Развитие искусственного интеллекта на примере IT-гиганта. Обзор достижений компании Google

За свою почти двадцатилетнюю историю компания Google прошла путь от обычного Интернет-поисковика до гиганта IT-индустрии, имеющего имидж одного из самых успешных инноваторов современности. В настоящий момент достаточно важным направлением развития компании является искусственный интеллект, и это не должно никого удивлять.

Ориентация Google на искусственный интеллект родилась не внезапно. В связи с интенсивным развитием высокоинтеллектуальных машин, весь бизнес компании уже достаточно давно базируется на исследованиях в этой области.

Эзра Готтейл, аналитик Technology Business Research

Развитие искусственного интеллекта в Goggle

Нацеленность Google на искусственный интеллект связана со стремлением компании значительно расширить рамки возможностей своих продуктов. Для этого IT-гигант активно скупает стартапы, специализирующихся на исследованиях в области искусственного интеллекта, а также вкладывает значительные финансовые средства в свои собственные научные лаборатории, попутно нанимая на работу лучшие умы отрасли. Так, в Калифорнии была создана исследовательская лаборатория будущего – Google-X, занимающаяся исключительно передовыми технологиями, в числе которых особое место занимает искусственный интеллект. Кроме этого, большие инвестиции были сделаны в научно-исследовательский центр искусственного интеллекта Research Centre for Artificial Intelligence (the DFKI) в Германии. В этом центре порядка 450 ученых занимаются разработкой языковых технологий, виртуальной реальностью и встроенным интеллектом.

Среди главных приобретений IT-гиганта в области искусственного интеллекта можно выделить стартап DeepMind, специализирующейся на обучении машин и использовании инновационных алгоритмов, Boston Dynamics, занимающуюся созданием роботов, проект Flutter, который связан с распознаванием жестов, и компанию Nest, разрабатывающую технологии для умного дома.

Основной упор при развитии искусственного интеллекта Google делает на глубокое машинное обучение.

Машинное обучение — это главный революционный способ, с помощью которого мы пересматриваем всё, что делаем. 

Сундар Пичай исполнительный директор Google 

Технология глубокого машинного обучения легла в основу программы AlphaGo, которая была разработана департаментом искусственного интеллекта DeepMind. Данная программа сумела впервые в истории обыграть в игру Го её абсолютного чемпиона Ли Седоля, о чём пару месяцев назад активно упоминалось во всех мировых новостях (об этой победе более подробно рассказывалось в нашем предыдущем обзоре). Многие эксперты сходятся во мнении, что этой победой Google сделал огромный скачок в развитии искусственного разума и что теперь наступает новый этап в области высокоинтеллектуальных машин.

Развивая систему DeepMind, разработчики Google провели ряд успешных экспериментов с её использованием в среде виртуальной реальности. В результате, искусственный интеллект получил практически неограниченный объём исходной информации для самообучения, поскольку данная среда позволяет достаточно легко воспроизводить даже самые сложные ситуации. Например, виртуальную среду можно использовать для обучения роботов и беспилотных автомобилей. При этом, анализируя последние новости, можно предположить, что основную ставку Goggle решил сделать именно на беспилотные автомобили. В ряде иностранных СМИ появлялась информация о том, что проект Boston Dynamics, занимающийся созданием роботов, будет в ближайшее время продан автомобильному концерну Tyota, который в конце 2015 года инвестировал в искусственный интеллект порядка 1 млрд $.

Проектом автомобилей, которые полностью управляются электроникой, Google занимается начиная с 2009 года. По словам представителей компании, беспилотные автомобили позволят создать полностью интеллектуальную транспортную систему и снизить до нуля вероятность гибели людей на дорогах.

Важным шагом на пути к созданию такой системы стал процесс изменения трактовок правил дорожного движения. Национальная администрация безопасности дорожного движения США (NHTSA) заявила, что готова классифицировать систему искусственного интеллекта в качестве водителя транспортного средства, если она будет полностью управлять автомобилем.

Если человек не управляет автомобилем, разумно признать „водителем“ систему, отвечающую за движение.

Пол Хеммерсбаух, юридический советник  Пол Хеммерсбаух

Созданием роботизированных автомобилей занимается специализированный отдел Google X, и в настоящий момент эти транспортные средства проехали по дорогам США более 2 млн км без водителя. Безусловно, проводимые испытания не всегда проходят успешно, однако интеллектуальность беспилотных автомобилей растет с каждым годом.

Беспилотный автомобиль Goggle на дорогах США

Развитие поисковика

Перваначальная задача Google в области искусственного интеллекта заключалась в улучшении работы поисковика компании. Развивая это направление, Google создала систему RankBrain, которая сейчас обрабатывает в сутки миллиарды запросов пользователей.

В основу RankBrain разработчики ввели так называемые векторы – письменные языки, внедренные в математические объекты и доступные для считывания системой. При этом применяемые алгоритмы работы являются самообучающимися. Они опираются на результаты анализа пользовательского поведения и предыдущую историю поиска, что позволяет распознавать в запросе наиболее важные слова и анализировать их контекст. Если машине неизвестно какое-либо слово, то она может по соответствующему контексту «догадаться», какие слова и фразы могут иметь похожие значения, и, исходя из этого, отфильтровать запрос.

Разработчики Goggle периодически обновляют RankBrain, заливая в не` огромные объёмы новых данных с целью добиться ещё большего эффекта при работе системы с новыми концептами.

Помимо системы RankBrain Goggle активно применяют искусственный интеллект для создания «диалоговой модели» поиска. Уже сейчас пользователи имеют возможность вводить запрос в поисковик, используя голосовые команды, что демонстрирует новый уровень взаимодействия машины и человека. Также совсем недавно компания запатентовала метод анализа реакции пользователя на выданные ему результаты интернет-запроса. Для этих целей разработчики предлагают использовать фронтальную камеру, расположенную на ноутбуку или смартфоне. С помощью данной камеры предполагается следить за лицом пользователя, и анализируя отражающиеся на нем эмоции (расширения зрачков, частота моргания, подергивание мышц и т.д.), составлять рейтинг страниц. Те страницы, которые вызывают у пользователей позитивные эмоции, будут на вершине поисковой выдачи, в то время как неинтересным и бесполезным ресурсам будет присвоен низкий рейтинг.

Иллюстрация принципа работы системы распознавания лиц.Источник: https://geektimes.ru

Искусственный интеллект в приложениях Google и испытание творчеством

На недавней конференции «Google IO», которая проходила с 18 по 20 мая в Калифорнии, IT-гигант показал ряд своих новых приложений, в которых также активно используются достижения в области искусственного интеллекта. Так, существенно доработав программу Google Now, разработчики представили голосовой помощник Assistant, который теперь не только умеет понимать более сложные вопросы пользователя, но и эффективно работает с уточнениями в контексте предыдущего ответа. На презентации этот умный помощник сначала посоветовал, какой фильм посмотреть, и затем, после ряда уточнения, самостоятельно заказал билеты в кино.

Google Assistant заказывает билеты в кино

По словам представителей компании, Asistant способен отвечать на вопросы вроде «Кто построил это здание?». В этом случае, помощник по геолокационным данным вычислит местоположение пользователя и даст подробный ответ.

Уникальные возможности Google Assistant эффективно применяются в других разработках компании - Google Home и Allo. В Google Home помощник дает возможность более эффективно управлять бытовым оборудованием в рамках концепции «умного дома». Получить более полное представление о данном устройстве можно, посмотрев следующий видеоролик:

Мессенджеру Allo искусственный интеллект позволяет самообучаться и предугадывать ответы на сообщения, которые поступают пользователю. Например, на вопрос «Сходим сегодня в кино?» приложение предложит варианты ответов, вида «Конечно», «Когда?», а в случае, если придёт сообщение с фотографией собаки, то программа, предварительно распознав её, даст варианты ответа, например, «Хорошенькая собачка!».

Помимо развития приложений, ориентированных на обычного пользователя, Goggle совсем недавно решила создать проект по изучению креативных способностей искусственного интеллекта, таких как сочинение музыки, написание картин и литературных произведений. Группу Magenta, которая будет этим заниматься, возглавил сотрудник проекта Google Brain Дуглас Эк. Все свои исследования разработчики планируют проводить на базе системы TensorFlow, а результаты выкладывать в открытый доступ.

Буквально на днях в рамках проекта была создана программа, позволяющая импортировать музыкальные файлы MIDI-формата в систему TensorFlow, с целью обучить искусственный интеллект. После обучения машина должна начать писать музыку самостоятельно.

Помимо музыки, в мае этого года искусственный интеллект начал писать свои первые литературные произведения.  Проанализировав 11 тысяч неизданных книг, искусственная нейронная сеть научилась имитировать разговорную речь и написала стихотворение, правда, пока весьма мрачноватое:

«Он надолго замолчал.
Он смолк на мгновение.
На секунду стало тихо.
Было темно и холодно.
Возникла пауза.
Теперь мой черёд».

С помощью литературных произведений IT-гигант планирует не только проанализировать креативные возможности искусственного интеллекта, но и тем самым научить его лучше понимать пользовательские запросы в поисковике. Обучаясь, машина сможет «воочию увидеть», как человек по-разному может формировать запросы для поиска необходимой информации.

Искусственный интеллект в ЦОД

Тестируя искусственный интеллект в своих продуктах, Goggle продвинулась настолько далеко, что в 2014 году решилась использовать его в ЦОДах (центрах обработки данных). В своем докладе, ознакомиться с которым можно по этой ссылке, сотрудник компании Джим Гао достаточно подробно описал модель применения искусственного интеллекта для оптимизации потребляемой мощности ЦОДов. Помимо повышения энергоэффективности центров, искусственный интеллект, по мнению разработчиков, должен также помочь в улучшении структуры хранения и обработки данных.

Даллаский ЦОД Google, где в 2014 году впервые был использован искусственный интеллект.

На недавней конференции «Google IO», помимо демонстрации новых продуктов, компания Goggle также публично призналась, что уже около года использует в своих ЦОДах самостоятельно разработанные ускорители Tensor Processing Units (TPU). Данные ускорители предназначены для проведения исследований в области глубокого машинного обучения (возможно, с акцентом на выполнение операций с половинной точностью или FP16).

Представители компании отказались предоставить информацию о спецификациях ускорителя, однако намекнули на его уникальную сущность. По прогнозам Google, данная платформа на три поколения опережает аналогичные разработки конкурентов и позволит на «семь лет продлить работу закона Мура». Иными словами, платформы, выполненные на FPGA-матрицах или на процессорах общего назначения, включая графические процессоры, далеко позади возможностей Tensor Processing Units (TPU).

Tensor Processing Unit (TPU)

Достаточно интересен принцип исполнения платформы TPU, который соблюдает размеры обычных жестких дисков и располагается в штатных интерфейсных слотах HDD. Это позволяет выполнить стойки для искусственного интеллекта в виде набора, составленного из обычных корзин для накопителей.

Open Source

Некоторые свои наработки и достижения в области искусственного интеллекта Goggle публично выкладывают на принципах Open Source. Так, осенью 2015 года компания открыла доступ к системе машинного обучения TensorFlow, приложив к ней всю документацию и инструкции к использованию. TensorFlow позволяет создавать и обучать нейронные сети, которые дают возможность помочь разработчикам по всему миру в решении самых сложных задач. Например, сам IT-гигант использует данную систему в таких сервисах, как распознавания речи, для поиска фотографий в Google Photos, сервисе Smart Reply, предназначенного для автоматического ответа на поступившее письмо в Gmail, и для решения других задач.

В компании отмечают, что TensorFlow является легко масштабируемой. Её можно развернуть как на одном смартфоне, так и на тысячах компьютеров. Система может быть полезна учёным, разработчикам, инженерам и изобретателям в области анализа принципов обработки сложных данных. Ознакомится с документацией Tensor Flow можно на этом  сайте.  

Помимо TensorFlow, в мае этого года было объявлено о создании проекта OpenThread с открытым исходным кодом. OpenThread является адаптированной версией беспроводного протокола Thread, который был разработан компанией Nest (в последствии купленной Goggle) еще в 2014 году. Основной целью данного протокола является подключение устройств «умного дома». Thread является протоколом ячеистой сети с низким энергопотреблением и реализован на аналогичных радиоустройствах, которые применяются в оборудовании ZigBee.

Перспективы развития искусственного интеллекта в Goggle

Отвечая в начале 2016 года на вопрос касательно планов Google на искусственный интеллект, Сундар Пичаи отметил, что компания делает большие успехи в этом направлении. При этом он уклонился от обозначения точных временных сроков, упомянув лишь о намерении постепенно наделить интеллектом все продукты компании.

Наделив машины полноценным разумом человека, Google хочет, чтобы они не только накапливали знания, но и могли самостоятельно делать новые открытия. По мнению руководства компании, такие устройства совсем скоро заменят как компьютеры, так и мобильные устройства.

 Глядя в будущее, следующим большим шагом станет постепенное «угасание» понятия «устройство». Со временем сам компьютер, не важно в какой форме он будет представлен, станет вашим персональным умным помощником, решающим все проблемы. От Мобильного Мира мы перейдем к Эре Искусственного Интеллекта.

Сундар Пичаи

Многие эксперты сходятся во мнении, что, сделав сейчас большой акцент на искусственный интеллект, Google в будущем сможет на протяжении долгого времени занимать лидирующие позиций в этой отрасли.

Делая акцент на искусственном интеллекте, Google демонстрирует нам свою ориентацию на будущее. Позиционируя себя основным двигателем прогресса, компания уже давно проводит исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, поэтому меня нисколько не удивит, если она сможет продвигать свои технологии всё дальше и дальше. Сегодня все от неё этого ждут, поскольку Google явно показывает нам свои намерения стать лидером рынка.

 Брайан Блау, аналитик Gartner Брайан Блау

Однако не стоит забывать, что многие технологии Google пока не обладают по-настоящему высокоразвитым интеллектом, и некоторые из имеющихся разработок трудно назвать оригинальными. Так, Goggle Home похож на продукт Echo от компании Amazon, а мессенджеру Allo необходимо будет выдержать конкуренцию с аналогичными продуктами, выпускаемыми Facebook и Microsoft. Учитывая это, Google предстоит проделать еще достаточно большую работу, чтобы закрепить свои позиции на рынке искусственного интеллекта.

Андрей Иванов