人工知能は現実にどのように応用できるのでしょうか?グーグル

毎年恒例の Google I/O 開発者会議が予定通り 17 日に開催されました。今年の Google Developer Conference は、例年と比べると、移行期の年によくあるイベントのようでした。昨年と比較して、「モバイルファーストからAIファーストへ」というGoogleの戦略的方向性に変化はありません。

I/O初日の基調講演セッションでは、Googleは初期の頃のように目を見張るようなブラックテクノロジーを展示したり発表したりすることはなかった。代わりに、Google の既存の製品ラインに人工知能技術を適用し、ユーザー エクスペリエンスを向上させる特定の機能をリリースおよび改善しました。

全体のプロセスは少し退屈で、Google は人々が期待したような驚くべきブラックテクノロジーや目を見張るようなテクノロジーを生み出しませんでしたが、実際には、Google は現在の主流テクノロジー企業の中で、人工知能テクノロジーを応用レベルに推進する点では依然として最高の企業であることを認めなければなりません。 Google は、自社製品の使用過程で多くのユーザーが遭遇する実際の「問題点」を解決するために、人工知能技術をより実践的に活用しています。

製品ラインは完全にAI駆動型です

同日のIOカンファレンスで、グーグルのサンダー・ピチャイCEOは、世界に関する情報を整理・分類するというグーグルの中核ミッションが、人工知能の時代にさらに明確になったと指摘した。このような背景から、Google は既存の製品ラインを見直しています。

上の図は、Google の人工知能技術がすでに検索、Google クラウド サービス、Google マップ、Youtube、Google フォトなど、Google の最も重要な製品を推進していることを明確に示しており、特定の製品アプリケーションに適用された Google の人工知能技術は、「Google アシスタント」などのエンティティの形で現れています。

Google は、Google アシスタントを支える人工知能技術の助けを借りて、ほぼすべての製品ラインのユーザー エクスペリエンスを再最適化し、これらの製品をユーザーにとってより人間的でスマートなものにしました。

たとえば、Google アシスタントが組み込まれた Google Home スマート スピーカーは、人と人との会話の文脈を理解し、会話を自然言語に近づけることができます。 Google Home は、ユーザーのスマートフォン画面やスマートテレビなど、ユーザー エコシステム全体の画面に情報をリアルタイムで表示することもできます。その日のカンファレンスでは、Google アシスタントが iPhone 端末に登場し、Apple の音声アシスタント Siri と直接競合しました。

Google が Google アシスタントの開発者ツールも公開し、サードパーティのハードウェア ブランド メーカーと広範囲にわたる協力関係を築いていることも特筆に値します。このアイデアは実は以前の Android と同じで、オープンな形でより広範なエコシステムを形成しており、その中核は依然として Google の人工知能技術によって推進されています。

グーグルがこの日のカンファレンスで強調した全体的なテーマから判断すると、「モバイルファーストからインテリジェンスファーストへの移行」という戦略は昨年から変わっていない。最大の変化は、Google の「AI ファースト」への取り組みが、より詳細で完全な製品エクスペリエンスを通じて実現されていることです。

Google は、既存の製品ラインのインテリジェントなアップグレードに加え、画像認識に人工知能技術を使用する Google Lens アプリケーションなど、その日の会議でいくつかの新製品も発表しました。このアプリケーションは、Google の画像認識機能を使用して、カメラで撮影された画像内の特定の情報を識別します。たとえば、街のレストランにカメラを向けると、Google レンズはレストランの名前、以前のユーザーの評価、および Google の巨大なデータベースにすでに保存されている一連のその他の情報を識別できます。このアプリケーションは、写真内の電話番号などの情報も認識できるため、ユーザーは直接電話をかけることもできます。

この日の Google のリリースのもう一つのハイライトは、クラウドベースの第 2 世代 Google ディープラーニング チップ TPU のリリースでした。 Google CEOのサンダー・ピチャイ氏はカンファレンスで、これまでTPUはディープラーニングの認識に多く使用され、GPUは人工知能モデルとデータのトレーニングに多く使用されていたことを強調した。将来、TPU はモデル検索と認識の両方で強力な機能を提供します。

会議でピチャイ氏は、Google の人工知能フレームワーク (Tensorflow) + みんなというコンセプトを提案しました。実際、これは数か月前に Google Cloud カンファレンスで提案された「AI の民主化」に似ています。強調された重要な点は、将来、人工知能は大企業が行うものだけではなく、中小の開発者が大企業が提供する人工知能技術フレームワークを使用して、具体的な製品やアプリケーションを作成できるようになるということです。このことの意義は、実は、AI を全面的に推進する技術革命に等しいのです。

Googleは依然として、人工知能をアプリケーションレベルに押し上げることに最も優れた企業である。

一般ユーザーの観点から見ると、Google がその日に開始した多くの機能の最適化や製品アップデートは、あまり多くの人の興味を引かないかもしれません。ユーザー視点で考えると、もっと前からGoogleなどの大企業が提供すべき機能が多かったのかもしれません。しかし、実際には、技術的な実装の観点から、人工知能技術を製品レベルに適用することは簡単な作業ではありません。 Google のエンジニアにとって、人工知能によって駆動される特定の小さな製品機能の開発には、新製品の開発と同じくらいのエネルギーと時間が必要になるかもしれません。

そのため、Google Developer Conference やその他の開発者向けカンファレンスでは、このような認知の違いがはっきりと感じられます。一般ユーザーやメディアにとってさえ、Google の開発者会議はますます退屈なものになってきています。空からパラシュートが落ちてくることもないし、奇妙な形のメガネもありません。 Google はより実用的になり、得意とする製品を常に最適化し、改善してユーザー エクスペリエンスを向上させています。

これらすべての取り組みの根底にあるのは、Google の製品ラインがすでに幅広い層の人々に深い影響を与えているということです。 Googleは同日のカンファレンスで、Androidシステムを搭載した月間アクティブデバイスの総数が20億台を超えたと発表した。これによると、10億人を超えるユーザーを抱えるGoogle製品には、検索、Chromeブラウザ、マップ、Youtube、Google Play App Store、Googleメールなどが含まれます。

このような規模で、近年の人工知能技術の急速な発展は、実は Google にとって稀なチャンスなのです。 Google の人工知能技術を活用することで、Google は元々の巨大なエコシステムをベースに、実際にその領域をさらに拡大することができます。たとえば、Google Assistant はサードパーティのメーカーと幅広く協力して、より幅広いデバイスにアプリケーションを普及させようとしています。また、Android Auto も、より多くの自動車メーカーと協力して、より多くの車のセンターコンソールに参入しようとしています。

業界全体の観点から見ると、人工知能は実際にすべての大手テクノロジー企業が重視する次の焦点となっています。しかし、Google、Microsoft、Amazon、Facebookなども同様の問題に直面しており、それは人工知能技術をいかにしてユーザーに届く応用製品のレベルまで真に推進するかという問題です。

実際、業界は重大な岐路に立っており、ユーザーは人工知能に対してかつてないほど高い期待を抱き、AI があらゆることを実現し、あらゆることを変えることができると信じている。しかし、企業の観点から見ると、人工知能技術からアプリケーションの製品化への移行にはまだまだ長い道のりがあります。

現在、大手テクノロジー企業は、音声を新しい形の対人交流として重視するという一貫した方向性を見いだしています。その結果、他のハードウェアメーカーと連携したAmazon Alexa、Google Home、Microsoft Cortanaなどのスマートスピーカーが登場しました。

技術的な観点から見ると、各社の音声認識技術は似ており、違いはそれほど大きくありません。音声人工知能技術の専門家はテンセントテクノロジーに対し、実は現在のスマートオーディオ製品はすべて比較的成熟した技術を採用しており、人工知能の音声認識技術は学術界ではすでにはるかに進んでいると語った。ただし、アプリケーション レベルになると、ユーザー エクスペリエンスの問題が伴います。企業にとって、最新のテクノロジーを使用して認識精度を向上させる一方で遅延が増加するか、成熟したテクノロジーを使用して比較的低い精度を受け入れながらも極めて小さな遅延を得るかというトレードオフの観点から、企業はユーザー エクスペリエンスの観点から、より成熟した信頼性の高いテクノロジーを使用する必要があることがよくあります。

現在、音声による人間とコンピュータのインタラクションの分野において、Google の優位性は、モバイル インターネット時代に最も有利な地位をしっかりと占めていることにあります。スマートフォン、スマートテレビ、その他のモバイルスマートデバイスをベースにした Google エコシステムは広く形成されており、揺るがすことは困難です。この時点で、人工知能技術に基づいた新しい人間とコンピュータの相互作用インターフェースを立ち上げることは自然なこととなります。

実用化の観点から見ると、Google は実際に人工知能技術をアプリケーション製品レベルにまで押し上げる業界で最も成功した企業です。現在、大多数のユーザーが使用している Android エコシステムの特定の製品のほとんどには、すでに Google の人工知能技術が適用されています。ただし、ユーザーの観点から見ると、Google の人工知能技術によってもたらされるエクスペリエンスは完璧ではありません。たとえば、Google フォト アプリケーションに適用されている画像認識技術には、特定の写真内のオブジェクトを識別する際の精度が低いという問題が依然として残っています。なお、Google 音声アシスタントの認識率はまだ向上の余地があるものの、Google が総合的な AI に向けて着実な一歩を踏み出し、この分野では依然として業界をリードする立場にあることは否定できない。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。