29 Maggio, 2018 Artificial Intelligence 0 comment

Google AI – Intelligenza Artificiale: ricerca ed applicazioni

Da due anni ad oggi, uno dei focus primari di Google è sicuramente l’Intelligenza Artificiale.

In Google AI, vengono condotte ricerche che promuovono lo stato dell’arte nel campo AI, applicando l’Intelligenza Artificiale i prodotti e ai nuovi domini.

La missione di Google è quella di organizzare le informazioni del mondo e renderlo universalmente fruibile ed utile. “AI ci sta aiutando in modi nuovi, risolvendo problemi per i nostri utenti, i nostri clienti e il mondo”.

Ad esempio, se stai cercando persone, utilizzando lo strumento “Google Translate”, digitando e-mail mentre sei in giro o facendo qualcosa con l’Assistente Google, l’intelligenza artificiale offre nuovi modi di esaminare e gestire task e problemi quotidiani.

Unendo hardware, software e Intelligenza Artificiale, Google st arendendo i dispositivi più veloci, più intelligenti e più utili.
Alcuni dei servizi Google che vedono l’impiego di Intelligenza Artificiale sono:

Cloud AutoML

Cloud AutoML consente a sviluppatori, sviluppatori e aziende con competenze limitate di costruire i propri modelli personalizzati.

Cloud AutoML è una suite di prodotti Machine Learning che consente agli sviluppatori con competenze limitate nell’apprendimento automatico di formare modelli di alta qualità sfruttando l’apprendimento di trasferimento all’avanguardia di Google e la tecnologia di ricerca dell’architettura neurale.

AutoML Vision è il primo prodotto a essere rilasciato. È un servizio ML semplice, sicuro e flessibile che consente di addestrare modelli di visione personalizzati per i propri casi d’uso. Presto, Cloud AutoML rilascerà altri servizi per tutti gli altri principali campi di intelligenza artificiale. Per esprimere interesse e contribuire a plasmare il futuro dei prodotti Cloud AutoML, puoi condividere le tue idee con noi.

Google Assistant

Conosciuto anche come Assistente Google, è un assistente virtuale sviluppato da Google, grazie al quale è possibile interagire con il proprio dispositivo e ottenere informazioni di vario genere tramite comandi vocali. Si differenzia da altri assistenti virtuali per la sua estrema flessibilità, le sue funzionalità avanzate e la sua capacità di sostenere delle vere e proprie conversazioni con l’utente (proprietà sviluppata principalmente nella versione americana del servizio).
Oggi Google Assistant è presente su mezzo miliardo di dispositivi, dai telefoni alle televisioni ed à disponile in 30 lingue e in 80 Paesi nel mondo.
Uno dei grandi limiti degli assistenti è l’incapacità di comprendere un secondo quesito subordinato al primo: “Trova un ristorante cinese ben recensito”, “e che sia accogliente” ad esempio. In genere alla seconda richiesta l’Ai si perde. Ed è su questo aspetto avanzato che Google sta concentrando le proprie risorse.

Gmail

Gmail ad esempio, sempre grazie alla AI, da questo mese suggerirà le frasi che abbiamo iniziato a digitare. Nuove funzioni anche per Google Foto: si potranno aggiungere colori a vecchie immagini in bianco e nero e trasformare la foto di un documento in un pdf. Ma la dimostrazione più impressionante è stata quando Pichai ha chiesto all’Assistente di chiamare il barbiere e prenotare un taglio per un certo giorno. Se la telefonata che è stata fatta ascoltare era vera, le potenzialità sono enormi. Siamo però alle promesse, vedremo quando questo sistema diverrà disponile se funziona davvero così bene.

 

Android

A Londra DeepMind, l’azienda di Google che ha realizzato la super Ai AlphaGo, ha usato l’intelligenza artificiale per migliorare la durata delle batterie aggiustando automaticamente la luminosità dello schermo. Con Android P, l’Ai dovrebbe esser capace perfino di predire cosa ci serve quando attiviamo il telefono apprendendo dalle nostre abitudini. Anche in questo campo quindi si punta tutto sui miracoli (veri o presunti) dell’intelligenza artificiale. A tal punto che viene presentato l’ML Kit per sviluppare, compreso iOs, usando l’Ai di Google. La funzione più utile di Android P? Il conto delle ore che passiamo sullo smartphone e sulle sue app; tutti potranno sapere quanto tempo spendono, o sprecano, sul telefono.

 

Google Car

Quello che un tempo veniva chiamato il progetto Google Car, oggi è un’azienda indipendente che sta facendo passi in avanti per diventare realtà di mercato. O quasi. I test stanno proseguendo a Phenix, con il piano di lanciare un servizio di taxi il prossimo anno. Secondo la compagnia, sempre grazie al deep learning (tecnica usata nelle Ai), i veicoli di Waymo sono i più sicuri in assoluto, capaci di “vedere” in condizioni prima proibitive come in caso di neve. Insomma, all’intelligenza artificiale di Google pare non sfuggirà proprio nulla. Compreso il fatto che questo I/O è stato magro di annunci veri e con poche novità rilevanti, se non la conferma del voler proseguire sulla strada tracciata da Pichai nel 2016.
Conversare con dispositivi digitali è la frontiera tecnologica del nuovo millennio, da Siri a Cortana, da Alexa a Wavenet. Ma da Google Assistant arriverà presto un nuovo strumento ancora più sofisticato per parlare col computer come se fosse una persona. Si tratta di Duplex, un’intelligenza artificiale, già testata, che chiamerà e parlerà al vostro posto, svolgendo semplici compiti come fissare appuntamenti. Questo sistema di intelligenza artificiale consentirà all’utilizzatore di interagire con un’altra persona, anche se virtuale (da qui il nome Duplex), in una conversazione spontanea che risulta a tutti gli effetti realistica. E Duplex svolgerà semplici compiti, come prenotazioni nei locali, spesso in quasi completa autonomia, senza necessità dell’intervento umano. Ecco come.

 

Learn with Google AI

Learn with Google AI è il nuovo sito di Google per avvicinare il pubblico al machine learning e all’intelligenza artificiale, fra i temi più importanti nel mondo della tecnologia in questo momento. Big G ha progettato lo spazio come un repository per questi argomenti, ed è stato pensato per essere un punto di riferimento per chiunque desideri “apprendere nozioni fondamentali di ML, sviluppare e affinare le tue abilità ML e applicare ML al mondo reale. Il sito soddisferà tutti i livelli di appassionati di IA, da ricercatori in cerca di tutorial avanzati ai principianti” fa sapere la società.

Il sito offre in particolare un corso gratuito chiamato Machine Learning Crash Course (MLCC), che si basa a sua volta su un corso interno di Google, originariamente progettato per consentire i dipendenti di Google. Ora MLCC è a disposizione di tutti, con esercizi, visualizzazioni interattive e video didattici. Il corso, che dura 15 ore, è progettato per i principianti senza alcuna esperienza di apprendimento automatico.

 

Chip TPU – Tensor Processing Unit

Qualche anno fa Google ha creato un nuovo tipo di chip, il tensor processing unit, o Tpu, per alimentare i suoi sistemi di intelligenza artificiale.
Questi chip sono stati progettati per gestire i processi complessi che saranno una chiave per il futuro dell’industria.
In questo momento, il nuovo servizio di Google è focalizzato su un modo per insegnare ai computer a riconoscere gli oggetti, la computer vision technology.
Ma con il passare del tempo, i nuovi chip aiuteranno anche le imprese a costruire una più ampia gamma di servizi.
Ora Google ha deciso di fare un passo in avanti mettendo in vendita l’accesso ai chip attraverso il suo servizio di cloud con la speranza di aprire una nuova area di business.
A Mountain View infatti sono all’avanguardia nella progettazione di chip per l’intelligenza artificiale, ma sono anche sono grandi produttori di hardware.
Le unità di elaborazione Tensor sono quindi disponibili in versione beta pubblica per chiunque voglia provarle.
Il nuovo hardware potrebbe aiutare ad attrarre i clienti verso la piattaforma cloud di Google con la promessa di una più rapida elaborazione ed esecuzione dell’apprendimento delle macchine.
Accelerare l’addestramento di nuovi sistemi di intelligenza artificiale può essere di grande aiuto per i data scientist che possono quindi utilizzare i risultati di tali esperimenti per apportare miglioramenti alle future iterazioni del modello.
Per ridurre i costi e migliorare l’efficienza dei suoi data center, Google progetta gran parte dell’hardware all’interno dai server alle apparecchiature di rete. Altri giganti del mondo Internet fanno lo stesso.

I Tpu fino a oggi hanno svolto un lavoro importante contribuendo ad accelerare lo sviluppo di tutto, dall’Assistente di Google, il servizio che riconosce i comandi vocali sui telefoni Android, a Google Translate, l’applicazione che traduce una lingua in un’ altra.

Grazie a loro la società sta anche riducendo la dipendenza da produttori di chip come Nvidia e Intel. Con questo obiettivo ha progettato anche i propri server e hardware di rete, riducendo la sua dipendenza da produttori di hardware come Dell, HP e Cisco.

Google non è l’unico a spingere sulla strada dell’hardware specializzato. Microsoft sta utilizzando field-programmable gate arrays (Fpga) sul campo per velocizzare le operazioni di machine learning interne e fornire ai clienti della piattaforma cloud Azure un collegamento in rete accelerato. Redmond sta lavorando anche per fornire ai clienti un modo per eseguire i loro modelli di apprendimento macchina in cima alle Fpga, proprio come il codice proprietario della società.

 

Anche Amazon, Facebook ed altri importanti Players della rete stanno svolgendo ricerche interessanti sull’Intelligenza Artificiale, che vede già l’applicazione in vari campi, che tratteremo nei prossimi post.