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1. 구글 출판 AI 우선 순위, 하드웨어와 소프트웨어 및 AI의 통합은 애플과 다르고 싶다;
애플의 가을 3 주 후, 구글은 10 월 4 일에 샌프란시스코에 2 개의 새로운 픽셀 홈 스마트 폰을 발표했다. 두 개의 새로운 구글 홈 스마트 폰은 크고 작은 크기로, Chrome 소프트웨어, Pixelbook, 새로운 VR 헬멧, 미니 카메라 Google 클립 및 새로운 무선 헤드셋 Pixel Buds 등이 내장 된 노트북 컴퓨터는 이전 Google 가을 회의와 매우 다른 눈부신 부자가 된 하드웨어입니다. 동시에, 구글의 새로운 프리젠 테이션은 애플의 새로운 하드웨어가 다른 방식으로 제시 될 것이다.
애플 하드웨어에 익숙한 독자를 위해, 신제품의 도입에 애플 경영진에 연단, 항상 새로운 애플 하드웨어의 사양의 핵심 구성 요소를 내장의 각각의 세부 사항을 잊지 마세요, 특히 프로세서를 포함하여 맥박 속도, 화면 해상도 및 혁신의 정신을 자랑스럽게 여긴 다른 애플은 대만 산업의 사과 공급망으로서 친숙 함의 마음을 잃지 않고 귀를 기울입니다.
그러나 구글의 새로운 기사가 보러 올 것이다, 구글은 기본적으로 제품 사양을 소개하는 데 너무 많은 시간을 소비하지 않았지만 인공 지능 (인공 지능), 구글 CEO 선다 피차이 개막에 초점을 맞추고있다 10 분 대화, 그냥 AI Google지도의 과정을 도움 구글은 매일 정교한 번역하는 방법을 설명하고, 마침내 릭 하드웨어의 구글 수석 부사장을 넣어 (기계 학습) 단어 학습 기계에 더 적은 10 번 언급되지 Osterloh는 또한 외관을 소개하는 Google 하드웨어의 새로운 프리젠 테이션을 담당하는 사람이기 때문에 기계 학습 및 인공 지능 및 기타 문제에 대한 끝없는 이야기는 일반적으로 제품에 익숙하지 않습니다.
AI 회사에 우선 순위 강조, 구글은 지금, 당신은 AI, 하드웨어와 소프트웨어의 통합을 통해 새로운 제품을 개발하기 위해 수 시간에서 독특한 점을 점유로 피차 스트레스, 오스 털로는 피차의 대화를 에코, 그는 구글의 제품을 생각한다 따라서 다른 경쟁 업체와 달리 Google은 제품 디자인 철학의 강점을 보여주기 위해 AI의 힘을 발휘할 것입니다. AI가 Google의 기기 디자인 철학을 주도하고 있다고 할 수 있습니다.
년 10 월 4 일 자신의 발표에서, 구글은 11 쇼도이 사실의 새로운 문제는, AI의 변화가 세례를받은 모든 시간입니다. 스마트 폰의 화소 (2)에 예를 들어, 이미지 인식 응용 프로그램 구글 렌즈, 한 영화 포스터 나 광고를 가리키는 카메라 렌즈, 휴대 전화 사용자가 관련 정보를 찾는 데 도움이 될 수있는, 최신 오디오도 AI를 통해 Google 홈의 지혜, 계획이 소리를 조정할 수있는 공간의 레이아웃에 따라에 관해서; 최신 무선 헤드셋 픽셀 꽃 봉오리에 관해서는 애플 AirPods 대회 강력한 수단으로 실시간 번역 서비스가 즉시 40 개 언어까지 변환 및 지배 구글의 통합 번역 이상의 서로 다른 언어를 지원할 수, 구글의 AI의 장점은 강조한다.
이와는 대조적으로, 새로운 Apple 컨퍼런스 가을에, 아마도 기계 학습, 심층 연구 등 여러 차례 언급되었지만 AI는 AI 우선 순위는 물론 단어를 강조하지 않았습니다. 그리고 AI는이 어휘가 애플 사용자의 프라이버시에 대한 강조로 인한 부정적인 인식을 연상케한다. AI의 부정적인 이미지가 브랜드 명성에 영향을 미칠 까봐 두렵다. 애플의 최신 아이폰 X는 A11 바이오닉 프로세서를 탑재했다. 신경 엔진 AI 엔진 중 얼굴 인식 AI 작업을 배우기 위해 지정된 기계를 특별히 다루었습니다. 심지어 애플이 AI 배너의 홍보 배너를 개최 했더라도, 이번에도 Google이 일시적으로 계류중인 것으로 보입니다. 최신 Pixel 2 및 Pixel 2 XL을 게시하거나 Google 클라우드 AI 이점을 언급했지만 컴퓨팅 트렌드의 최후에 실패한 iPhone의 iPhone 사이드는 iPhone 웨이퍼 프로세스에서 실패했습니다.
추세와 현상에 대한 Google의 높은 수준의 관심이 잘못되지 않았으며, 이제는 더 크거나 더 나은 화면 패널 및 기타 구성 요소와 같은 새로운 하드웨어 혁신을 찾고 싶습니다. 더 어려울 까봐 두려워요. 그래서 그들은 미래가 더 획기적인 것이라고 AI 소프트웨어가 개선 할 것이라고 생각합니다. 결국이 영역의 개발은 하드웨어 구성 요소보다 훨씬 빠릅니다.
오스터로 (Osterloh)는 AI, 소프트웨어 및 하드웨어의 교차점에서 다음 번 큰 도약이 일어날 것이라고 지적합니다. 모든 것이 내외부에서 시작되어 하드웨어가 무엇인지 생각하기 시작합니다.이 기간 동안 AI 위대한 도움이 될 것입니다 .9 월 10 일 애플과 구글의 전망, 두 가지 주요 기술 거인이 게시됩니다, 확실히, 인공 지능은 필수 불가결 해지고, 강제로 무시할 수 없습니다.
2. Google은 AI에 내기를 걸기 위해 4 억 파운드를 소비하면서 DeepMind 수입을 반환하기 시작했습니다.
알파벳 자회사 구글 (microblogging) 수요일 발표 된 하드웨어 제품은 영국의 인공 지능 회사 DeepMind의 인수뿐만 아니라 이론적 연구를 보여 주지만 수익을 창출하기 시작했다.
2014 년에 DeepMind 인수에 Alphabet가 4 억 파운드를 소비 한 것으로보고되었습니다. DeepMind는 사람의 체스 소프트웨어를 광범위하게 수집하여 컴퓨터로 획득 한 연구 결과를 인간의 뇌 기능을 모방 한 인공 지능 시스템에 계속 게시합니다.
DeepMind는 획기적인 성공의 대부분을 매우 학술적으로 생각하고 상업화를 달성하기 위해 보통 수 년 또는 수십 년이 걸립니다 .DeepMind는 알파벳 첫해에 배치되었으므로 매출은 0입니다.
그러나 픽셀 스마트 폰, 노트북 및 Google 가구의 수요일 Google이 새로운 디지털 보조 장치에 디스플레이 할 때 컴퓨터 생성 언어가 너무 자연 스럽다는 것을 알고있을 때만 가능합니다. Google 디지털 보조 장치는 적어도 영어와 일본어로 사람과 비슷하게 말합니다. DeepMind가 작년에 알고리즘을 개발했고, 연구에서 전체 상업용 응용 프로그램에 이르기까지 12 개월 만에 발명했습니다.
DeepMind가 음성 생성 소프트웨어 인 WaveNet에 대해 작년에 발표 한 테스트 결과에 따르면 인간은 기존 기술보다 자연 스럽다고 생각했으며 효과는 50 % 이상 높았지만 DeepMind의 연구원 현실 세계에서 적용하기가 어려운 시스템이다.
지난 해, DeepMind는 WaveNet 알고리즘을 1000 배 빠르게 만들고 심지어 더 충실한 사운드를 생성하는 방법을 발견했습니다. 청취자는이 컴퓨터 생성 사운드를 위장 할 수 있습니다. 이러한 효율성 향상은 Google의 새 컴퓨터 칩을 구성하는 데이터 센터를 사용하고 궁극적으로 새로운 디지털 보조 시스템에 배치 될 수 있기 때문입니다.
DeepMind의 성공은 향후 개발에 긍정적 인 영향을 미치며 루스 포랏 (Ruth Porat)은 2015 년 이후 Google의 최고 재무 책임자 (CFO) 였으므로 Alphabet의 운영비를 줄이기 위해 노력하고 있으며 Google의 '비현실적인' 이익을 추구하는 프로젝트 중.
DeepMind는 독립성을 유지하면서도 Google 제품에 대한 기여도는 시간과 일치합니다. DeepMind 월요일에 따르면 영국 당국에 따르면 문서를 제출하기 위해 2016 년 Alphabet 회사의 제품 및 서비스에 대한 회사가 4000 만 달러 스털링은 회사의 첫 번째 소득이기도합니다.
이는 딥 마인드가 구글 딥 마인드 (Google DeepMind)의 도움을 받기 시작한 사례 중 하나 일뿐, 구글의 알고리즘이 데이터 센터의 에너지 효율을 15 % 향상 시켰으며, 딥 마인드 (DeepMind)는 구글의 핵심 광고 제품인 애드 워즈 (Adwords) 세부 사항을 공개하고 싶지는 마십시오.
물론 이러한 알고리즘을 연구하는 데 많은 사람들을 모집하면 DeepMind의 지출은 여전히 수익보다 훨씬 높으며 2016 년 직원 및 기타 관련 비용은 총 1 억 4 백만 파운드라고합니다.
기술 블로그 비즈니스 인사이더에 따르면 직원의 특정 번호가 정확한 그림이없는 여전히 DeepMind 것으로보고 있지만, 500 ~ 600 명. 기타 비용에 포함되지 않은 경우, 600 명으로 가정의 범위는 175,000 파운드의 평균 연봉을 DeepMind.
DeepMind는 Oxford, Cambridge, Stanford 및 Harvard에서 수십 명의 직원을 고용하는 고도의 연구 기관입니다.
또한 DeepMind는 작년에 164 백만 파운드의 손실을 기록하여 2015 년에는 5,400 만 파운드에 비해 크게 증가했습니다.
3. Kevin Kelly와의 인터뷰 : AI는 지구의 유성과 같은 인간의 가능성을 통제합니다.
중요한 기술 관찰자 인 Kevin Kelly의 "통제 불능"및 "필수"도서 및 기타 도서는 광범위한 영향력을 가지고 있습니다. 그는 최근 몇 년 동안 "유선"(Wired) 잡지 편집인으로 일했으며 중국과 미국, 과학 기술의 추세.
2017 년 교장의 연례 회의에서 첫 번째 금융 기자는 실업에 대한 AI의 영향이 주목할 만하다고 주장하는 Kevin Kelly와 인터뷰를 가졌지 만 'AI의 인간 통제' 기업의 영향력은 크지 만 케빈 켈리 (Kevin Kelly)는 기술 과두 정치와 산업 시대 과두두가 크게 다르다.
AI는 지구의 유성과 같은 인간의 가능성을 통제합니다.
첫 번째 재정 : 최근 몇 년간 AI 대규모 투자 분야에서 Google, Microsoft 및 Alibaba 및 기타 기술 대기업을 보는 방법은 무엇입니까?
케빈 켈리 : AI가 다음 십 년간의 초점은, 이러한 기술 거인 동시에,이 기술에 큰 관심을 유지해야하고, '많은 양의 데이터가 AI를 요구하고, 그러한 기업이 관련 연료 ''인공 지능 기능. 따라서 대부분의 다른 기업에 대해, 기술 거대한 일부 자연 장점을 가지고, 그들은 AI 드라이버를 가질 수있다 ', 즉 큰 데이터입니다.
첫 번째 금융 : 기술 기업은 AI를 과대 평가합니까?
케빈 켈리 : 그들은 AI의 개발을 지원하기에 충분한 현금 흐름을 가지고, 그들은 이러한 기술 거인의 개발이다 AI의 상업적 가능성을 찾기 위해 노력하고, 젊은 신생 기업과 같은 비용으로뿐만 아니라, 돈을 벌기 위해이에 의존하지 않습니다. 인공 지능은 장점 중 하나입니다. 장기적인 관점에서 볼 때 AI는 과도한 추측이 아닌 과소 평가됩니다.
우선 금융은 : AI는 당신의 AI는 빅 데이터 기술 회사의 현재 마스터에서 거대한를 생성합니다, 또는 신생 기업에 태어난 것입니다 2-3 거대 기업의 AI 향후 용량의 분야에서 앞서 언급, 지원하기 위해 많은 데이터를 필요 그
케빈 켈리 : 'AI 경연 대회'의 첫 번째 라운드는 그 큰 데이터에 의존 할 수없는 개발의 다음 단계에 등 구글, 페이스 북, 바이두, 텐센트 등 현재 최고 열 거인에 그러나 경우에 생성 될 거라고 생각해. AI, 그것은 말할 수있다 혁신적인 AI 기술은 인간이 큰 데이터 인식, 유아는 다스 고양이를 읽을 필요가 수행 할 필요가 없습니다 개는 그들을 구별 할 수있을 것입니다, 기계 현재 학습처럼 상당한 진전을 만들었습니다 신원을 확인하기 위해 수백만 개의 고양이와 개 그림이 필요합니다.
첫 번째 재정적 인 : AI는 비즈니스 공동체와 많은 투자에 관심을 갖게했지만 실업과 같은 우려 사항을 제기하여 이에 대한 의견을 제시하고자합니다.
케빈 켈리 : 당신은 두 가지 방법으로이 질문에 대답 할 수 있습니다. 하나는 실업률이고, 다른 하나는 인간의 이러한 측면을 대체하는 기계입니다. 첫 번째 사람은 인공 지능 제어로 0과 희박한 그것은 유성과 같습니다, 가능성은 존재하지만 그 가능성은 매우 작습니다. 물론 일부 사람들은이 현상에 대한 연구에 전념하고 더 이상 일어나지 않도록 예방하지만 일상 생활과 사고 과정에서 그런 현상을 의미하지는 않습니다 , 사람이 볼 수있는 AI 전복에 대한이 견해의 영향을 받기 위해서는 정책 수립, 투자 및 기타 프로세스에서도 발생 확률이 미미하기 때문에 너무 많은 고려가 필요하지 않습니다. 실업률에 대한 AI의 경우, 실제로 고려해야 할 문제입니다. 요점은 각 직업이 서로 다른 측면으로 구성되어 있으며, 그 중 일부는 효율성에 있으며, 이는 AI에 더 적합하므로 모든 사람이 어느 정도 효과가 있음을 의미합니다. AI의 영향을받지 않을 것입니다. 이것은 작업의 일부가 사라질 것을 의미하지는 않지만 이러한 작업은 AI에 의해 추가 될 것입니다. 또한 작업의 일부가 혁신과 같이 항상 가장 효율적인 것은 아닙니다 , 과학적 연구, 예술적 창작 등, 이러한 작업은 여전히 더 많은 사람들이 완료해야합니다.
첫 번째 재정적 인 관점 : 우리는 AI가 인간의 AI 통제보다는 실업으로 이어진다는 것을 염려해야합니다.
케빈 켈리 : 저는 우리가 대규모 사업 상황에 대해 걱정할 필요가 없다고 생각합니다. 재취업 문제에 대해 더 염려해야합니다. 농업 변화 시대의 산업 변화 과정에서 일부 직업은 단순히 사라지지 않을뿐 아니라, 일부 직업은 사라졌지 만 여기에 더 많은 직업이 있습니다. 관점의 수에서 볼 때, 새로운 일자리는 사라지는 사람들보다 높을 것입니다. 심지어 일부 사람들은 고통의 전환기에 여전히 존재합니다. 농업 사회에서 산업 사회로의 전환의 경우 많은 새로운 일자리가 생겼지 만 취업 기회에 적응할 수없고 잃을 수있는 사람들이 여전히 있습니다. 넓은 지역과 넓은 실업 영역을 정의하는 방법에 대해 이야기합시다. AI 로봇이 배포되는 장소는 어느 정도 실업 상태가되지만 대부분의 사람들이 실직하게되는 것은 아닙니다 AI의 인기가 경기 침체로 이어지지는 않을 것이지만 번영을 촉진 할 것입니다.
첫 번째 재정 : 인공 지능의 개발은 경제 성장을 촉진시켜 고용을 촉진하지만, 변화의 과정에서 일부 사람들은 일자리를 잃을 것이며이 사람들을위한 재취업 과정은 더욱 고통스럽고 새로운 것으로 이해 될 수 있습니다 경제 성장의 고용은 일자리를 잃은 사람들의 손실로부터 이익을 얻지 못했습니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 그건 똑같은 문제입니다. 그러나 앞서 질문에서 언급했던 큰 문제에 대해서는 규모가 특별히 크지 않다고 생각합니다. 미국은 매년 많은 새로운 일자리를 창출합니다. 잃어버린 많은 작품은 항상 전체 경제의 관점에서 진화되어 동적 변화가 감지하기 쉽지 않다지만, 개인 변경, 느낌은 물론 분명합니다. 또한, 현재 분석 중 일부는, AI는 새로운 일자리를 충분히 가져 오지 않을 것이므로 고용 환경의 미래가 악화 될 것입니다. 저는 다른 견해를 가지고 있습니다. 우리는 AI를 포함하여 신기술을 포함하여 많은 예기치 못한 필요를 만들어 낼 것입니다. 새로운 일자리가 창출되고, 일이 만들어지고, 일하는 것은 사람들의 새로운 요구에서 비롯되며, 기술은 결코 생각하지 못했던 필요를 만들어 낼 것입니다. 그리고 이러한 요구는 일단 장기적으로 생길 것입니다.
기술 oligarchs는 산업 oligarchs와 다릅니다
첫 번째 금융 : 1970 년대 애플, 80 년대 미국 온라인, 90 년대 아마존과 구글, 2000 년 이후 페이스 북이 생산되었지만 미국이나 중국이 지난 수십억 달러를 생산하지는 않았다. 기술 거대 기업의 시장 가치는 위에서 언급 한 기술 거인의 지배력이 점점 더 분명 해지고 대체가 어려워지는 추세가 있음을 의미합니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 좋은 질문입니다. 지난 40 년 동안 애플 이외에 애플의 성공적인 소비자 전자 제품 회사로 보이지 않는 현상이 있습니다. 그 성숙한 회사는 시장을 잘 점유했습니다. 미래에,이 회사는 분류하기가 어렵습니다, 그것은 소비자 제품이 말하기 어렵다는 말하기 어려운 소비자 제품, 회사 나 다른 회사, AI는 100 개 카테고리의 회사를 수용 할 수있는 큰 범주를 제공 할 수 있으며 새로운 생태계에서이 카테고리로 성장할 수 있습니다.
첫 번째 재정적 인 것 : 기술 거인의 우위가 약화되기 어렵습니다?
케빈 켈리 : 나는 독점 상황을 생산할 것입니다 네트워크 효과에서 이러한 기업의 장점이라고 생각하지만,이 상황은 오래 걸리지 않을 것이며, 궁극적으로 새로운 것들로 대체됩니다. 컴퓨터 IBM에서 이전의 최고와 마찬가지로, 마이크로 소프트의 주요 운영 체제가 바뀔 것이며 구글은 구글의 도전 과제를 시작한 검색 엔진에서 구글의 규칙을 깨고 싶다. 페이스 북과 같은 소셜 미디어를하는 것이 뷰 포인트가 될 수있다. 아마 인공 지능에서,하지만 지금은 좋지 않다. 그러나, 존재의 과정에서 이러한 회사, 생태학의 형성, 저렴한 가격, 그래서 이러한 소위 과점이라고, 커뮤니티는 긍정적 인 외부보다는 오히려 산업을 가져왔다 시대의 독점.
첫 번째 재정 : 과학 기술 분야에서 경향의 중앙 집중화는 점점 더 명백 해지고 있습니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 당신이 더 자세히 살펴보면 과학 기술 분야의 중소기업 수가 급증하고 대기업은 더 크고 중소기업은 더 많다고 할 수 있습니다.
첫 번째 재정 : 귀하의 관점은 스마트 폰 정보 플랫폼이 AR, VR, MR 등일 수있는 이유는 무엇입니까?
Kevin Kelly : 요컨대, 경험에 초점을 두는 것이 더 명백한 추세 중 하나이며, 높은 가치는 경험을 기반으로합니다. 경험을 구입하고 다운로드하고 공유하는 것이 더 가치있는 방법입니다.
첫 번째 재정 : 장비 케이스를 왜 입을 수 없습니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 이것은 매우 좋은 질문이지만이 질문에 대답하기에 좋은 관점은 없습니다. 현재 미성숙 한 견해는 기기에서 생성 된 많은 정보를 입을 수 있다는 것입니다. 분석 도구는 없습니다 정보가 의미있게됩니다, 나는 누락 된 요소가 AI 일 수 있다고 생각합니다. 사용자는 AI 기술을 분석하고 적용해야하는 것과 같이 웨어러블 장비에서 생성 된 정보를 이해하기 위해 직접 변환 할 수 없지만 현재 연결 지점은 아직 열리지 않았습니다 , 제 희망은 AI가 장치를 다룰 수 있다는 것입니다.