmanlara demokratik bir şekilde sağlamak ve nihayetinde iş dünyasına uygulamak için daha etkili ve ölçeklenebilir bir yola ihtiyacımız var. Bu nedenle, Google Cloud'un Kaggle'ı satın aldığını duyurmaktan çok heyecan duyuyorum.
İki kurucu ortak Anthony Goldblum ve Ben Hamner'ın yıllarca süren sıkı çalışmasıyla Kaggle ekibi, 850.000'den fazla veri bilimcisinden oluşan güçlü bir topluluk oluşturdu, çeşitli yarışmalar düzenledi ve sürekli olarak yeni veri setleri açtı.
Google Cloud Platform ile birlikte, topluluğa en gelişmiş makine öğrenimi ortamına doğrudan erişim sağlıyoruz ve modellerine en doğrudan pazarlama kanalını veriyoruz. Kaggle ile birlikte dünyanın en büyük makine öğrenimi yetenek merkezini inşa ediyoruz.
Aslında, kaggle ve Google Cloud, YouTube-8 Million Video Understanding Challenge adlı en büyük video anlayış yarışmasına ev sahipliği yaptı.
Yeteneklerden ve uzmanlardan bahsetmişken, iş ortaklarımızın ve müşterilerimizin ihtiyaç duydukları düzeyde daha fazla makine öğrenimi ve yapay zeka uzmanlığı geliştirmelerine yardımcı olmaya da kararlıyız.
Google olarak, araştırmaya büyük yatırımlar yapıyoruz. Google, her yıl dünya çapında 250'den fazla akademik araştırma projesine büyük hibeler sağlıyor, düzinelerce doktora öğrencisini destekliyor ve binlerce stajyere sahip.
Ek olarak, Google Brain AI uzmanlarının önümüzdeki birkaç yıl içinde giderek daha önemli bir kaynak olacağına inanıyor ve bu alanda geleceğin liderlerini bulmak, eğitmek ve güçlendirmek için önlemler alınıyor.
Google Cloud'da, tüm bu çabalarımızın yanı sıra, müşterilerimize gerçek sonuçlar sağlamak için uzmanlığımızı kullanmaya da kararlıyız. Gelişmiş çözüm laboratuvarı, müşteriler için daha karmaşık sorunları çözer. Örnek olarak bir sigorta şirketi kullanıcısını alalım. Mühendislerinin çoğu veri biliminde uzmandır ve hatta bazılarının makine öğreniminde bir geçmişi vardır, ancak gerçek bir profesyonel bilgi tabanı oluşturmaya yardımcı olmaları gerekir.
Bunu yapmak için, USAA geliştiricilerinden oluşan bir ekip, Google'ın Gelişmiş Çözümler Laboratuvarı'na geldi ve burada doğrudan kendi makine öğrenimi mühendislerimizden ve uzmanlarımızdan bir şeyler öğrendiler. Bu ekip artık yeni becerilerini kullanmak için çok çalışıyor ve aynı şekilde eğitilen başka ekipler de var. Bence en anlamlı teknoloji, değerli kaynakları herkese fayda sağlayacak bir şeye dönüştürmek.
Baskı teknolojisi herkesin okumasına yardımcı olur. Baskı teknolojisi, kültürün ayrıcalıkları aşmasına izin verir ve kitapları uygun fiyatlı hale getirir. Dünyanın her yerindeki evlerin ve kütüphanelerin raflarını doldurabilirler. Elektrik şebekesi, elektriği tüm topluma ileterek ısı ve ışığın milyonlarca haneye girmesine izin verir. Sanayi Devrimi'nin seri üretimi, bir zamanlar çok pahalı olan el sanatlarının artık milyonlarca insanın hayatını zenginleştirebileceği anlamına geliyordu. Tabii ki İnternet, gazetelerden üniversite kurslarına kadar her şeyi paylaşmayı kolaylaştırdı. Küresel bir izleyici kitlesi tarafından bir gecede ve genellikle ücretsiz olarak elde edilebilirler.
Bu örneklerin ortak noktası, tekelden her yerde bulunmaya geçiş. Yapay zekanın bu tür bir dönüşümü daha önce hiç görmediğimiz ve hayal edemeyeceğimiz bir ölçekte sağlayabileceğine inanıyorum, böylece küresel ölçekte yüksek kaliteli özel ürünler Amerika Birleşik Devletleri'nin diğer bölgelerine yayılabilir.
Bu yüzden seyircilerdeki herkesi katılmaya davet ediyorum. Bu araçları Google Cloud'da geliştiriyoruz, ancak kullanma hakkına sahipsiniz.
AI'nın paspaslama gücüne sahip olduğunu kanıtlamak birkaç yılımızı aldı. Öyleyse, eğer onların arasındaysanız, utanılacak bir şey yok, çünkü yalnız değilsiniz.
Google'ın açık kaynak ve ekolojisi
Yapay zeka ve makine öğrenimi, 2017 Google Bulut Bilişim Teknolojisi Konferansı'nın hiç şüphesiz baş kahramanları haline geldi. Bilgisayarla görme ve makine öğrenimi alanında 20 yıllık deneyime sahip kıdemli bir araştırmacı olan Li Feifei, artık Google Cloud'un yapay zeka ve makine öğrenimi yönünde ilerlemesine öncülük ediyor.
Google Cloud, aslında pazardaki Amazon gibi birçok rakiple karşı karşıya. Li Feifei, Ocak ayında Xinzhiyuan ile röportaj yaptığında, pazar durumu hakkındaki görüşlerinden bahsetti ve şunları söyledi:
"Google, dünyadaki en güçlü yapay zekaya sahip şirkettir. Belki de bunu yalnızca son birkaç yıldır gördünüz, ancak akademide geçen bunca yıldan sonra, birbirlerinden öğrenen ve en sık işbirliği yapan şirket Google. Google'ın AI-First samimidir. AI-First. AI, aramadan ekipmana ve buluta kadar ürünlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. İster bilgisayar görüşü, ister doğal dil işleme veya makine öğrenimi olsun, AI popüler hale geldiğinde Google'ın AI yapmaya başladığı anlamına gelmez. Google Brain, sektörde derin öğrenme için büyük bir platform oluşturan ilk kurumdur. Tüm bunlar eylemlerle gösterilir ve görülebilir. Bu tür teknik güç ve AI gücü çok nadirdir. Bu yüzden haklıyım Google kendinden çok emin. "
Ayrıca, "Bulut, insanlık için en büyük bilgi işlem platformudur ve bu bulutun en büyük özelliği. Bulut ilk başta sadece bir depolama tesisi olabilir ve yakında verileri gireceğiz ve verilere "dijital altın" da deniyor. Dönüştürülen veriler, bilgi, iş kararı ve işletme için stratejik öneme sahip kaynaktır. Genellikle yapay zekanın insanların daha iyi bir yaşam sürmelerine yardımcı olmak istediğini söyleriz, peki ama nasıl iniyor? Bulutun şu anda en iyi iniş platformlarından biri olabileceğini düşünüyorum. "
TensorFlow ve Google Cloud gibi yapay zeka altyapısının inşasından, açık kaynak ve ekolojinin Google'ın çekirdeğinin çekirdeği olduğunu görebiliriz. Bu Google Cloud Konferansı ve Li Feifei'nin araştırmasından, Google'ın teknolojiyi daha fazla kullanıcıya açma kararlılığını ve çabalarını da gördük.
