Panik yapmayın, Google, AutoML'nin mühendisleri değiştirme niyeti olmadığını ve yapay zeka yetenek açığının hala çok büyük olduğunu söylüyor
China World Hotel'den Li Gen
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Google Cloud mühendisleri diğer (ve gelecekteki) AI mühendislerini titretiyor mu?
18 Ocak'ta, Cloud AutoML piyasaya sürüldü ve kübitin yorum bölümü çok yorum yaptı: Makine öğrenimi yapan insanlar, makine öğrenimi yapan insanları öldürüyor.
Gelecekte böyle bir gün olacak mı?
Bu soruyu cevaplayacak en nitelikli kişi dün cevabı verdi. Google Cloud AI Ar-Ge başkanı Li Jia, Cloud AutoML'nin AI geliştiricileri için bir tehdit oluşturduğuna katılmadığını söyledi.
"Cloud AutoML, makine öğrenimi geliştiricilerinin yerini alacak şekilde değil, makine öğrenimi geliştiricileri için derlemek üzere tasarlandı."
Cloud AutoML'nin temel araştırma ve geliştirme lideri şunları söyledi: Panik yapmayın.
Li Jia, Google Cloud AI Ar-Ge Direktörü ve Google AI Çin Merkezi Başkanı
ML farkı hala büyük
Li Jia, AI kullanıcılarını üç türe ayırır.
-
Çeşitli araçlara aşina olan ve güçlü AI yeteneklerine sahip geliştiriciler
-
Kendi modelinizi oluşturmanıza gerek yok, API kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılayabilir
-
Fikirleri ve verileri olan, ancak bunları nasıl kullanacağını bilmeyen transformatörler
Aslında, AutoML üçüncü tür kullanıcıları hedeflemektedir. Google'ın hedefi, gelecekte bu tür şirketlerin çok sayıda makine öğrenimi yeteneğini işe almasına gerek kalmaması, eğitim verilerini etiketlemek için çok fazla zaman harcamasına gerek olmaması, doğrudan kendi özelleştirilmiş öğelerini alabilmeleridir.
Başka bir deyişle, AutoML, makine öğrenimini kullanma eşiğini düşürerek, makine öğrenimi konusunda sınırlı bilgiye sahip daha fazla kişinin Google düzeyinde yapay zeka teknolojisini ürün cilalamaya uygulamasına olanak tanır.
AutoML'yi başlatmanın temel nedeni ve nihai hedefi budur.
Herkes makine öğrenimini kullanmaya başladığında, AI daha fazla fırsat yaratabilir.
Li Jia, AutoML gibi ürünlerin varlığından dolayı gelecekte çeşitli AI ürünlerinin ortaya çıkacağını söyledi.Sektörü ve ürünleri anlayan daha fazla insan, AI teknolojisinin endüstrisini gerçekleştirmesini sağlamak için mevcut uzmanlıklarını kullanabilir ve ürün değeri.
Bu boş konuşma değil.
Cloud AutoML'nin piyasaya sürülmesinden sadece iki hafta sonra, kayıtlı kullanıcı sayısı, Li Feifei ve Li Jia'nın beklentilerinin ötesinde çok çeşitli arka planlar ve çeşitli uygulama senaryolarını kapsayacak şekilde hızla 10.000'i aştı.
Li Jia iç geçirdi: Sting'i uçurduğu için.
Örneğin, Zoological Society of London, vahşi hayvanları tanımlamak için AutoML'yi kullanıyor. Daha önce de ihtiyaçları vardı, ancak bütçe bu kar amacı gütmeyen kuruluşu göz korkutucu hale getirdi.
Çöp algılamada kullanılmak, plastik şişeleri AutoML Vision aracılığıyla tanımlamak gibi daha az beklenen uygulamalar da vardır.
Kısacası, süslü kullanım.
Li Jia, yaklaşık 21 milyon geliştiricinin gelecekte bu API'ler veya AutoML gibi ürünleri kullanabileceğini tahmin ediyor. AI teknolojisinin daha fazla ürün ve hizmete daha fazla girmesi bekleniyor.
Li Jia tarafından verilen rakam, "Şu anda, dünyada makine öğrenimi algoritmaları geliştirebilen 1 milyon insan var", yapay zeka yeteneklerinde büyük bir boşluk olduğunu gösteriyor. AutoML gibi ürünler, gelecekte yapay zeka geliştiricilerinin mevcut eksikliğini gidermeye yardımcı olacaktır.
Öyleyse makine öğrenimini iyi öğrenelim.
Bir yıllık araştırma ve geliştirme
AutoML bir geliştirme aracıdır. Makine öğrenimini anlamasanız bile, özelleştirilmiş bir makine öğrenimi modeli eğitebilirsiniz.
Google geçen yıl Mayıs ayında AutoML'yi piyasaya sürdü. O sırada Google CEO'su, sinir ağları tasarlamanın artık çok zaman aldığını ve yüksek profesyonel yetenekler gerektirdiğini söyledi. Bunu yalnızca küçük bir bilim adamı ve mühendis grubu yapabilir. Bu nedenle, Google yeni bir yöntem yarattı: Sinir ağlarının sinir ağları tasarlamasına izin veren AutoML.
Bu yöntem, AI'nın AI tasarlamasına izin vermektir. Şimdi Google bu beceriyi tekrar buluta koydu.
Ancak Cloud AutoML'nin piyasaya sürülmesi kolay değil.
Li Jia, Qubit'e, Li Feifei ve Google Cloud'a katıldığında, ürünler biçiminde en son yapay zeka araştırmalarını ve teknolojisini paylaşmak için benzer yapay zeka uygulamalarını başlatmaya başladıklarını söyledi.
Yaklaşık bir yıllık araştırma ve geliştirme sürecinde, Google Cloud, Google Brain ve Google'ın araştırma ekibi birlikte yakın bir şekilde çalıştı ve kullanıcı ihtiyaçları nedeniyle ürün cilalandı ve birden fazla tur için değerlendirildi.
Bu tür Teknoloji-Gereksinimler-Ürünler Geliştirme sürecinde birçok zorluk vardır. Örneğin, AutoML ürünlerinin araştırma ve geliştirilmesinde, bilgi işlem kaynak gereksinimleri açısından öğrenmeyi öğrenme sorununun onları oldukça zahmetli hale getirdiğini söyledi.
Sonunda ekip iki atılım gerçekleştirdi:
İlk olarak, çok basit transfer öğrenimi (transfer öğrenimi), geliştiriciler sonuçları bir dakika veya birkaç dakika içinde çalıştırabilir;
İkincisi, öğrenmeyi öğrenmek diğer uygulamalarla birleştirildiğinde, performans ve etki de tatmin edicidir, mevcut ürün düzeyinde etki elde edilse bile, başka bir gün sürecektir.
Li Jia, genel bir şirketin benzer etkilere ulaşması durumunda kendi uzmanlarını işe alması, ardından makine öğrenimi algoritmaları tasarlaması, veri toplaması ve olgun bir ürünün piyasaya sürülmesini beklemesi gerektiğini açıkladı ki bu aslında aylar hatta yıllar alabilir.
Dahası, mevcut sonuçlara göre, AutoML tarafından otomatik olarak oluşturulan model, görüntü sınıflandırma uzmanları tarafından tasarlanan modelden zaten daha iyidir, ürün geliştirme döngüsü büyük ölçüde azalır ve işletmenin maliyeti büyük ölçüde azalır.
Bu yüzden Li Jia inanıyor: AutoML bir tehdit değil, AI refahıdır.
Sektör geniş ve harika bir kombinasyona sahip
Li Jia ayrıca yapay zekanın hayatın her alanına gidecek uzun bir yolu olduğuna inanıyor. Konferansta, çeşitli dikey endüstrilerde AI akıllı sistemlerin uygulamasını paylaşarak eğitim, tıp ve diğer endüstrilerdeki değişiklikleri vurguladı.
Toplantıdan sonra "AI + endüstrisinin" mantığını anlattı.
Li Jia, bir yandan bunun Google Cloud tarafından üstlenilen görevle ilgili olduğunu söyledi. bulut , Yapay zekanın en son araştırma ve mühendislik ürünlerini seri olarak birbirine bağlamak ve yaşamın her kesimini üretken bir şekilde güçlendirmek.
Öte yandan, araştırma ve ürün dengesini içerir. "Araştırma daha cesur olabilir. Hem acil hem de zorlayıcı sorunları çözmek, ancak ürünlerin kullanıcıların dikkatini ve teknolojik olgunluğu birleştirmesi gerekir."
Şu anda, tıbbi bakım ve eğitim gibi iyi çözümlere odaklanan ancak iyi çözümlerden yoksun alanlarda, Google Cloud AI ekibi işleri iyi yapmak için daha fazla kaynağı keşfetmeye ve yoğunlaştırmaya odaklanacak.
Daha fazla alan ve senaryoya gelince, AutoML gibi ürünler, geliştiricilerin ve şirketlerin kendi koşullarına göre uygulama sınırlarını genişletmelerine olanak tanır.
Dediği gibi: AI'nın ulusal sınırları yoktur ve AI'nın refahının sınırları yoktur.
Tümünde AI
Ve dünkü konferans sahnesinden değerlendirilirse, Google'ın AI refahı gerçekten her yerde mevcuttur.
Sahada üç uygulama gösterildi.
İlki, stil becerilerini edinmek için AI kullanan ve bir insan fotoğrafından 5 dakika içinde bir stil çizimi oluşturan bir eskiz robotudur;
İkincisi, yerleşik bir Google Asistanına sahip bir AI etkileşimli bar sayacıdır. Ses, "bara" ne içmek istediğinizi söyler ve ardından AI, yüksek seviyeli ve istikrarlı bir kokteyl ortaya çıkarır ve barla sohbet edebilirsiniz ...
Üçüncüsü, sizin de bir fotoğrafınızı çeken Google Cultural Institute uygulaması ve ardından makine, tarih ve sanat tarihinde size benzeyen "imajı" hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı oluyor. Daha eğlenceli. Tarihi ve sanatı daha ilginç kılmak olmalı. Mobil uygulama uzun süre oynayabilir.
Ancak All in All'da AI hakkında uygulama sergilerinden daha fazlası var.
Geçmişte, bu Google Çin konferansı yıllık bir reklamcılık ve pazarlama etkisi görüntüleme konferansıydı: bir yılda dönüşüm oranı ne kadar arttı? Yeni başarılar neler? O halde, Google'ın yurtdışına çıkmasıyla hangi Çinli şirketler iyi performans gösterdi?
Kısacası: Google Greater China Partner Performance Conference.
Bununla birlikte, bu yıl hala reklam, pazarlama dönüşüm oranı ve denizaşırı markalara odaklanmasına rağmen en dikkat çekici olanı sıkça bahsedilen yapay zeka ... Öğleden sonra, yapay zeka destekli pazarlamanın ne getirdiğini tanıtmak için özel bir forum düzenlendi. Yeni değişiklikler.
Ek olarak, daha önce ortaya çıkmış bazı değişiklikler var.
Google Çin'in birkaç başkanının unvanları sessizce bazı değişikliklere uğradı. Bazıları başarı odaklıdır ve bazıları rüzgar odaklıdır.
Örneğin, başarı: Scott, Google Greater China başkanı unvanına ek olarak Google Kore başkanını ekledi; Li Jia artık ayrıca "Google AI China Center Başkanı" unvanına sahip.
Rüzgar yönü: Google Beijing Araştırma Enstitüsü'nün eski dekanı Zhao Zehong, yeni pozisyon TensorFlow Çin'in direktörüdür. AutoML gelecekte iyi gelişecek ve Çin'de bir direktör olacağı tahmin ediliyor. Şu anda TensorFlow başlangıç.
Buna ek olarak, başka bir "yeni gelen" de ilk çıkışını yaptı: Geçen yıl Google Greater China'nın yeni atanan CMO'su Huang Jiezhong. Halkının ticari popülaritesi olmayabilir - eğer dikkat ediyorsanız, geçen yıl hip hop yükselişteyken, Google Translator hip hop kahramanı Ouyang Jing'i (MCJin) Çin'de benzeri görülmemiş bir reklam dalgası yaymaya davet etti.
Toplantıda ayrıca küçük bir ilan vardı. Google çeviri çalışır .
İşe yarıyor.
Çıkarım açıktır, ancak kavun yemekten korkan insanlar daha çok yorum yapmayı seveceklerdir.
Konuların ve duyguların harekete geçirildiği Google'a gelince, herkes iyi bilir, ancak aşk adına bu beklentiler aslında çok belirsiz ve uzaktır.
İster AI Çin Merkezi olsun, ister AI donanımındaki bazı yeni küçük adımlar, tümünün bu beklentiyle sınırlı ilgisi var.
To B'nin Google China'sı iyi gitmiyor mu?
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
