သင်အသုံးပြုထုတ်ကုန်သို့မည်သို့နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု embedded ဖြစ်ပါတယ်
Google ရဲ့အတုထောက်လှမ်းရေး (AI) ကိုနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေးဖွံ့ဖြိုးဆဲတာဝန်ရှိသည်ရဲ့ကုမ္ပဏီနောက်ကွယ်ကနည်းပညာ: DeepMind အရာနှစ်ခုရည်ညွှန်းနိုင်ပါသည်။ DeepMind လို့ခေါ်တဲ့ကုမ္ပဏီလည်း Google ၏မိခင်ကုမ္ပဏီဖြစ်သောဗျည်းအက္ခရာ Inc ကို, ၏လက်အောက်ခံဖြစ်ပြီး, DeepMind ရဲ့အတုထောက်လှမ်းရေးနည်းပညာ၏နံပါတ်သို့ယင်း၏လမ်းရှာတွေ့ထားပါတယ် Google ကစီမံကိန်းများနှင့် devices များ ။
သင်အသုံးပြုလိုလျှင် Google ပင်မ သို့မဟုတ် Google ကလက်ထောက် , ထို့နောက်သင်၏အသက်တာပြီးသားအချို့သောအံ့သြစရာနည်းလမ်းက Google DeepMind နှင့်အတူ intersected သိရသည်။
မည်သို့နှင့်အဘယ်ကြောင့် Google က DeepMind ကိုဆညျးပူးခဲ့သလား
DeepMind ၏ရည်မှန်းချက်နှင့်အတူ 2011 ခုနှစ်တွင်စတင်တည်ထောင်ခဲ့ "ထောက်လှမ်းရေးဖြေရှင်းရေး, ပြီးတော့တခြားအရာအားလုံးဖြေရှင်းနိုင်ကြောင်းကိုသုံးနိုင်သည်။ " ဒီတည်ထောင်သူနိုင်လိမ့်မယ်လို့အစွမ်းထက်ယေဘုယျ-ရည်ရွယ်ချက် algorithms အတွက်ပန်းတိုင်နှင့်အတူ neuroscience အကြောင်းကိုထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုလက်နက်စက်သင်ယူမှု၏ပြဿနာကိုဖြေရှင်း မဟုတ်ဘဲပရိုဂရမ်ခံရဖို့လိုအပ်နေထက်သင်ယူဖို့။
အဆိုပါ AI အလယ်ပြင်၌အများအပြားကြီးမားသောကစားသမားအတုထောက်လှမ်းရေးကျွမ်းကျင်သူများနှင့်သုတေသီများ၏ပုံစံအတွက်အတူတကွထား DeepMind ကြောင်းအခွက်တဆယ်၏ကြီးမားသောငွေပမာဏကိုမွငျလြှငျ, နှင့် Facebook ကို 2012 ခုနှစ်တွင်ကုမ္ပဏီ၏ဆည်းပူးရန်ကစားစေခဲ့သည်။
အဆိုပါ Facebook မှာသဘောတူညီမှုမပါဘဲကျဆင်းသွားပေမယ့် Google ကအတွက် swooped နှင့် ပတ်သက်. $ 500 သန်းဖြင့် 2014 ခုနှစ် DeepMind ရရှိခဲ့သည်။ DeepMind ထို့နောက်စဉ်အတွင်းဗျည်းအက္ခရာ Inc ၏လက်အောက်ခံဖြစ်လာခဲ့သည် 2015 ခုနှစ်တွင်ရာအရပျကိုယူကြောင်း Google ကကော်ပိုရိတ်ပြန်လည်ဖွဲ့စည်း ။
DeepMind ဝယ်ယူနောက်ကွယ်မှ Google ရဲ့အဓိကအကြောင်းရင်းဟာသူတို့ရဲ့ကိုယ်ပိုင်အတုထောက်လှမ်းရေးသုတေသန start ခုန်ဖို့ဖြစ်တယ်။ DeepMind ရဲ့အဓိကကျောင်းဝင်းဝယ်ယူပြီးနောက်လန်ဒန်, အင်္ဂလန်မှာကနျြရစျနေချိန်တွင်တစ်ဦးလျှောက်ထားအဖွဲ့က Google ထုတ်ကုန်နှင့်အတူ DeepMind AI အကိုပေါင်းစပ်အပေါ်လုပ်ကိုင်ဖို့ Mountain View, California မှာ Google ရဲ့ဌာနချုပ်မှာစေလွှတ်ခဲ့သည်။
Google က DeepMind နှင့်အတူအဘယျသို့ပွုခွငျးပါသလဲ?
သူတို့က Google မှကျော်သော့ပေးအပ်သည့်အခါထောက်လှမ်းရေးဖြေရှင်းရေး၏ DeepMind ရဲ့ရည်မှန်းချက်မပြောင်းခဲ့ပါဘူး။ အလုပ်အပေါ်ဆက်လက် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု လုပ်ငန်းတာဝန်-သတ်သတ်မှတ်မှတ်မဟုတျကွောငျးစက်သင်ယူမှုအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်သော။ ဒါက DeepMind အစောပိုင်းက AIs မတူဘဲတစ်ဦးသတ်သတ်မှတ်မှတ်တာဝန်ဘို့အစီအစဉ်မပါဆိုလိုပါတယ်။
ဥပမာ, IBM ၏နက်ရှိုင်းသောအပြာရောင်နာမည်ကြီးစစ်တုရင် Grandmaster ဂယ်ရီ Kasparov လုပ်ကြံ။ သို့သော်နက်ရှိုင်းသောအပြာရောင်ကြောင့်တိကျတဲ့ function ကိုဖျော်ဖြေဖို့ဒီဇိုင်းနှင့်တဦးတည်းရည်ရွယ်ချက်ပြင်ပအသုံးဝင်သောမဟုတ်ခဲ့ခံခဲ့ရသည်။ DeepMind, အခြားတစ်ဖက်တွင်, သီအိုရီအများအပြားကွဲပြားခြားနားသော applications များအတွက်အသုံးဝင်သောစေသည်သောအတွေ့အကြုံကနေသင်ယူဖို့ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။
DeepMind ရဲ့အတုထောက်လှမ်းရေးပင်အကောင်းဆုံးလူ့ကစားသမားထက် သာ. ကောင်း၏, Breakout ကဲ့သို့အစောပိုင်းဗီဒီယိုဂိမ်းကစားဖို့ဘယ်လိုလေ့လာသင်ယူခဲ့ပါသည်နှင့် DeepMind စွမ်းအားဖြင့်ကွန်ပျူတာတစ်လုံး Go ကိုအစီအစဉ်ကိုသုညတစ်ချန်ပီယံ Go ကိုကစားသမားငါးဦးကိုအနိုင်ယူနိုင်ခဲ့သည်။
စင်ကြယ်သောသုတေသနများအပြင် Google ကလည်း၎င်း၏သို့ DeepMind AI အပေါင်းစပ်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်ရှာဖွေရေးထုတ်ကုန် များနှင့်နေအိမ်နှင့် Android ဖုန်းများကဲ့သို့အစားသုံးသူထုတ်ကုန်။
ဂူးဂဲလ်ကဘယ်လိုသင့်ရဲ့နေ့စဉ်ဘဝကအကျိုးသက်ရောက် DeepMind ပါသလား?
DeepMind ရဲ့နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု tools တွေကို Google ရဲ့ထုတ်ကုန်များနှင့်ဝန်ဆောင်မှုများကိုတစ်ခုလုံးကို spectrum ကိုဖြတ်ပြီးအကောင်အထည်ဖော်ပြီ, ဒါကြောင့်သင်ဘာမှများအတွက် Google ကိုသုံးပါလျှင်, အချို့ကိုသင်လမ်းအတွက် DeepMind နှင့်အတူအပြန်အလှန်ပြီကောင်းတစ်ဦးအခွင့်အလမ်းရှိပါတယ်။
DeepMind AI အသုံးခဲ့သည်အထင်ရှားဆုံးနေရာများကိုအချို့ကမိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု, image ကိုအသိအမှတ်ပြုမှု, လိမ်လည်မှုထောက်လှမ်း, spam များကိုဖော်ထုတ်မယ်နှင့်ဖော်ထုတ်, လက်ရေးအသိအမှတ်ပြုမှု, ဘာသာပြန်ချက်, Street View နှင့်ပင်ဒေသခံရှာရန်ပါဝင်သည်။
Google ရဲ့စူပါ-တိကျမှန်ကန်သောစကားအသိအမှတ်ပြု
မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု, ဒါမှမဟုတ်စကားပြောပညတ်တော်တို့ကိုအနက်ကိုဘော်ပြမယ့်ကွန်ပျူတာများ၏စွမ်းရည်, အချိန်ကြာမြင့်စွာလှည့်ပတ်ခဲ့ပေမယ့်ရဲ့အကြိုက် Siri ကို , Cortana , Alexa နှင့် Google လက်ထောက်ကျွန်တော်တို့ရဲ့နေ့စဉ်ဘဝထဲသို့ ပို. ပို. ဆောင်ခဲ့ကြပါပြီ။
Google ရဲ့ကိုယ်ပိုင်အသံဖြင့်အသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ၏အမှု၌, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအကြီးအကြိုးသကျရောဖို့အလုပ်ခန့်ထားပြီးဖြစ်ပါသည်။ တကယ်တော့, စက်-သင်ယူမှုကလူသားတစ်ဦးနားထောင်တတ်သူအဖြစ်နည်းတူတိကျမှုရဲ့ရှိရာအမှတ်, အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားများအတွက်တိကျမှန်ကန်မှုတစ်ခုအံ့ဖှယျအဆငျ့အောင်မြင်ရန် Google ရဲ့စကားသံကိုအသိအမှတ်ပြုခွင့်ပြုလိုက်ပါတယ်။
သင်တစ်ဦးက Android ဖုန်းသို့မဟုတ် Google Home ကိုနဲ့တူမဆို Google ကထုတ်ကုန်ရှိပါက, ဒီသင်၏အသက်တာဖို့တိုက်ရိုက် real-ကမ္ဘာကြီးကိုလျှောက်လွှာရှိပါတယ်။ သင်သည် "အိုကေ, Google" ကိုမေးခွန်းတစ်ခုအားဖြင့်နောက်တော်သို့လိုက်ဟုပြောတိုင်းအချိန်, DeepMind Google ကလက်ထောက်သင်ပြောနေသောအရာကိုနားလည်ကူညီရန်၎င်း၏ကြွက်သား flexes ။
မှစက်-သင်ယူမှု၏ဤလျှောက်လွှာကို မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု အထူး Google ပင်မသက်ဆိုင်သည့်အပိုဆောင်းသက်ရောက်မှုရှိပါတယ်။ Google ပင်မရဲ့ DeepMind-powered စကားသံကိုအသိအမှတ်ပြုမှုနှစ်ခုသာလိုအပ်ကြောင်း, ပိုကောင်းတဲ့ voice commands ကိုနားလည်ရန်ရှစ်မိုက်ခရိုဖုန်းကိုအသုံးပြုထားတဲ့ Amazon ရဲ့ Alexa, မတူဘဲ။
Google က Home နဲ့လက်ထောက် Voice ကိုမျိုးဆက်ကျောင်းသားများ
ရိုးရာမိန့်ခွန်းပေါင်းစပ် concatenative Text-to-speech (၏ TTS) လို့ခေါ်တဲ့တစ်ခုခုအသုံးပြုသည်။ သငျသညျမိန့်ခွန်းပေါင်းစပ်၏ဤနည်းလမ်းကိုအသုံးပြုတဲ့ကိရိယာနှင့်အတူဆက်ဆံသောအခါ, မိန့်ခွန်းအပိုင်းအစများနှင့်ပြည့်ဝ၏တစ်ဦးဒေတာဘေ့စဆှေးနှေးနှင့်စကားများနှင့်စာကြောင်းများသို့သူတို့ကိုငါတည်ဆောက်ရမှာပါ။ ဒါကထူးဆန်း inflected စကားရလဒ်များနှင့်စကားသံကိုနောက်ကွယ်ကလူသားတစ်ဦးမျှမရှိကြောင်းများသောအားဖြင့်တော်တော်လေးရှင်းရှင်းလင်းလင်းပါပဲ။
DeepMind WaveNet လို့ခေါ်တဲ့စီမံကိန်းကိုနှင့်အတူအသံဖြင့်မျိုးဆက်ကိုဖြေရှင်းပေးခဲ့သည်။ ဤသည်ပိုပြီးသဘာဝကအသံမှ, သင်သည်သင်၏ဖုန်းတွင်သင်၏ Google မူလစာမျက်နှာသို့မဟုတ် Google လက်ထောက်စကားပြောသည့်အခါသငျသညျနားထောငျတတျတူ, သူတွေဟာ-generated အသံခွင့်ပြုပါတယ်။
WaveNet လည်းစစ်မှန်သောလူ့မိန့်ခွန်း၏နမူနာအပေါ်မှီခိုပေမယ့်တိုက်ရိုက်ဘာမှ synthesize သူတို့ကိုမသုံးပါဘူး။ အဲဒီအစား, ကကုန်ကြမ်းအသံ waveforms အလုပ်လုပ်ပုံကိုသင်ယူဖို့လူ့မိန့်ခွန်း၏နမူနာကိုပိုင်းခြားသုံးသပ်ပြီး။ ဒါဟာကွဲပြားခြားနားသောဘာသာစကားများပြောဆိုရန်လေ့ကျင့်သင်ကြားခံရဖို့ခွင့်ပြု, အသံထွက်ကိုသုံးပါ, ဒါမှမဟုတ်တောင်သတ်သတ်မှတ်မှတ်ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးကဲ့သို့မြည်ဖို့လေ့ကျင့်သင်ကြားရမည်။
အခြားအလ်၏ TTS စနစ်များနှင့်မတူဘဲ WaveNet လည်း ပို. ပင်လက်တွေ့ကျပုံရသည်စေနိုင်သည့်အသက်ရှူနှင့်နှုတ်ခမ်း-smacking တူသော Non-မိန့်ခွန်းအသံ, ကိုထုတ်ပေးပါတယ်။
သငျသညျ concatenative to-speech စာသားနှင့် WaveNet ကနေထုတ်လုပ်လိုက်တဲ့တဦးတည်းကတဆင့်ထုတ်ပေးသောစကားသံအကြားကွာခြားချက်ကိုနားထောငျခငျြတယျဆိုရငျ, DeepMind သငျသညျနားထောငျနိုငျသောသူအချို့အလွန်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့စကားသံကိုနမူနာရှိပါတယ်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်းနှင့် Google ဓာတ်ပုံရှာရန်
အတုထောက်လှမ်းရေးမရှိရင်ပုံရိပ်တွေရှာဖွေအခြေအနေတွင် tags များနှင့်တူသဲလွန်စ, ကွန်ရက်စာမျက်နှာတွေပေါ်မှာဝန်းကျင်ရှိစာသား, နှင့်ဖိုင်အမည်များပေါ်တွင်မူတည်သည်။ DeepMind ရဲ့နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု tools များနှင့်အတူ Google ဓါတ်ပုံများ ရှာဖွေရေးအမှန်တကယ်သင်သည်သင်၏ကိုယ်ပိုင်ပုံရိပ်တွေရှာဖွေပြီးဘာမှမ tag စရာမလိုဘဲသက်ဆိုင်ရာရလဒ်များကိုရရှိရန်ခွင့်ပြုကဲ့သို့ကြည့်ရှုသောအရာကိုအမှုအရာကိုသင်ယူနိုင်ခဲ့တယ်။
ဥပမာအားဖြင့်, သင်သည် "ခွေး" ကိုရှာစေခြင်းငှါ, ဒါကြောင့်သင်အမှန်တကယ်သူတို့ကိုအမည်တပ်ထားသောဘယ်တော့မှသော်လည်း, သင်ယူကြောင်းကိုသင်၏ခွေး၏ရုပ်ပုံများကိုတက်ဆွဲပါလိမ့်မယ်။ ဒါကြောင့်ခွေးလူသားမြားသညျအမှုအရာနှင့်တူကိုကြည့်ဘယ်အရာကိုသင်ယူတာတူညီသောလမ်းအတွက်, တူအဘယ်အရာကိုသင်ယူဖို့နိုင်ခဲ့သည်ထားလို့ဖြစ်ပါတယ်။ နှင့်အညီ, Google ရဲ့ခွေး-အစွဲအလမ်းနက်ရှိုင်းသောအိပ်မက်နှင့်မတူဘဲ, ကကွဲပြားခြားနားတဲ့ပုံရိပ်တွေကိုအမြိုးမြိုးဖော်ထုတ်မှာတိကျမှု 90 ရာခိုငျနှုနျးကျြောပါပဲ။
Google ကမှန်ဘီလူးနဲ့ Visual ရှာရန်အတွက် DeepMind
DeepMind ကိုဖန်ဆင်းတော်မူကြောင်းကိုအရှိဆုံးရင်သပ်ရှုမောဖွယ်သက်ရောက်မှုတစ်ခုမှာ Google ကမှန်ဘီလူးဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာမရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့သင်အစစ်အမှန်လောကမှာရှိတဲ့အရာတစ်ခုခုထွက်၏ရုပ်ပုံဖမ်းယူခြင်းနှင့်ချက်ချင်းအကြောင်းသတင်းအချက်အလက်တက်ဆွဲထုတ်ဖို့ခွင့်ပြုမယ့်အမြင်အာရုံကို search engine ဖြစ်ပါတယ်။ ထိုသို့ DeepMind မရှိဘဲအလုပ်မဟုတ်ဘူး။
အကောင်အထည်ဖော်မှုကွဲပြားနေစဉ်တွင်, ဒီနက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု Google+ မှာ image ကိုရှာဖွေရေးအတွက်အသုံးပြုကြောင်းလမ်းဆင်တူသည်။ သငျသညျပုံကိုယူတဲ့အခါမှာ Google ကမှန်ဘီလူးမှာကြည့်ရှုခြင်းနှင့်ထိုသို့အဘယျသို့ထွက်တွက်ဆနိုင်ခဲ့သည်။ ကြောင်းပေါ်အခြေခံပြီးကလုပ်ငန်းဆောင်တာအမျိုးမျိုးကိုလုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။
ဥပမာသင်ကနာမည်ကျော်မှတ်တိုင်၏ရုပ်ပုံကိုယူလျှင်, ကမှတ်တိုင်နဲ့ပတ်သက်တဲ့သတင်းအချက်အလက်နှင့်သင်တို့ကိုထောက်ပံ့ပါလိမ့်မယ်, သို့မဟုတ်သင်ဒေသခံတစ်ဦးစတိုးဆိုင်၏ရုပ်ပုံကိုယူလျှင်မူကား, ထိုသို့စတိုးဆိုင်အကြောင်းသတင်းအချက်အလက်ကိုတက်ဆွဲနိုင်ပါတယ်။ ပုံထဲကဖုန်းနံပါတ်တစ်ခုသို့မဟုတ်အီးမေးလ်လိပ်စာများပါဝင်သည် အကယ်. Google ကမှန်ဘီလူးလည်းအသိအမှတ်မပြုနိုင်ဖြစ်ပြီး, သင်အရေအတွက်ကမခေါ်သို့မဟုတ်အီးမေးလ်ပေးပို့ဖို့ option ကိုငါပေးမည်။