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google ai 模型

發(fā)布時間：2023-05-27 10:34:07 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 81

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AI繪畫火了！它“站上風(fēng)口”，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛布局！究竟是藝術(shù)還是生意？
谷歌發(fā)布的人工智能服務(wù)工具AutoML如何使用？

google ai 模型

AI繪畫火了！它“站上風(fēng)口”，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛布局！究竟是藝術(shù)還是生意？

我個人認為AI繪畫是生意，因為現(xiàn)在的AI繪畫可還沒有達到藝術(shù)的級別，只能當(dāng)做是一門生意。

怎么說呢，現(xiàn)階段的AI繪畫，只能是生意，根本不可能是藝術(shù)！AI繪畫這段時間之所以這么火，還不是因為今年九月份的谷歌開發(fā)者大會，谷歌推出了一個相較成熟（是相對成熟！并不是絕對成熟，因為谷歌的AI繪畫模式吊打其它的AI繪畫模型，所以才叫它相對成熟）的AI繪畫模型Parti，所以才會讓AI繪畫這么火。但即使是谷歌的AI繪畫模式Parti，其畫出來的畫還是有很大的問題，壓根沒辦法代替畫師，很多人還說畫師會被代替，完全是搞笑的。我自己在谷歌開發(fā)者大會上都玩了好幾次這個Parti模型。說句實在的，還是有很大的問題，還需要持續(xù)優(yōu)化。

有一說一，AI繪畫的技術(shù)還有待進步，現(xiàn)在只能當(dāng)做是生意，未來也會是生意。AI繪畫目前還是比較拉胯的，我們不要過度緊張，現(xiàn)階段的AI繪畫根本沒辦法具體繪畫出你想要的東西，你給它幾個關(guān)鍵字，它只能畫出個大概的。我可以告訴你AI繪畫的原因。首先，工程師會設(shè)計一個AI繪畫模型，然后拿一大堆的畫作打上相應(yīng)的標(biāo)簽給AI模型去“學(xué)習(xí)”，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，讓AI繪畫模型自行優(yōu)化，優(yōu)化到一個程度就可以推出使用了，這次的谷歌Patri模型就是這么來的。所以說白了，現(xiàn)在的AI繪畫，就是基于已有畫作進行模仿，完全談不上是藝術(shù)，因為抄襲可不是藝術(shù)！

總的來說，AI繪畫不管是現(xiàn)在還是未來，都只能是一門生意，因為AI繪畫沒有自主性，一切畫作都是基于已有畫作生成的。

谷歌發(fā)布的人工智能服務(wù)工具AutoML如何使用？

在加入谷歌一年后，1月18日凌晨，谷歌云負責(zé)人、首席科學(xué)家李飛飛通過自己的推特賬號和博客宣布了谷歌云取得的里程碑進展：可自動設(shè)計、建立機器學(xué)習(xí)模型的服務(wù)——AutoML Vision。

“我很榮幸地宣布AutoML Vision面世。這是一款能讓每個人都有能力構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，卻無需機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的產(chǎn)品。這是“人工智能民主化”的重要進展！也是令人振奮的團隊合作結(jié)果?！崩铒w飛在自己的推特賬號上寫道。

這款面向公眾的產(chǎn)品，意味著谷歌正在努力讓人工智能成為每個人都會使用且容易上手的工具，也降低企業(yè)開發(fā)人工智能的門檻。除了在自己的推特上介紹此款新產(chǎn)品外，李飛飛還與谷歌人工智能研發(fā)負責(zé)人李佳共同撰寫了博客，詳細介紹了新產(chǎn)品。
AutoML Vision是一款提供自定義圖像識別系統(tǒng)自動開發(fā)的服務(wù)。用戶只需要將自己的數(shù)據(jù)上傳，就可以直接在谷歌云上訓(xùn)練和管理模型。也就是說，即使是沒有機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的的人，只需了解模型基本概念，就能借這項服務(wù)輕松搭建定制化的圖像識別模型。但目前谷歌并未透露該服務(wù)如何收費。

谷歌的cloud_auto_ml如何使用？
目前，迪士尼已通過AutoML建立圖片分類模型，依據(jù)角色、種類和顏色等分類標(biāo)示產(chǎn)品，并導(dǎo)入搜尋的功能中，讓消費者搜尋商品更加方便且準(zhǔn)確。另外，美國流行服裝零售商Urban Outfitters也通過AutoML來分類商品。除了圖像識別，谷歌未來還計劃將AutoML服務(wù)拓展到翻譯、視頻和自然語言處理等領(lǐng)域。
在博客中，兩位女科學(xué)家認為谷歌這款產(chǎn)品的優(yōu)勢在于以下三點：一是即使用戶的機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識有限，也可以獲得更準(zhǔn)確的模型。二是能更快速的建立模型，用戶可以在幾分鐘內(nèi)或者在一天內(nèi)構(gòu)建完整的能用的模型。三是易于使用，用戶操作的界面簡潔清晰。

谷歌博客截圖
這些優(yōu)勢也在一定程度上解決了當(dāng)前人工智能在工業(yè)界發(fā)展的一些瓶頸。首先，從目前的情況看，世界上只有少數(shù)企業(yè)能夠支付得起人工智能以及機器學(xué)習(xí)的人才招募和研發(fā)預(yù)算，這意味著企業(yè)可以創(chuàng)建的高級機器學(xué)習(xí)模型非常有限。其次，即便是有能力的公司，也需要大量的精力來管理和構(gòu)建自定義的機器學(xué)習(xí)模型和其中復(fù)雜的研發(fā)過程。

AutoML Vison操作界面
那么谷歌是如何做到的？AutoML由控制器（Controller）和子網(wǎng)絡(luò)（Child）2個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，控制器生成子模型架構(gòu)，子模型架構(gòu)執(zhí)行特定的任務(wù)訓(xùn)練并評估模型的優(yōu)劣反饋給控制器，控制器將會將此結(jié)果作為下一個循環(huán)修改的參考。重復(fù)執(zhí)行數(shù)千次“設(shè)計新架構(gòu)、評估、回饋、學(xué)習(xí)”的循環(huán)后，控制器能設(shè)計出最準(zhǔn)確的模型架構(gòu)。
2017年3月份，谷歌就推出了機器學(xué)習(xí)服務(wù)Google Cloud Machine Learning Engine，幫助具有機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識的開發(fā)人員輕松構(gòu)建適用于任何規(guī)模、任何類型數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)模型。不過，那時候的機器學(xué)習(xí)服務(wù)需要使用大量的數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練出一般（General）的預(yù)測模型，難以符合每家企業(yè)的需求。這次推出的AutoML則更進一步，直接為企業(yè)提供機器學(xué)習(xí)技術(shù)來建立自家的模型，也推動了谷歌“人工智能民主化”的戰(zhàn)略目標(biāo)。
不過，雖然谷歌稱AutoML是市面上唯一提供類似服務(wù)的產(chǎn)品，但此前Clarif.ai、微軟的認知服務(wù)，以及IBM的Watson視覺識別也能讓曾提供給用戶定制預(yù)先訓(xùn)練好的視覺、語音識別和決策模型的服務(wù)。

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