"אנחנו סוג של אביב בינה מלאכותית", אומר ג'ון ג'יאננדרה, ראש תחום למידת מכונה של גוגל.

ההצהרה של ג'אננדריה - התייחסות למונחחורף AI-- מסכם כיצד מקרי השימוש, העניין והמחקר בבינה מלאכותית באמת ממריאים.

במהלך פאנל I/O של Google ביום שישי שהתקיים בכנס המפתחים של החברה, הצטרפה ל-Giannandrea SVP של Google Product Aparna Chennapragada ו-Google Brain הוביל את Jeffrey Dean לדבר על האופן שבו AI ולמידת מכונה משנים מוצרים.

Giannandrea ציינה את ההצלחה האחרונה בתחומי זיהוי דיבור והבנת תמונה כשתי סיבות שבינה מלאכותית ולמידת מכונה פתאום כל כך חמות.

למרות שגוגל השקיעה תחומים כאלה במשך יותר מעשור, ג'יאננדריה אמרה שהחברה נעשתה רצינית לגבי זה לפני ארבע שנים.

הצלחה בזיהוי דיבור והבנת תמונה הן שתי סיבות שבינה מלאכותית ולמידת מכונה פתאום כל כך חמות.

צ'נפראגדה, שהובילה את צוות Google Now, אומרת שהיא מאמינה שלמידת מכונה משנה את המשחק בכל הנוגע לבניית מוצרים חדשים.

לדוגמה, קח משהו כמו עוזר קולי. צ'נפראגדה אומרת שככל ששיעורי השגיאות יורדים, השימוש בסוגים אלה של מוצרים עולה. "המוצר נעשה שימושי יותר ככל שלמידת מכונה משפרת את המנוע הבסיסי."

היא הוסיפה שלמידת מכונה יכולה גם לפתוח מקרי שימוש חדשים. "בזכות הנייד, הרבה מהבעיות בעולם האמיתי - תחבורה ובריאות - יכולות להיות בעיות בינה מלאכותית."

כדי לעזור למפתחים להתמודד עם למידת מכונה, גוגל רכשה חלק מהפלטפורמות שלה בקוד פתוח, כוללTensorFlow. TensorFlow, שהיא ספריית קוד פתוח עבור בינת מכונה.

דין, שהיה מעורב מאוד בפיתוח של TensorFlow, אמר שגוגל החליטה להעביר את הספרייה בקוד פתוח מכיוון שהיא רוצה להיות מסוגלת לעזור להאיץ את חילופי הרעיונות החופשיים.

שבוע שעבר, Google Research גם הוציאה בקוד פתוח מסגרת רשת עצבית עבור TensoryFlow, הידועה בשם SyntaxNet. חלק מהשחרור הזה היה מנתח אנגלי, מקסים בשם Parsey McParseface, שהוכשר לנתח טקסט באנגלית.

למרות שאנשים רבים המשתמשים ב-TensorFlow כבר מכירים את למידת מכונה, המטרה היא לגרום אפילו למומחים שאינם למידת מכונה להשתמש בספריות ובמודלים בפרויקטים שלהם.

שימו לב ליחס הוואו ל-WTH

כמובן שככל שהפלטפורמות והטכנולוגיות הללו מתפתחות, המוצרים שיוצאים מהן לא תמיד עובדים כמו שהייתם מצפים.

צ'נפראגדה אמרה כי במהלך העבודה על Google Now, הצוות היה מודע מאוד להקדיש תשומת לב למה שמכונה באופן פנימי "יחס וואו ל-WTH". במילים אחרות, ישנם מקרים בהם קבלת הנחה נכונה יכולה להיות מענגת וקסומה. אבל טעות במשהו יכולה להוביל ל"עלות גבוהה למשתמש".

אם עוזר בינה מלאכותית אומר לך לנסוע לשדה התעופה מאוחר מדי ובסופו של דבר תפספס את הטיסה שלך, זה יהיה רגע של 'מה לעזאזל'.

וזה נכון במיוחד כשמדובר בתחום המוצר. כדוגמה, צ'נפראגדה אמרה שאם תעשה חיפוש אחר ג'סטין טימברלייק ותקבל תוצאה שלא הייתה ממש רלוונטית כפי שהיא צריכה להיות, זה לא יהיה עניין גדול. אבל אם עוזר בינה מלאכותית אומר לך לנסוע לשדה התעופה מאוחר מדי ובסופו של דבר תפספס את הטיסה שלך, זה יהיה רגע של 'מה לעזאזל'.

חשוב מאוד להבטיח שהיחס נכון, במיוחד בשלבים הראשונים של פלטפורמה או מוצר חדש, אמרה.

וזה נכון. חמש שנים מאוחר יותר, אני מכיר אנשים שעדיין לא משתמשים בסירי בגלל המעידות המוקדמות שיצאו מהשער.

צ'נפראגדה הוסיפה כי חשוב גם לבנות אמון עם המשתמש. "אתה לא רוצה להיות בלתי צפוי ובלתי ניתן לבירור," היא אמרה, וציינה שזאת הסיבה שטוב להשתמש בלמידת מכונה נגד בעיות המוכשרות שלה בפתרון - דברים שקל למכונות אבל קשים לבני אדם - כמו משימות שחוזרות על עצמן.

האם עלינו לפחד מהבורג?

בפגישת שאלות ותשובות, נשאל ג'אננדריה לגביהפחד של אילון מאסקשל צבא הרובוטים המיתולוגי של לארי פייג'.

כמרענן: מאסק הביע תכופות את חששותיו לגבי AI,מצהירש"משהו מסוכן ברצינות" עשוי להגיע מבינה מלאכותית בחמש עד 10 השנים הקרובות.

אבל ג'יאננדריה אומר שהוא חושב שסוג ה"סופר-אינטליגנציה" שמאסק חושש ממנו נמצא "במרחק עשרות שנים".

זה אמר, הואעשהלהודות שכמה דברים שנעשו על ידי AI ולמידת מכונה יכולים להיות מפחידים. הוא מאמין שתפקידם של האנשים שמאחורי הטכנולוגיה (שכוללת בעצם את עצמו ואת עמיתיו) להוכיח שהכלים באמת שימושיים.

מוקדם יותר, ג'אננדריה אמר ששפה ודיאלוג הם הבעיות הגדולות הבלתי פתורות של מדעי המחשב. מבחינתו, הוא לא רואה קיץ של AI מגיע עד שנוכל ללמד מחשב לקרוא.

יש לך מה להוסיף לסיפור הזה? שתפו אותו בתגובות.