Sejauh mana pembelajaran tertanam ke dalam produk yang Anda gunakan
DeepMind dapat merujuk pada dua hal: teknologi di balik kecerdasan buatan Google (AI), dan perusahaan yang bertanggung jawab untuk mengembangkan kecerdasan buatan itu. Perusahaan bernama DeepMind adalah anak perusahaan Alphabet Inc., yang juga merupakan induk perusahaan Google, dan teknologi kecerdasan buatan DeepMind telah menemukan jalannya ke sejumlah proyek dan perangkat Google .
Jika Anda menggunakan Google Home atau Asisten Google , maka hidup Anda telah berpotongan dengan Google DeepMind dengan beberapa cara yang mengejutkan.
Bagaimana dan Mengapa Google Mengakuisisi DeepMind?
DeepMind didirikan pada tahun 2011 dengan tujuan untuk "menyelesaikan kecerdasan, dan kemudian menggunakannya untuk menyelesaikan yang lainnya." Para pendiri menangani masalah pembelajaran mesin yang dilengkapi dengan wawasan tentang neuroscience dengan tujuan menciptakan algoritma tujuan umum yang kuat yang akan mampu untuk belajar daripada perlu diprogram.
Beberapa pemain besar di bidang AI melihat sejumlah besar bakat yang disatukan oleh DeepMind, dalam bentuk pakar dan peneliti kecerdasan buatan, dan Facebook membuat permainan untuk mengakuisisi perusahaan pada tahun 2012.
Kesepakatan Facebook berantakan, tetapi Google menukik dan mengakuisisi DeepMind pada 2014 sekitar $ 500 juta. DeepMind kemudian menjadi anak perusahaan Alphabet Inc. selama restrukturisasi perusahaan Google yang berlangsung pada tahun 2015 .
Alasan utama Google di balik membeli DeepMind adalah untuk memulai penelitian kecerdasan buatan mereka sendiri. Sementara kampus utama DeepMind tetap di London, Inggris setelah akuisisi, tim yang diterapkan dikirim ke kantor pusat Google di Mountain View, California untuk bekerja mengintegrasikan DeepMind AI dengan produk Google.
Apa yang Google Lakukan Dengan DeepMind?
Tujuan DeepMind untuk memecahkan kecerdasan tidak berubah ketika mereka menyerahkan kunci ke Google. Pekerjaan dilanjutkan dengan pembelajaran mendalam , yang merupakan jenis pembelajaran mesin yang tidak spesifik tugas. Itu berarti DeepMind tidak diprogram untuk tugas tertentu, tidak seperti AI sebelumnya.
Misalnya, IBM Deep Blue yang terkenal mengalahkan Grandmaster catur Gary Kasparov. Namun, Deep Blue dirancang untuk melakukan fungsi spesifik itu dan tidak berguna di luar satu tujuan itu. DeepMind, di sisi lain, dirancang untuk belajar dari pengalaman, yang secara teoritis membuatnya berguna dalam banyak aplikasi yang berbeda.
Kecerdasan buatan DeepMind telah belajar cara bermain video game awal, seperti Breakout, lebih baik daripada pemain manusia terbaik, dan program komputer Go yang didukung oleh DeepMind berhasil mengalahkan seorang pemain juara Go lima hingga nol.
Selain penelitian murni, Google juga mengintegrasikan DeepMind AI ke dalam produk pencarian andalannya dan produk konsumen seperti telepon Rumah dan Android.
Bagaimana Google DeepMind Mempengaruhi Kehidupan Sehari-hari Anda?
Perangkat pembelajaran mendalam DeepMind telah diterapkan di seluruh spektrum produk dan layanan Google, jadi jika Anda menggunakan Google untuk apa pun, ada peluang bagus bahwa Anda telah berinteraksi dengan DeepMind dalam beberapa cara.
Beberapa tempat paling menonjol DeepMind AI telah digunakan termasuk pengenalan ucapan, pengenalan gambar, deteksi penipuan, mendeteksi dan mengidentifikasi spam, pengenalan tulisan tangan, terjemahan, Street View, dan bahkan Pencarian Lokal.
Pengakuan Pidato Super-Akurat Google
Pengenalan ucapan, atau kemampuan komputer untuk menginterpretasikan perintah yang diucapkan, sudah ada sejak lama, tetapi orang-orang seperti Siri , Cortana , Alexa , dan Asisten Google telah membawa lebih banyak dan lebih dalam kehidupan sehari-hari.
Dalam hal teknologi pengenalan suara Google sendiri, pembelajaran mendalam telah diterapkan dengan sangat baik. Faktanya, pembelajaran mesin telah memungkinkan pengenalan suara Google untuk mencapai tingkat akurasi yang luar biasa untuk bahasa Inggris, sampai ke titik di mana itu sama akuratnya dengan pendengar manusia.
Jika Anda memiliki perangkat Google, seperti Ponsel Android atau Google Home, ini memiliki aplikasi langsung dunia nyata dalam hidup Anda. Setiap kali Anda berkata, "Oke, Google" diikuti oleh pertanyaan, DeepMind melenturkan otot-ototnya untuk membantu Asisten Google memahami apa yang Anda katakan.
Aplikasi pembelajaran mesin untuk pengenalan suara ini memiliki dampak tambahan yang berlaku khusus untuk Google Home. Tidak seperti Amazon Alexa, yang menggunakan delapan mikrofon untuk memahami perintah suara dengan lebih baik, pengenalan suara yang didukung oleh Google Home hanya membutuhkan dua.
Google Home dan Asisten Generasi Suara
Sintesis pidato tradisional menggunakan sesuatu yang disebut concatenative text-to-speech (TTS). Ketika Anda berinteraksi dengan perangkat yang menggunakan metode sintesis ucapan ini, ia berkonsultasi dengan database yang penuh dengan fragmen ucapan dan menyusunnya menjadi kata-kata dan kalimat. Ini menghasilkan kata-kata aneh yang terefleksi, dan biasanya cukup jelas bahwa tidak ada manusia di belakang suara.
DeepMind generasi suara yang ditangani dengan proyek bernama WaveNet. Ini memungkinkan suara buatan yang dihasilkan, seperti yang Anda dengar ketika Anda berbicara dengan Google Home atau Asisten Google di ponsel Anda, untuk terdengar jauh lebih alami.
WaveNet juga bergantung pada contoh-contoh ucapan manusia yang nyata, tetapi tidak menggunakannya untuk mensintesis sesuatu secara langsung. Sebagai gantinya, ia menganalisa contoh-contoh ucapan manusia untuk mempelajari bagaimana bentuk gelombang audio mentah bekerja. Ini memungkinkannya dilatih untuk berbicara bahasa yang berbeda, menggunakan aksen, atau bahkan dilatih untuk terdengar seperti orang tertentu.
Tidak seperti sistem TTS lainnya, WaveNet juga menghasilkan bunyi non-suara, seperti bernafas dan lip-smacking, yang membuatnya tampak lebih realistis.
Jika Anda ingin mendengar perbedaan antara suara yang dihasilkan melalui teks-ke-ucapan concatenative, dan yang dihasilkan oleh WaveNet, DeepMind memiliki beberapa sampel suara yang sangat menarik yang dapat Anda dengarkan.
Deep Learning dan Google Photo Search
Tanpa kecerdasan buatan, mencari gambar bergantung pada petunjuk konteks seperti tag, teks di sekitar situs web, dan nama file. Dengan alat belajar mendalam DeepMind, penelusuran Google Foto benar-benar dapat mempelajari hal-hal seperti apa, memungkinkan Anda untuk mencari gambar Anda sendiri dan mendapatkan hasil yang relevan tanpa perlu menandai apa pun.
Misalnya, Anda mungkin mencari "anjing" dan itu akan menarik gambar anjing yang Anda ambil, meskipun Anda tidak pernah benar-benar memberi label. Ini karena ia dapat mempelajari seperti apa bentuk anjing, sama seperti manusia mempelajari hal-hal seperti apa. Dan, tidak seperti Deep Dream yang terobsesi dengan anjing, itu lebih dari 90 persen akurat dalam mengidentifikasi semua jenis gambar yang berbeda.
DeepMind di Google Lens dan Pencarian Visual
Salah satu dampak paling menakjubkan yang dilakukan DeepMind adalah Google Lens. Ini pada dasarnya adalah mesin pencari visual yang memungkinkan Anda untuk mengambil gambar sesuatu di dunia nyata dan langsung menarik informasi tentang hal itu. Dan itu tidak akan berhasil tanpa DeepMind.
Meskipun implementasinya berbeda, ini mirip dengan cara pembelajaran mendalam digunakan dalam pencarian gambar Google+. Saat Anda mengambil gambar, Google Lens dapat melihatnya dan mencari tahu apa itu. Berdasarkan itu, ia dapat melakukan berbagai fungsi.
Misalnya, jika Anda mengambil gambar tengara terkenal, itu akan memberi Anda informasi tentang tengara, atau jika Anda mengambil gambar dari toko lokal, itu dapat menarik informasi tentang toko itu. Jika gambar termasuk nomor telepon atau alamat email, Google Lens juga dapat mengenali itu, dan itu akan memberi Anda opsi untuk memanggil nomor atau mengirim email.