AI wg Google

Wired donosi o swoistej koncepcji praktycznego wprowadzenia rozwiązań AI do naszego życia. Początek jest skromny (!): to uniwersalny, działający w tle asystent,który wspomaga różne czynności takie jak wyszukiwanie, przewiduje potrzeby użytkownika, przetwarza jego żądania. Jednak ten asystent ma działać wszędzie: w domu, w kuchni, w samochodzie, ucząc się swego użytkownika. W tym celu potrzebne są dalsze urządzenia, które to umożliwią, poczynając od telefonu (Google właśnie zaprezentował swój nowy model Pixela) po specjalne interfejsy takie jak Home.

Sztuczna inteligencja Google

GW przypomniała o wynikach pracy, które Google ogłosił z końcem lutego br. w firmowym blogu. Dotyczą one opisanego w Nature algorytmu pn. deep Q-network (DQN) w tekście pt. Human-level control through deep reinforcement learning. Dziennikarz GW przypomina, że jest on dziełem zakupionej rok temu firmy DeepMind noszącej obecnie nazwę Google DeepMind. Istnieje ona od 2011 roku. W grudniu roku 2013 jego twórcy ogłosili tekst  pt. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning na portalu arXiv (otwarta biblioteka tekstów Uniwersytetu Cornella) oraz w czasie warsztatów poświęconych deep learning. Dwa miesiące później kupiło tę firmę Google (więcej). Nowe rozwiązanie uzupełnia mechanizm deep learning i mechanizm reinforcement learning, pozwalając posunąć się istotnie w rozwiązaniu problemu agenta (robota), który może poruszać się w środowisku (rozpoznając go), którego nie zna (nie ma wbudowanych żadnych informacji wstępnych na jego temat). Testowych środowisk dostarczyły w opisanym tekście dosyć proste gry komputerowe, które były dostępne przez graficzny interfejs, ale Google nie ukrywa, że chodzi o zdolność „poruszania się” w środowisku danych, w którym działa np. wyszukiwarka (oryginalny przykład pytania: “Okay Google, plan me a great backpacking trip through Europe!”). To jest oczywiście wersja optymistyczna („klient nasz pan”), pesymistyczna odwraca sytuację: to poważna przewaga nad konkurencją w wykorzystaniu tzw. big data.