Новости про Google и искусственный интеллект

Google использует ИИ для предсказания задержек авиарейсов

Информация о задержках авиарейсов весьма полезна, однако оглашение о задержках часто зависит от авиакомпании, и они не всегда заинтересованы в быстром обновлении сведений. Теперь в этом поможет Google.

Компания обновила свой сервис Flights, в котором не только стала сообщать о возможной задержке рейса, но и оценивать вероятность. Для этого система машинного обучения использует исторические данные для прогноза задержек и подсвечивает рейсы, если вероятность задержки составляет более 80%. При этом Google отмечает, что вам всё равно не стоит опаздывать на самолёт, ведь даже вероятность 99% не означает, что самолёт не улетит по графику. Зато такой прогноз может подсказать, сколько лишнего времени вам придётся провести в аэропорту.

Задержка рейсов

Также обновлённый сервис Google поможет вам сэкономить на перелёте. Пока он работает для 3 авиакомпаний: American, Delta и United. Благодаря новым возможностям можно оценить стоимость дополнительных сервисов в лоу-кост тарифах, таких как увеличенная ручная кладь или перевес багаж, а также сравнить эти траты со стоимостью обычных билетов.

Цена на рейсы

А вы видите ламантина на снимке?

Компания Google использует искусственный интеллект не только для улучшения своих сервисов, но и для помощи экологам и учёным, в очередной раз подтверждая своё звание «корпорации добра».

Нейронная сеть TensorFlow с открытым исходным кодом стала сердцем проекта, который помогает сохранить популяцию морских коров или ламантинов.

Ламантины

Несмотря на их внушительные размеры, биологам бывает довольно трудно отследить их перемещения. Чтобы сделать это исследователи проводили аэрофотосъёмку океана с дронов, однако найти даже таких крупных животных — весьма сложная задача. Для человека.

Вот одна из таких фотографий, сделанных с дрона:

Аэрофотоснимок моря

Вы видите на ней ламантина?

Прокрутите вниз для ответа.

Вот он:

Аэрофотоснимок моря

Используя открытое ПО Google TensorFlow исследователь Аманда Ходгсон из университета Мердок со своей командой создала детектор, который находит ламантинов на снимках. Ранние версии детектора позволяли найти 80% этих животных на аэрофотоснимке, сделанном дроном. В будущем же, как надеются исследователи, AI улучшит свою работу.

Также учёные полагают, что искусственный интеллект может быть приспособлен и для поиска других крупных млекопитающих, таких как горбатые киты и даже дельфины.

Искусственный интеллект Google обошёл Bing и Siri в тесте IQ

Трое исследователей: Фен Лиу, Йон Ши и  Йин Лиу, разработали тест IQ, нацеленный на проверку различных систем AI.

По их результатам AI от Google оказался самым сообразительным, набрав 47,8 баллов. Для сравнения, показатель 18-летнего человека — 96 баллов, а шестилетнего — 55,5.

Главные конкуренты Google отстали от него весьма заметно. Так, Bing и Baidu набрали по 31,98 и 32,92 очка соответственно. Худшим был Apple Siri, его результат составил 23,9 баллов.

Нейроны и синапсы

Исследователи отметили, что пока лучший искусственный интеллект не дотягивает даже до шестилетнего ребёнка, но они быстро сокращают разрыв. В 2014 году искусственные интеллекты Google и Baidu набирали по 26,5 и 23,5 очков соответственно. Это означает рост уровня интеллекта на 80% всего за два года (для Google), так что беспокойства Илона Маска о порабощении нас своими же компьютерами, возможно, не так уж и не обоснованы.

Исследование также разделяет искусственные интеллекты по градациям и типам в зависимости от направления использования. С полным исследованием можно ознакомиться по этой ссылке.

Google рассказала о втором поколении TPU

В ходе конференции Google I/O, организаторы продемонстрировали второе поколение тензорного процессора (TPU), который используется в искусственном интеллекте компании.

Новая модель процессора может быть использована как для обучения, так и для поиска взаимосвязей. А система из четырёх новых Cloud TPU обещает производительность системы машинного обучения на уровне 180 терафлопс. По словам Google, данный чип значительно производительнее решений на базе GPU, в связи с чем компания планирует предложить платформу Cloud коммерческим разработчикам.

Платформа Google Cloud

Что касается производительности, то Google пояснила, что обучение большой модели языкового перевода занимает целый день на 32 топовых GPU. Та же работа длится 6 часов на одной восьмой кластера, или на 8 TPU.

Первое поколение TPU компания Google представила в 2015 году. Эти процессоры используются в широком спектре облачных сервисов компании, включая поиск, перевод и Google Photos.

Google TPU обрабатывает данные в 15 раз быстрее обычных компонентов

Два года назад компания Google создала собственную интегральную схему под названием Tensor Processing Unit, которая предназначена для вычислительной фазы задач машинного обучения.

Изначально компания сообщала, что TPU должен улучшить производительность на ватт в характерных задачах на величину до 10 раз, по сравнению с традиционными CPU и GPU. И теперь, получив опыт эксплуатации, фирма провела исследование влияния производительности чипов этого типа.

Оказалось, что 10-кратный прирост в энергоэффективность был слишком скромным. На самом деле производительность возросла от 30 до 80 раз по отношению к обычным решениям и в зависимости от сценария. Если говорить о прямой производительности, то по словам Google TPU в 15—30 раз быстрее стандартного аппаратного обеспечения.

Эффективность TPU

На этом процессоре работает специальное программное обеспечение, основанное на фреймворке машинного обучения TensorFlow, и некоторая доля этого ускорения связана именно с этим фреймворком. Авторы исследования отметили, что у программистов ещё есть запас по оптимизации.

Компания Google увидела необходимость TPU ещё 6 лет назад. Глубинное обучение компания использует в разных проектах, включая поиск изображений, фотографий и перевод. По своей природе, машинное обучение довольно требовательный к ресурсом процесс. К примеру, инженеры Google отметили, что если бы люди использовали распознавание речи по 3 минуты в день, и она выполнялась бы без TPU, то компании пришлось бы удвоить количество центров обработки данных.

Google обеспечит голливудское увеличение изображения

Концепция улучшения пикселизованного изображения нам известна из многих голливудских фильмов, но, как и почти всегда, реальные технологии далеки от кино. Однако инженеры в Google Brain придумали способ приблизить фантастику к реальности.

Новая технология использует пару нейронных сетей, которые перерабатывают изображения 8x8 пикселей, чтобы воссоздать лицо человека, спрятанное за ним. Конечно, нейронные сети не увеличивают изображение без пикселизации, а создают новое, которое могло бы выглядеть как оригинал.

Интеллектуальное увеличение от Google

Как сказано выше, в процессе воссоздания лица участвуют две нейронные сети. Первая картирует изображение разрешением 8х8 точек в аналогично выглядящее изображение, но с большим разрешением. Это изображение используется в качестве скелета для второй сети, которая добавляет к картинке больше деталей на основе уже существующих изображений со сходными пиксельными картами. Затем полученные изображения двух сетей комбинируются, создавая конечную картинку.

Конечно, воссозданная картинка далека от реальности, так что эта технология бесполезна для спецслужб, однако пригодится при обработке снимков при необходимости экстремального увеличения.

Технология Google RAISR снижает трафик картинок вчетверо

Практически все тарифы мобильных операторов предполагают лимитированное использование трафика, и компания Google задалась целью заметно снизить потребление, разработав технологию сжатия изображений RAISR — Rapid and Accurate Image Super-Resolution (быстрое и точное изображение супер разрешения).

По сути, эта технология не является традиционным методом сжатия, она больше похожа на вид искусства, которым занимается система машинного обучения. Так, RAISR увеличивает эскизы изображений, полученные в меньшем разрешении, используя специальные алгоритмы машинного обучения. В конечном счете, искусственный интеллект восстанавливает отсутствующие детали, приводя изображение к оригинальному виду. В результате трафик при передаче изображений можно снизить на 75%, по сравнению с оригиналом, при сохранении большинства обозримых деталей.

RAISR

RAISR

Пока Google предлагает эту технологию лишь для сервиса Google+ и лишь для изображений, размещённых на сервисе. «В ближайшие недели» компания расширит сферу действия технологии и на другие свои сервисы.

Неизвестно, станет ли Google использовать эту технологию только для своих служб, или распространит её, как Brotli, однако нам, несомненно, хотелось бы увидеть её в работе таких загруженных изображениями сайтов, как социальные сети и онлайн магазины.

Искусственный интеллект Google придумал свой язык

Паниковать не стоит, но искусственный интеллект Google случайно (или не очень) создал свой собственный секретный язык. И этот язык был придуман нейронной машиной перевода (Neural Machine Translation — NMT) самостоятельно, без участия человека.

Новую нейронную машину перевода компания Google представила в сентябре, а внедрена она была совсем недавно. Новая система позволяет переводить предложения целиком, не деля его на части и лучше передавая смысл. Система NMT является самообучаемой, что значит, что она самосовершенствуется по мере работы.

Визуализация перевода между языками

Впервые система была использована для улучшения перевода с английского на корейский и обратно, а затем — с английского на японский и обратно. Инженерам было интересно посмотреть, сможет ли  машина переводить текст с корейского на японский без английского языка между ними. И ответ оказался «да», машина перевела текст напрямую.

Как Google AI добился этого немного не ясно. Оказалось, что NMT создал свой собственный внутренний язык «interlingua». Он оперирует концепциями и структурами предложений, а не эквивалентными словами. В результате, NMT создаёт более точные переводы, чем раньше. Создатели нейронного машинного переводчика не уверены в принципах работы нейронной сети и не могут сказать, каким образом осуществлено обучение прямому переводу между языками. Иными словами искусственный интеллект Google создал свой собственный язык, который мы, люди, не можем полностью понять.

Google Translate стал умнее

Компания Google уверяет, что ей удалось сделать машинный перевод более естественным, предложив его для смартфонов и веб приложения.

Поисковый гигант отметил, что теперь используется «нейронный машинный перевод», что позволяет переводить предложение целиком, вместо разделения его на части и дальнейшего перевода. В результате полученный текст оказывается более естественным, имеет лучший синтаксис и грамматику.

Google Translate

«За одно изменение было достигнуто больше улучшений, чем за все 10 лет», — заявил лидер продукта Google Translate Барак Туровски.

Кроме английского новая система перевода доступна ещё для восьми из 103 языков, поддерживаемых системой. Так, «нейронный» перевод поддерживает французский, немецкий, испанский, португальский, китайский, японский, корейский и турецкий языки. В компании отметили, что эти языки составляют 35% всех переводов, выполняемых сервисом. По информации Туровски, данный метод позволяет снизить ошибки на величину от 55% до 85%.

Google научился отвечать на сложные вопросы

За последние пару лет виртуальные помощники стали стандартом мобильной среды и даже настольных устройств. К примеру, Siri по-прежнему является частью рекламной кампании Apple для iPhone и iPad, а Cortana рекламируется как ключевая функция в Windows 10.

Наряду с развитием интеллектуальных систем у Microsoft и Apple, помощник Google также демонстрирует прорыв. Так, компания в своём блоге сообщила, что теперь приложение Google стало намного сообразительнее, поскольку теперь оно понимает и отвечает на сложные вопросы, с которыми не могло справиться ранее.

Обработка Google сложных вопросов

Отныне Google может понимать смысл, стоящий за вопросом, а также понимать цель задаваемого вопроса.

К примеру, виртуальный помощник теперь понимает:

  • Сравнительную степень (самый высокий, крупнейший и т.п.);
  • Упорядоченные запросы (Кто является самым высоким игроком Maverick?);
  • Временные связи (Какую песню записала Тэйлор Свифт в 2014 году?);
  • Сложные комбинации (Каково было население США, когда родился Берни Сандерс?).

Если у вас есть соответствующее приложение Google на смартфоне или планшете, то вы уже можете позадавать ему подобные сложные вопросы. Конечно, поиск информации на смартфоне не слишком удобен, но если теперь с ним можно будет разговаривать как с человеком, то почему бы им не пользоваться чаще.

Google открывает исходный код системы машинного обучения

Чтобы привлечь как можно большее число разработчиков и ускорить развитие технологии, компания Google решила открыть исходный код движка искусственного интеллекта, известного под названием TensorFlow.

Над этим проектом компания уже работает некоторое время, и система смогла принести плоды, например, в Google Photos, позволяя выявлять на снимках людей и места. Также технология работает в почтовом клиенте Inbox, который сканирует почту для облегчения подготовки ответов.

Google TensorFlow

Исполнительный директор Google Сундар Пичаи написал в своём блоге: «Всего пару лет назад вы не могли дать команду Google app в шуме улицы, или прочитать вывески на русском используя Google Translate, либо же мгновенно находить изображения своего лабрадуделя в Google Photos. Наши приложения не были достаточно умны. Но за короткий период времени они стали намного, намного умнее. Теперь, благодаря машинному обучению, вы можете делать все эти вещи довольно легко».

Директор отметил, что система «TensorFlow — быстрее, умнее и гибче, чем наша старая система, поэтому она может быть адаптирована к новым продуктам намного проще и богаче. Сегодня мы также открыли код TensorFlow. Мы надеемся, что это позволит сообществу машинного обучения, всем — от академических учёных до инженеров, до увлечённых, намного быстрее обмениваться идеями через работающий код, а не просто изучать документы».

Google улучшил распознавание речи

Среди всех больших компаний, использующих голосовые функции, компания Google стоит особняком. В отличие от Apple Siri и Microsoft Cortana, Google не персонифицирует свой голосовой помощник. Кроме того, Google обладает лучшим алгоритмом распознавания, который теперь получил дополнительные улучшения.

В недавнем сообщении в Google Research Blog, представитель команды исследователей речи рассказал о последних изменениях в алгоритме распознавания. Компания уже использует глубокую нейронную сеть, ту самую, с помощью которой получают странные картинки со «сновидениями» искусственного интеллекта, чтобы понять, что же именно вы пытаетесь сейчас сказать своему телефону. Теперь же фирма разработала и начала использовать рекурсивную нейронную сеть. Новый алгоритм моделирования речи позволяет учитывать временные зависимости, которые, по их словам, позволяют лучше анализировать каждый фрагмент аудио, ссылаясь на поступающие звуки.

Google Android

В результате пользователи получат более быстрое и точное распознавание речи. Компания также уверяет, что новый алгоритм более устойчив к распознаванию в шумном окружении. Новый алгоритм распознавания речи уже запущен для приложений поиска в iOS и Android, а также для голосового набора текста.

Google разрабатывает алгоритм расчёта калорий по фотографии

Компания Google подала патент на технологию Im2Calories, которая анализирует фотографию пищи и оценивает примерное количество калорий в этой еде.

Технология Im2Calories основывается на серии алгоритмов искусственного интеллекта, а инструмент анализа фотографий, конечно, не слишком точно, оценит примерное количество калорий в еде на сделанном снимке.

Этот проект ещё находится в разработке, а его появление ожидается только через несколько лет. Вполне вероятно, что в будущем Im2Calories будет представлен в виде приложений для Android и iOS.

ОК Google, сколько тут калорий?

Ещё одним интересным местом использования алгоритма станут ресурсы Twitter и Instagram, ведь именно там люди чаще всего выкладывают фотоснимки своей еды. Использование средства в собственной сети Google+ маловероятно, поскольку поисковый гигант мало заинтересован в поддержке этой платформы.

Сейчас можно подобрать аналогичные приложения на обе популярные мобильные платформы, но нет сомнений в том, что Google сумеет сделать более качественный продукт, благодаря отличным системам искусственного интеллекта, разрабатываемым компанией.