谷歌雲大會亮點|AI客服中心落地、AutoML推新、TPU 3.0進入谷歌雲
谷歌本週在舊金山舉行的Cloud Next會議上釋出了一系列人工智慧公告,其中許多都聚焦於公司機器學習工具的民主化。從24日開始,谷歌的AutoML Vision工具將在公開測試版中釋出。該公司在其主題演講中宣佈,從今年1月開始,谷歌推出了Cloud AutoML 系統。
Cloud AutoML基本上是一種允許非專家(沒有機器學習專業知識甚至編碼流暢性)的方法來訓練他們自己的自學模型,所有這些都使用Google雲端計算提供的工具。第一個工具是 AutoML Vision ,它允許您建立用於影像和物件識別的機器學習模型。Google通過使用簡單的圖形介面和普遍理解的UI觸控(如:拖拽等),使這些工具會使得軟體工程和AI領域以外的人員更容易上手。
現在AutoML Vision正在進入公共測試階段,它可供任何組織、企業和研究人員都能使用,他們可能會發現這種型別的AI很有用,但卻沒有資源或技術來開發自己的訓練模型。在大多數情況下,公司可以通過適用的API簡單地使用AI軟體,例如Google向第三方提供的Cloud Vision API。該公司正在設計其Cloud AutoML工具,以服務於主要在科技領域之外的公司,這些公司可能具有需要對自定義資料進行訓練的特定需求。
Google首次推出的一個例子是Urban Outfitters構建的模型,它可以幫助識別產品的模式和其他相似之的產品,因此它可以為線上客戶提供更細粒度的搜尋和過濾選項,這些選項基於您通常認為只有人類才會注意到的。(你可以想想“深V”和標準“V領”襯衫之間的區別。)Cloud Vision API專注於廣泛的物體和影像識別,但並不能完全削減它,所以城市戶外運動愛好者可以使用谷歌的工具開發自己的模型。
此外,谷歌還宣佈 推出兩個新的Cloud AutoML域名:一個用於自然語言,另一個用於翻譯 。 Google使用軟體解析口頭和書面文字的能力構成了Google智慧助理產品的基礎,而人工智慧訓練的翻譯演算法的熟練程度使谷歌翻譯在許多不同型別的語言中都取得了巨大的成功。
它現在能翻譯27個語言對。通過AutoML翻譯服務,使用者可以上傳翻譯的語言對來對自己的自定義翻譯模型進行訓練。
當然,如果沒有適當的專業知識、資源和相當大的資料集,您將無法開發像Google這樣的複雜模型和軟體。但該公司正在通過這些新領域對自定義模型進行基本的訓練。
谷歌表示,出版業巨頭赫斯特正在使用AutoML Natural Language來幫助標記和整理其眾多雜誌以及這些出版物的眾多國內和國際版本的內容。谷歌還向日本出版商日經集團(Nikkei Group)提供了AutoML Translation,該集團每天都會發布和翻譯多種語言的文章。
谷歌人工智慧首席科學家李飛飛在一份宣告中表示,“人工智慧正在賦予權力,我們希望為每個人和每個企業,從零售業到農業、教育再到醫療保健都實現民主化。人工智慧不再是科技界的利基市場 ,這是每個行業企業的差異化因素。我們致力於提供能夠徹底改變它們的工具。”
除了新的Cloud AutoML域名之外,谷歌還在開發一個人工智慧客戶服務代理,當使用者呼入電話時,會立即受到虛擬agent的歡迎,這些agent可以自行回答問題並完成任務。谷歌正在呼叫產品聯絡中心AI,它與現有的Dialogflow軟體包捆綁在一起,為企業開發會話代理提供工具。雖然公司沒有提到名稱,但很明顯,Contact Center AI與Google在Duplex上的工作類似。
Duplex是今年早些時候在谷歌I / O上推出的專案,通過偽裝成一個人通過電話為人們提供他們自己的會話AI助手來預約和完成其他簡單的任務。當發現這可以在未經另一端的人類服務工作者同意的情況下完成時,谷歌就會陷入困境。(谷歌今年夏天正在積極測試Duplex,但僅限於非常有限的用例,例如詢問假期時間和預訂。)Google發言人表示,雖然Contact Center AI和Duplex是不同的產品,它們共享一些底層元件,但它們擁有“截然不同的技術組合和整體目標”。
通過客服中心AI,Google正在轉變為一個領域,呼叫者更熟悉與機器人互動的概念,並通過主動聯絡客戶服務來實現自己的意願。由於這種背景,聽起來這種技術很可能在未來會主導客服中心。
客服中心AI首先讓呼叫者與AI代理聯絡,AI代理嘗試解決問題,就像標準的自動客戶服務機器人一樣,但具有更復雜的自然語言理解和功能。如果呼叫者需要或更喜歡與人交談,則AI會轉向支援角色,並通過實時呈現與對話相關的資訊和解決方案來幫助人類呼叫中心的工作者解決問題。
李飛飛表示,該公司正在與其現有的聯絡中心AI合作伙伴合作,“與我們一起圍繞負責任地使用Cloud AI進行互動。”她在談論同意和披露的問題,當有人與AI交談以及如何不灌輸時該軟體具有的無意識的偏見,特別是在種族和性別方面。她認為,“我們希望確保員工和使用者會發現公平、有能力並且值得信任的方式來使用技術。”
除了 AutoML,李飛飛宣佈,Google 的第三代 Cloud TPU 已經進入 Alpha 測試階段,但關於第三代 Cloud TPU 的更多技術細節並沒有公佈。
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