Сундар Пичаи, генеральный директор Google
Я работаю в Google уже 13 лет. И не устаю удивляться тому, что основная миссия компании — сделать информацию общедоступной и полезной — все так же актуальна. Новые технологии резко меняют мир, но мы по-прежнему стремимся решать сложные проблемы с помощью компьютерных наук и глубокого анализа.
Обычно самые трудные задачи влияют на нашу повседневную жизнь. Приятно видеть, что многие люди сделали Google частью своей жизни. Совсем недавно мы преодолели отметку в два миллиарда активных Android-устройств ежемесячно. Аудитория YouTube — один миллиард пользователей, и они смотрят миллиард часов видео в день. Жители разных регионов планеты ежедневно проходят и проезжают миллиард километров с помощью Google Карт. Такие цифры были бы невозможны, если бы не фокус на мобильные технологии, который заставил нас переосмыслить все продукты и приспособить их к новым способам взаимодействия, например, мультисенсорным экранам.
Сейчас мы видим новый тренд: мобильные технологии уступают место искусственному интеллекту. И вновь нам приходится адаптировать продукты к меняющемуся миру, который позволяет более органично взаимодействовать с устройствами и приложениями. Возьмем Google Поиск. Изначально в его основе лежала наша способность понимать текст на веб-страницах. Сейчас, благодаря развитию глубинного обучения, мы можем дать возможность людям по-новому использовать изображения, фотографии и видео. Камера теперь «видит», а вы можете говорить с телефоном и получать ответ. Голос и визуальная информация становятся не менее важными источниками для передачи информации, чем клавиатура и мультисенсорный экран.
Благодаря Google Lens камера смартфона не просто видит то, что видите вы, но и определяет объект вашего внимания и помогает вам совершить действие
Облачные тензорные процессоры (Cloud TPU) созданы специально для машинного обучения, а 64 таких устройства могут быть объединены в модуль (TPU pod) – суперкомпьютер с вычислительной мощностью 11,5 петафлопс.
И может быть полезен в науке, например, при секвенировании ДНК. Новый инструмент от Google.ai помогает исследователям быстрее определять генетические вариации.
Абу Кадер, старшеклассник из Чикаго, изучил TensorFlow с помощью YouTube и использует машинное обучение для улучшения маммографии.
Новая функция позволит любому человеку, который ищет работу, подобрать подходящие вакансии.
Ярким примером работы новых технологий стал Google Ассистент, который сейчас используется на 100 миллионах устройств. И каждый день он становится все умнее и полезнее. Устройство Google Home теперь способно различать голоса разных людей, поэтому каждый пользователь может взаимодействовать с ним по-своему. Мы также превратили в эффективный инструмент камеру смартфона. Google Lens — это набор алгоритмов, которые с помощью визуальных данных определяют, на что вы смотрите, и помогают совершать действия, используя эту информацию. И если вы когда-то лежали на полу в квартире друга, пытаясь разглядеть на задней панели маршрутизатора длинный и сложный пароль от Wi-Fi, теперь телефон может распознать его и автоматически подключиться к сети. И главное — чтобы использовать эти функции, вам не нужны специальные знания. Интерфейс и принципы взаимодействия подчас более интуитивны, чем, например, копирование информации на смартфоне из одного приложения в другое. Сначала мы внедрим функции Google Lens в Google Ассистент и Google Фото, но позже они непременно появятся и в других продуктах.
[Осторожно! Дальше много букв для специалистов!!!]
Новые технологии нуждаются в соответствующей вычислительной архитектуре. В прошлом году во время Google I/O мы рассказали о первом поколении тензорных процессоров (TPU), которые позволяют использовать алгоритмы машинного обучения быстрее и эффективнее. В этом году мы представили на конференции новое поколение этих устройств — облачные тензорные процессоры (Cloud TPU). Они оптимизированы как для работы, так и для тренировки и способны обрабатывать ОЧЕНЬ МНОГО информации. Вскоре компании и разработчики смогут воспользоваться всеми преимуществами облачных тензорных процессоров в Google Compute Engine.
Для нас очень важно, чтобы эти технологии служили не только пользователям Google, но и всем людям. Мы верим, что человечество может совершить прорыв в решении сложных социальных проблем, если ученые и инженеры получат мощные вычислительные инструменты. Однако и сегодня для этого ещё слишком много преград.
Мысль об этом лежит в основе Google.ai — инициативы, которая объединяет все наши усилия в области искусственного интеллекта. Цель Google.ai — снизить эти барьеры и стимулировать исследователей, разработчиков и компании к работе в этой области.
Мы хотим сделать искусственный интеллект доступнее и надеемся достичь этого, упростив процесс создания обучающихся моделей — нейросетей. Сейчас это крайне времязатратная и наукоемкая задача, эффективно работать с которой может только небольшая группа ученых и инженеров. Именно поэтому мы разработали AutoML — подход, который доказывает, что нейросети могут самостоятельно создавать другие нейросети. Мы надеемся, что благодаря AutoML через 3–5 лет сотни тысяч разработчиков смогут делать то, что сейчас доступно только нескольким докторам наук, — создавать нейросети для собственных нужд.
Кроме того, платформа Google.ai объединила исследователей Google с учеными и разработчиками для решения проблем во многих областях, и результаты этого сотрудничества оказались многообещающими. Мы использовали машинное обучение, чтобы улучшить алгоритм, который выявляет распространение рака груди в ближайшие лимфоузлы. Искусственный интеллект также помогает исследователям значительно быстрее и точнее угадывать свойства молекул и даже секвенировать человеческий геном.
Новый технологический сдвиг приведет не только к проведению самых передовых исследований и появлению футуристических устройств. Мы считаем, что он может открыть миллионам обычных людей свободный доступ к информации и новым возможностям. Например, почти половина работодателей США до сих пор сталкивается с проблемами при поиске людей на открытые вакансии. Одновременно с этим соискатели часто не знают, что совсем рядом кто-то ищет таких специалистов, как они. Все дело в объявлениях. Они находятся на веб-страницах недолго, их просматривает маленькое количество людей, а одна и та же должность в них часто называется по-разному. Это приводит к тому, что поисковым системам трудно классифицировать их. С помощью новой инициативы Google for Jobs мы надеемся связать компании с потенциальными сотрудниками и дать возможность соискателям узнавать об интересных предложениях. В течение нескольких недель в Google Поиске появится новая функция, которая поможет пользователям разыскивать вакансии с разным уровнем зарплаты и опыта, включая должности в сфере услуг, розничной торговле и других областях, которые всегда было сложно классифицировать.
Искусственный интеллект начинает приносить заметную пользу, и это очень вдохновляет. Конечно, он пока не играет в мире ключевую роль, однако чем быстрее мы сможем дать людям доступ к новым инструментам и методам работы с ними, тем больше выиграет человечество в целом.
Подробнее о множестве других анонсов конференции Google I/O, которые касались Android, Google Фото, виртуальной реальности и многого другого, вы можете прочитать в нашем англоязычном блоге.
