आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले उत्पादों में गहरी शिक्षा कितनी गहरी है
दीपमाइंड दो चीजों का उल्लेख कर सकता है: Google की कृत्रिम बुद्धि (एआई) के पीछे की तकनीक, और वह कंपनी जो कृत्रिम बुद्धि विकसित करने के लिए ज़िम्मेदार है। दीपमाइंड नामक कंपनी अल्फाबेट इंक की एक सहायक है, जो Google की मूल कंपनी भी है, और दीपमाइंड की कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी को कई Google परियोजनाओं और उपकरणों में अपना रास्ता मिल गया है ।
यदि आप Google होम या Google सहायक का उपयोग करते हैं, तो आपके जीवन को पहले से ही कुछ ग़लत तरीके से Google DeepMind से अलग कर दिया गया है।
Google ने डीपमाइंड कैसे प्राप्त किया और क्यों?
दीपमाइंड की स्थापना 2011 में "खुफिया जानकारी को हल करने के लक्ष्य के साथ की गई थी, और फिर इसका इस्तेमाल अन्य सभी को हल करने के लिए किया गया था।" संस्थापकों ने शक्तिशाली सामान्य उद्देश्य वाले एल्गोरिदम बनाने के लक्ष्य के साथ तंत्रिका विज्ञान के बारे में अंतर्दृष्टि के साथ सशस्त्र मशीन लर्निंग की समस्या का सामना किया जो सक्षम होगा प्रोग्राम किए जाने की आवश्यकता के बजाय सीखने के लिए।
एआई क्षेत्र के कई बड़े खिलाड़ियों ने कृत्रिम खुफिया विशेषज्ञों और शोधकर्ताओं के रूप में दीपमाइंड को एक साथ रखे विशाल प्रतिभा को देखा, और फेसबुक ने 2012 में कंपनी को हासिल करने के लिए एक नाटक किया।
फेसबुक सौदा अलग हो गया, लेकिन Google ने 2014 में डीपमिंड को $ 500 मिलियन के लिए अधिग्रहित किया और अधिग्रहण किया। 2015 में Google कॉर्पोरेट पुनर्गठन के दौरान दीपमाइंड अल्फाबेट इंक की सहायक कंपनी बन गई।
दीपमाइंड खरीदने के पीछे Google का मुख्य कारण अपने स्वयं के कृत्रिम बुद्धि अनुसंधान को शुरू करना था। अधिग्रहण के बाद इंग्लैंड के लंदन में दीपमिंद का मुख्य परिसर बना रहा, जबकि Google उत्पादों के साथ दीपमिंड एआई को एकीकृत करने के लिए कैलिफ़ोर्निया के माउंटेन व्यू में Google के मुख्यालय में एक लागू टीम भेजी गई थी।
दीपमाइंड के साथ Google क्या कर रहा है?
जब उन्होंने कुंजी को Google पर सौंप दिया तो डीफमिंड का बुद्धिमत्ता सुलझाने का लक्ष्य नहीं बदला। गहरी शिक्षा पर काम जारी रहा , जो मशीन सीखने का एक प्रकार है जो कार्य-विशिष्ट नहीं है। इसका मतलब है कि डीपमिंड को पहले एआई के विपरीत, एक विशिष्ट कार्य के लिए प्रोग्राम नहीं किया गया है।
उदाहरण के लिए, आईबीएम के डीप ब्लू ने प्रसिद्ध शतरंज ग्रैंडमास्टर गैरी कास्परोव को पराजित किया। हालांकि, डीप ब्लू को उस विशिष्ट कार्य को करने के लिए डिज़ाइन किया गया था और उस उद्देश्य के बाहर उपयोगी नहीं था। दूसरी ओर, दीपमाइंड को अनुभव से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सैद्धांतिक रूप से इसे कई अलग-अलग अनुप्रयोगों में उपयोगी बनाता है।
दीपमाइंड की कृत्रिम बुद्धि ने सीख लिया है कि शुरुआती वीडियो गेम कैसे खेलें, जैसे ब्रेकआउट, यहां तक कि सर्वश्रेष्ठ मानव खिलाड़ियों से भी बेहतर, और एक कंप्यूटर गो प्रोग्राम द्वारा संचालित गो प्रोग्राम, चैंपियन गो प्लेयर को पांच से शून्य तक हारने में कामयाब रहा।
शुद्ध शोध के अलावा, Google अपने प्रमुख खोज उत्पादों और होम और एंड्रॉइड फोन जैसे उपभोक्ता उत्पादों में डीपमिंड एआई को भी एकीकृत करता है।
Google DeepMind आपके दैनिक जीवन को कैसे प्रभावित करता है?
दीपमाइंड के गहरे शिक्षण उपकरण को Google के उत्पादों और सेवाओं के पूरे स्पेक्ट्रम में लागू किया गया है, इसलिए यदि आप किसी भी चीज़ के लिए Google का उपयोग करते हैं, तो एक अच्छा मौका है कि आपने किसी भी तरह से दीपमाइंड से बातचीत की है।
दीपमाइंड एआई के कुछ सबसे प्रमुख स्थानों का उपयोग भाषण मान्यता, छवि पहचान, धोखाधड़ी का पता लगाने, स्पैम का पता लगाने और पहचानने, हस्तलेख पहचान, अनुवाद, सड़क दृश्य और यहां तक कि स्थानीय खोज भी शामिल है।
Google की सुपर-सटीक भाषण पहचान
भाषण मान्यता, या बोले गए आदेशों की व्याख्या करने के लिए कंप्यूटर की क्षमता, लंबे समय से आसपास रही है, लेकिन सिरी , कोर्तना , एलेक्सा और Google सहायक की पसंद ने इसे हमारे दैनिक जीवन में अधिक से अधिक लाया है।
Google की अपनी आवाज पहचान प्रौद्योगिकी के मामले में, गहरी शिक्षा को बहुत प्रभावशाली ढंग से नियोजित किया गया है। वास्तव में, मशीन-लर्निंग ने अंग्रेजी भाषा के लिए सटीकता के आश्चर्यजनक स्तर को प्राप्त करने के लिए Google की आवाज पहचान की अनुमति दी है, उस बिंदु पर जहां यह एक मानव श्रोता के रूप में सटीक है।
यदि आपके पास कोई एंड्रॉइड फोन या Google होम की तरह कोई Google डिवाइस है, तो आपके पास आपके जीवन के लिए प्रत्यक्ष, वास्तविक-दुनिया का एप्लिकेशन है। हर बार जब आप कहते हैं, "ठीक है, Google" एक प्रश्न के बाद, दीपमाइंड अपनी सहायकताओं को Google सहायक को समझने में मदद करता है कि आप क्या कह रहे हैं।
भाषण मान्यता के लिए मशीन-लर्निंग के इस एप्लिकेशन का एक अतिरिक्त प्रभाव है जो विशेष रूप से Google होम पर लागू होता है। अमेज़ॅन के एलेक्सा के विपरीत, जो वॉयस कमांड को बेहतर ढंग से समझने के लिए आठ माइक्रोफोन का उपयोग करता है, Google होम की दीपमाइंड-संचालित वॉयस पहचान केवल दो की आवश्यकता होती है।
Google होम और सहायक वॉयस जनरेशन
पारंपरिक भाषण संश्लेषण कुछ समेकित पाठ-से-भाषण (टीटीएस) नामक कुछ का उपयोग करता है। जब आप किसी ऐसे डिवाइस से बातचीत करते हैं जो भाषण संश्लेषण की इस विधि का उपयोग करता है, तो यह भाषण खंडों से भरा डेटाबेस का उपभोग करता है और उन्हें शब्दों और वाक्यों में इकट्ठा करता है। इसका परिणाम अजीब रूप से घिरे शब्दों में होता है, और यह आमतौर पर स्पष्ट है कि आवाज के पीछे कोई इंसान नहीं है।
दीपमाइंड ने वेवनेट नामक एक परियोजना के साथ वॉयस पीढ़ी का सामना किया। यह कृत्रिम रूप से जेनरेट की गई आवाजों की अनुमति देता है, जैसे कि जब आप अपने Google होम या Google सहायक से बात करते हैं, तो आप अधिक प्राकृतिक लगने के लिए सुनते हैं।
वेवनेट भी वास्तविक मानव भाषण के नमूने पर निर्भर करता है, लेकिन यह उन्हें सीधे कुछ भी संश्लेषित करने के लिए उपयोग नहीं करता है। इसके बजाय, यह सीखने के लिए कि कैसे कच्चे ऑडियो तरंगों का काम करता है, मानव भाषण के नमूने का विश्लेषण करता है। यह इसे विभिन्न भाषाओं बोलने, उच्चारण का उपयोग करने, या यहां तक कि किसी विशिष्ट व्यक्ति की तरह ध्वनि के लिए प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।
अन्य टीटीएस सिस्टम के विपरीत, वेवनेट भी गैर-भाषण ध्वनि उत्पन्न करता है, जैसे श्वास और होंठ-स्मैकिंग, जो इसे और भी यथार्थवादी लग सकता है।
यदि आप संगत पाठ-से-भाषण के माध्यम से उत्पन्न आवाज के बीच अंतर और WaveNet द्वारा उत्पन्न एक के बीच अंतर सुनना चाहते हैं, तो DeepMind में कुछ बहुत ही रोचक आवाज नमूने हैं जिन्हें आप सुन सकते हैं।
दीप लर्निंग और Google फोटो सर्च
कृत्रिम बुद्धि के बिना, छवियों की खोज टैग जैसे संदर्भ सुराग, वेबसाइटों पर आसपास के पाठ, और फ़ाइल नामों पर निर्भर करती है। दीपमाइंड के गहरे सीखने के औजारों के साथ, Google फ़ोटो खोज वास्तव में यह जानने में सक्षम थी कि चीजें किस तरह दिखती हैं, जिससे आप अपनी छवियों को खोज सकते हैं और कुछ भी टैग करने की आवश्यकता के बिना प्रासंगिक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, आप "कुत्ते" खोज सकते हैं और यह आपके कुत्ते की तस्वीरों को खींच लेगा, भले ही आपने वास्तव में उन्हें लेबल नहीं किया हो। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह सीखने में सक्षम था कि कुत्ते किस तरह दिखते हैं, वैसे ही जैसे मनुष्य सीखते हैं कि चीजें किस तरह दिखती हैं। और, Google के कुत्ते-भ्रमित डीप ड्रीम के विपरीत, यह विभिन्न छवियों के सभी प्रकारों की पहचान करने में 90 प्रतिशत से अधिक सटीक है।
Google लेंस और विजुअल सर्च में दीपमाइंड
दीपमाइंड ने किए गए सबसे आश्चर्यजनक प्रभावों में से एक Google लेंस है। यह अनिवार्य रूप से एक दृश्य खोज इंजन है जो आपको वास्तविक दुनिया में कुछ की तस्वीर खींचने और तुरंत इसके बारे में जानकारी खींचने की अनुमति देता है। और यह DeepMind के बिना काम नहीं करेगा।
जबकि कार्यान्वयन अलग है, यह इस तरह है कि Google+ छवि खोज में गहरी शिक्षा का उपयोग किया जाता है। जब आप एक तस्वीर लेते हैं, तो Google लेंस इसे देखने में सक्षम होता है और यह पता लगाता है कि यह क्या है। उस पर आधारित, यह विभिन्न प्रकार के कार्यों को कर सकता है।
उदाहरण के लिए, यदि आप एक प्रसिद्ध स्थलचिह्न की तस्वीर लेते हैं, तो यह आपको ऐतिहासिक स्थल की जानकारी प्रदान करेगा, या यदि आप स्थानीय स्टोर की तस्वीर लेते हैं, तो वह उस स्टोर के बारे में जानकारी खींच सकता है। अगर तस्वीर में एक फोन नंबर या ईमेल पता शामिल है, तो Google लेंस भी इसे पहचानने में सक्षम है, और यह आपको नंबर पर कॉल करने या ईमेल भेजने का विकल्प देगा।