Google ने 6 फरवरी को बीजिंग में Google के साथ विचार विमर्श किया। बैठक में Google मेघ एआई में अनुसंधान और विकास के प्रमुख ली जिया ने एक मुख्य प्रस्तुति को Google क्लाउड ऑटोएमएल पर केंद्रित कर दिया, जिसे दो सप्ताह पहले जारी किया गया था। हालांकि, इस बैठक का पहला खिताब चुपचाप ऐ के लिए गूगल चीन केंद्र के अध्यक्ष बन गया है। बैठक के बाद, डॉ गिल्बर्ट, खुफिया Netease साक्षात्कार प्राप्त ऐ और Google क्लाउड AutoML भावी विकास के लिए गूगल चीन केंद्र के काम के बारे में बात की थी।
चित्रा: गूगल ऐ गिल्बर्ट, चीन केंद्र के अध्यक्ष
गूगल चीनी ऐ केंद्र से अधिक दो महीने बाद साथ 'राष्ट्रपति' नई पहचान ली जिया पहली फिल्म स्थापित किया गया था,।
नवंबर 2016 ली जिया स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय ली Feifei, किसी भी Google क्लाउड ऐ अनुसंधान प्रमुख पर शिक्षक के साथ गूगल में शामिल होने के लिए अपने स्वयं आगे बढ़ाने के लिए छोड़ने के लिए कंपनी Snapchat से। दिसंबर 2017, ली Feifei की घोषणा की चीन केंद्र Google डेवलपर्स सम्मेलन में गूगल ऐ स्थापित किया गया था समाचार, सह नेतृत्व दो लोगों द्वारा। अब, ली Jiacheng और नए विभाग के कार्यकारी प्रमुख।
गूगल ऐ चीनी केंद्रीय नेता गिल्बर्ट के रूप में अपने भाषण में नौकरियों से बाहर सुखाने, और सख्ती सीखने शोधकर्ताओं और इंजीनियरों मशीन मांगना। साक्षात्कार में, गिल्बर्ट ने यह भी कहा है कि गूगल ऐ चीनी सेंटर, बुनियादी अनुसंधान पर ध्यान दिया जाएगा, जबकि वर्तमान में मुख्य काम ऐ के बकाया प्रतिभा इकट्ठा करने के लिए है।
इसके अलावा, क्योंकि ली जिआ और ली फीफ़ी दोनों Google क्लाउड एग्जिक्यूटिव ने हाल ही में एक महत्वपूर्ण डेवलपमेंट टूल क्लाउड ऑटोएमएल जारी किया है, इसलिए हमारे पास यह विश्वास करने का कारण है कि Google AI चीन केंद्र भर्ती के अलावा शुरुआती कार्य के अलावा Google मेघ एआई और उपकरणों की एक श्रृंखला को सख्ती से बढ़ावा देंगे। ली जिया ने अपने भाषण में कहा, Google क्लाउड एआई का लक्ष्य एआई अनुसंधान और उत्पाद विकास के बीच सकारात्मक बातचीत को बढ़ावा देना है। और हाल ही में जारी किए गए क्लाउड ऑटोमेल एक महत्वपूर्ण Google यूनिवर्सल एआई उपकरण, जो एआई उत्पादों को कम सीमा प्रदान करता है।
ऐसा कहा जाता है, बादल AutoML दो सप्ताह जारी की है, पंजीकृत उपयोगकर्ता ही 10,000 से अधिक है, और प्रयोक्ता की पृष्ठभूमि काफी व्यापक है। उपयोगकर्ता खुदरा उद्योग, चिकित्सा उद्योग के अलावा, वहाँ कई विशेष मामले हैं। उदाहरण के लिए, 'कैमरा के साथ लंदन के जूलॉजिकल सोसायटी लॉगिंग 'दुनिया भर के जानवरों का नज़रिया रखें, क्लाउड ऑटोमैल विज़न के साथ एनोटेशन स्वचालित करना, आपको बहुत सारे श्रमशक्ति टैगिंग की बचत करना है, और कुछ लोग इस उपकरण का उपयोग कूड़ा और अधिक का पता लगाने के लिए कर रहे हैं।
गिल्बर्ट एक साक्षात्कार में कहा से पता चला, बादल AutoML अनुसंधान एवं विकास कुछ समय के लिए, Google के क्लाउड टीम से पहले बहुत काम किया है किया गया है। यह सबसे बड़ी कठिनाई सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रौद्योगिकी और उत्पादों गठबंधन करने के लिए है है। ' अनुसंधान और विकास में, हम भी खाते में बल और संसाधनों की गणना करने की आवश्यकता लेने के लिए की जरूरत है। अंत में बादल AutoML स्थानांतरण सीखने (हस्तांतरण लर्निंग) और सीखने के लिए सीखने, इन दोनों प्रौद्योगिकियों एक दूसरे के पूरक कर सकते हैं। एकीकृत 'गिल्बर्ट ने कहा।
ऐ अनुप्रयोगों के दृष्टिकोण से देखें, तो बादल AutoML वास्तव में एक बहुत आसान उपकरण है। यदि एक उद्यम कस्टम ऐ कार्यक्रम, यह एल्गोरिथ्म, डेटा संग्रह, आमतौर पर कई महीनों या पूरा करने के लिए वर्ष को परिभाषित करने के लिए आवश्यक है। बादल AutoML स्वचालित रूप से उत्पन्न किया जा सकता है मॉडल, उत्पाद चक्र छोटा है, कॉर्पोरेट खर्च कम हो जाएगा। इसके अलावा, गूगल यह भी घोषणा की इसके वर्गीकरण विशेषज्ञ डिजाइन मॉडल परिणामों पर चित्र की तुलना में बेहतर है।
बादल AutoML विजन (चित्र) के बाद, गूगल आवाज, संवाद, बादल AutoML प्राकृतिक भाषा संसाधन शुरू करने के लिए जारी रहेगा।
बहरहाल, कम दहलीज बादल AutoML भीड़ नौकरियों ऐ डेवलपर्स में हैं? गिल्बर्ट तो नहीं लगता था, उसने कहा, 'दुनिया की ऐ पेशेवरों केवल 1 लाख अपने स्वयं के एल्गोरिदम का निर्माण कर सकते हैं, लेकिन 21 लाख दुनिया भर में डेवलपर्स का उपयोग कर सकते हैं AutoML इस तरह के उत्पादों। 'ली जिया व्यक्त की, बादल AutoML डेवलपर्स एक उत्पाद बनाने के लिए वास्तव में के लिए, यह कम सीमा है, ताकि और अधिक डेवलपर्स उपयोग कर सकते हैं। वहाँ अधिक ऐ, इन डेवलपर्स उपयोग कर रहे हैं तो अधिक होने की संभावना, तो उद्योग को समझने के लिए और भी अधिक होगा, जो लोग अपनी विशेषज्ञता को चरम से समझते हैं।
एआई के उपयोगकर्ताओं के विकास के लिए ली जिआ को चार श्रेणियों में विभाजित किया जाएगा:
पहला ए ऐ शोधकर्ता है जो टेंसरफ्लो जैसे उपकरणों को डिज़ाइन और विकसित कर सकता है।
दूसरा एपीआई उपयोगकर्ता है, इन उपयोगकर्ताओं के पास प्रशिक्षण करने के लिए डेटा नहीं है, उन्हें इंटरफेस करने की आवश्यकता होती है, अपने खुद के मॉडल को विकसित करने के लिए नहीं।
तीसरा प्रकार का उपयोगकर्ता अपने मॉडल को अनुकूलित करना चाहता है। उन्हें ऐ प्रतिभा की भर्ती की जरूरत नहीं है, डेटा लेबल की आवश्यकता नहीं है, और ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना क्लाउड ऑटोमेल के साथ अपने स्वयं के मॉडल को अनुकूलित भी नहीं कर सकते।
चौथा उपयोगकर्ता ज्यादातर पारंपरिक उद्योग हैं, वे एआई का उपयोग कैसे करते हैं, यह नहीं जानते कि Google इस समय कैसे काम करे, ग्राहकों को ग्राहकों के साथ मिलकर काम करना होगा, उन्हें सिखाना कैसे मशीन सीखने का उपयोग करना है।
जब पूछा गया कि क्लाउड एआई को प्रौद्योगिकी दिग्गजों में प्रतिस्पर्धी रखने के लिए, ली जिया ने कहा कि Google एक एआई पहली कंपनी है और Google के सभी मौजूदा उत्पादों एआई द्वारा संचालित, एआई बादल के साथ एक महान फिट है, Google के उत्पादों के पुनरावृत्ति के पीछे और एक दशक से अधिक समय तक एआई की समझ है, और हम उन अनुभवों को उपयोगकर्ताओं के साथ साझा करना चाहते हैं ताकि वे अधिक उत्पाद बना सकें ।
'एआई के पास कोई सीमा नहीं है, और हम आशा करते हैं कि भविष्य में दुनिया में एआई प्रौद्योगिकी का इस्तेमाल किया जाएगा।'