谷歌希望通过Google Photo中的图片标注来帮助训练其人工智能

来源:CNBETA  责任编辑:小易  

在加入谷歌一年后,21131月18日凌晨,谷歌5261云负责人、首席科学家李4102飞飞通过自己的推特账号和1653博客宣布了谷歌云取得的里程碑进展:可自动设计、建立机器学习模型的服务——AutoML Vision。“我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。这是一款能让每个人都有能力构建机器学习模型,却无需机器学习经验的产品。这是“人工智能民主化”的重要进展!也是令人振奋的团队合作结果。”李飞飞在自己的推特账号上写渗正道。这款面向公众的产品,意味着谷歌正在努力让人工智能成为每个人都会使拦历用且容易上手的工具,也降低企业开发人工智能的门槛。除了在自己的推特上介绍此款新产品外,李飞飞还与谷歌人工智能研发负责人李佳共同撰写了博客,详细介绍了新产品。AutoML Vision是一款提供自定义图像识别系统自动开发的服务。用户只需要将自己的数据上传,就可以直接在谷歌云上训练和管理模型。也就是说,即使是没有机器学习专业知识的的人,只需了解模型基本概念,就能借这项服务轻松搭建定制化的图像识别模型。但目前谷歌并未透露该服务如何收费。谷歌的cloud_auto_ml如何使用?目前,迪士尼已通过AutoML建立图片分类模型,依据角色、种类和颜色等分类标示产品,并导入搜寻的功能中,让消费者搜寻商品更加方便且准确。另外,美国流行服装零售商Urban Outfitters也通过AutoML来分类商品。除了图像识别,谷歌未来还计划将AutoML服务拓展到翻译、视频和自然语言处理等领域。在博客中,两位女科学家认为谷歌简喊搜这款产品的优势在于以下三点:一是即使用户的机器学习专业知识有限,也可以获得更准确的模型。二是能更快速的建立模型,用户可以在几分钟内或者在一天内构建完整的能用的模型。三是易于使用,用户操作的界面简洁清晰。谷歌博客截图这些优势也在一定程度上解决了当前人工智能在工业界发展的一些瓶颈。首先,从目前的情况看,世界上只有少数企业能够支付得起人工智能以及机器学习的人才招募和研发预算,这意味着企业可以创建的高级机器学习模型非常有限。其次,即便是有能力的公司,也需要大量的精力来管理和构建自定义的机器学习模型和其中复杂的研发过程。AutoML Vison操作界面那么谷歌是如何做到的?AutoML由控制器(Controller)和子网络(Child)2个神经网络组成,控制器生成子模型架构,子模型架构执行特定的任务训练并评估模型的优劣反馈给控制器,控制器将会将此结果作为下一个循环修改的参考。重复执行数千次“设计新架构、评估、回馈、学习”的循环后,控制器能设计出最准确的模型架构。2017年3月份,谷歌就推出了机器学习服务Google Cloud Machine Learning Engine,帮助具有机器学习专业知识的开发人员轻松构建适用于任何规模、任何类型数据机器学习模型。不过,那时候的机器学习服务需要使用大量的数据,才能训练出一般(General)的预测模型,难以符合每家企业的需求。这次推出的AutoML则更进一步,直接为企业提供机器学习技术来建立自家的模型,也推动了谷歌“人工智能民主化”的战略目标。不过,虽然谷歌称AutoML是市面上唯一提供类似服务的产品,但此前Clarif.ai、微软的认知服务,以及IBM的Watson视觉识别也能让曾提供给用户定制预先训练好的视觉、语音识别和决策模型的服务www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

谷歌更新了Android上的Google Photos应用,增加了一个新的选项,让用户可以告诉搜索巨头他们图片的内容。通过给这些图片打上标签,谷歌可以改进其对象识别算法,从而使照片更加实用。这是人工智能发展的一个良性循环,最适合像谷歌这样拥有大量数据和大量用户的科技巨头部署。

利用人工智能,谷歌将强化自己的搜索能力,加强公司在该领域的竞争优势。而使用TensorFlow,该公司的开源应用程序为其他基于云的平台创建了先例,并允许研究团体利用公司的资源来推进 AI 的集成。

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谷歌翻译属于机器翻译,是典型的多边缘交叉学科的成果。

这根本不是什么稀奇的做法。机器学习系统不仅仅是自己学习,这些应用中的绝大多数都需要使用人类标注的数据进行教学。这和验证码要求你识别图像中的汽车和摩托车的原因是一样的。通过识别这些对象,你也在训练AI做同样的事情。

谷歌一年投资几百亿美元研究人工智能,技术水平在世界上都是领先的。

该功能出现在最新版本的谷歌照片中。只要点击应用菜单中的搜索按钮,向下滚动,你就会看到一个 "帮助改进Google Photos "的选项。据9to5Google报道,点击它,你会看到四个任务:描述你对照片的打印偏好;你喜欢的拼贴或动画;识别哪些照片属于哪些节日活动(如圣诞节或万圣节);识别照片的内容("说出这张照片中最重要的东西")。

人工智能,能做什么? 对于一般用户来说,人工智能更多的只是在智能音箱、手机上的“智能助手”中出现。他们最大的用途,也只是为你打打电话、设置日程和管理家中的智能家电。做的,应该都是一些简单且琐碎的事。 但在AlphaGO 出现后,相信很多人

谷歌表示,可能需要时间才能看到你的贡献对你的账户产生的影响,但你的投入将有助于改进现有的功能,并建立新的功能;例如,改进关于哪些照片需要打印的建议,或者你想要的更高质量的创作。您可以随时删除您的答案。" (要这样做,点击屏幕右上方的三点菜单,然后点击 "删除我的答案")。

在过去几十年里,人们对于人工智能潜力的想象还仅仅局限在好莱坞的科幻大片当中。不管是《银翼杀手》,还是《终结者》,人工智能总是与遥远而阴暗的未来相联系。然而,自2014年谷歌以4亿美元收购人工智能创业公司DeepMind,至如今其旗下的机器人

虽然这看起来是谷歌照片应用的一个新功能,但其底层软件的历史要久远得多。这个过程由 "Crowdsource by Google "提供支持,这是该公司在2016年推出的一个众包平台。它将数据标签游戏化,让用户通过完成验证地标、识别文本片段的情绪(例如,评论是正面还是负面)、抄写手写笔记等任务,以及其他类似的工作来获得积分和徽章。不过要说明的是:用户的工作除了得到谷歌的虚拟嘉奖外,并没有得到任何真正的奖励。

在击败了围棋这一古老的人类2113棋5261类游戏以后,谷歌现在正着眼4102于全球最受欢迎的运动足球,训练它1653的下一波人工智能技术踢足球。2017年,在与谷歌的人工智能程序AlphaGo比赛之前,中国围棋选手柯洁参加未来围棋峰会的开幕式。该美国互联网巨头在6月发表的研究显示,它的“大脑团队”(Brain Team)正在研究一项名为“谷歌研究足球环境”的游戏,训练智能代理人与周围的环境交互,并解决复杂的任务。他们希望该项研究能够给无人驾驶汽车、机器人等现实世界的人工智能应用带来启发。谷歌于今年早些时候在知名开源社区Github上以开源代码形式发布了“谷歌研究足球环境”的测试版。根据谷歌人工智能博客上的公告,这款游戏在开发时使用的公开名称是“可玩性足球”(Gameplay Football),它拥有逼真先进的游戏模拟效果,其中涉及进球、犯规、角球、点球和越位。当下,各家科技巨头纷纷努力开发人工智能技术的潜能。人工智能是机器学习的一种形式,被称为第四工业革命。从自动驾驶汽车到智慧城市基础设施,再到物联网(IoT)应用和车间自动化,人工智能正越来越多地渗透到日常生活和工作的方方面面。2017年,谷歌母公司Alphabet旗下DeepMind Technologies的电脑程序AlphaGo以3比0击败了世界顶级围棋选手柯洁。这一“斯普特尼克时刻”也促使中国寻求在人工智能领域迎头赶上。柯洁完败后落泪,称谷歌开发的人工智能程序“完美,没有任何缺陷,没有心态波动”。AlphaGo在三场比赛中接连击败了谷歌人工智能足球的研究工作由公司在苏黎世的大脑团队的机器学习研究员卡罗尔·库拉奇(Karol Kurach)领导。根据谷歌的人工智能博客文章,足球被认为对人工智能强化学习特别有帮助,因为该运动需要“身心合一”,需要在瞬时的身体控制和概念学习之间取得自然的平衡,比如准确传球和领悟高水平的技战术。谷歌的DeepMind在2017年推出了AlphaGo Zero,该程序不需要人类专家的帮助来训练自己。AlphaGo Zero被认为比打败柯洁的版本更加强大,因为它与自己对战,从自己的经验中学习,因为足球是一类比较重要的运动,在全世界范围内都是,根据谷歌人工智能博客上的公告,这款游戏在开发时使用的公开名称是“可玩性足球”,因为世界上对于足球这运动的投入越来越多了,因为足球运动,能代表很多内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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