Google: L'avenir de la recherche est maintenant
Google Now grand pari de l'entreprise à maintenir ses parts de marché que les gens quittent le bureau et la recherche sur les appareils mobiles et portables.
Google est maintenant cartes essayer de prédire ce que vous devez savoir avant de vous recherche.Ils servent des informations relatives aux recherches, votre calendrier, et plus encore.
(Crédit: Captures d'écran CNET)
Google a besoin d'un nouveau slogan: L'avenir de la recherche est aujourd'hui.
Il ne serait pas exagéré, étant donné l'énorme pari Google fait qu'il peut créer des assistants numériques intelligentes pour des milliards de personnes en mettant le cerveau de l'ordinateur de Google pour travailler pour vous via Google maintenant. Le service, qui Google cette semaine élargi pour les utilisateurs iOS, c'est bien plus que celui-monter Siri dans la bataille pour les assistants numériques. Google est la pêche à maintenir sa position de leader dans la recherche que les gens quittent le bureau et la recherche sur les appareils mobiles et portables.
Google Now, sans doute pas le nom le plus convaincant, fait le point: Google veut vous dire ce que vous devez savoir «maintenant», avec rapidité et précision. Il fonctionne en tournant requêtes en langage naturel - parler à l'ordinateur comme pour un autre être humain - dans des réponses précises livrées par les serveurs de Google.
A ce stade de Google Maintenant(appelé Google Now), l'interface principale est "cartes, des« boîtes virtuelles avec des informations sur le trafic, la météo, les sports, les stocks, les transports publics, les vols, les événements, les expéditions, les nominations, et ainsi de suite. Vous pouvez poser des questions telles que "quelle heure les Giants de San Francisco jeu commence?" ou "Quelle sera la météo à New York ressembler à la semaine prochaine?", et propose désormais une carte d'information et de réponse audio, le cas échéant.
Où Google devient plus intéressant et utile, c'est quand il fait une fusion mentale avec des données utilisateur glanées vos appareils mobiles, les services de Google et d'autres applications non-Google. Par exemple, maintenant capable de détecter réservations de restaurant à partir de votre compte Gmail, et vous envoie automatiquement une alerte avec les directions où que vous soyez. Maintenant Google peut détecter que vous vérifiez nouvelles et les scores sur les New York Yankees, par exemple, et ensuite présenter automatiquement les derniers scores et les mises à jour de nouvelles.
Google Now est un élément clé de l'expérience de Google Glass.
(Crédit: Google)
Fondamentalement, les données contextuelles maintenant plus que Google sait sur vous, mieux il peut servir de votre assistant numérique.
Google Now est encore à ses balbutiements, et les résultats sont hasardeux. Mais le roi de la recherche passe en revue ses grands talents d'ingénierie pour cette initiative pour défendre son joyau de la couronne d'entreprise, qui représente plus de deux tiers des recherches aux Etats-Unis La grande majorité de ces recherches sont mot-clé orienté, retournant une liste de liens.
Le champ devient encombré. Outre Siri d'Apple, parvenus moins connus comme Sherpa etDonna, aussi aimeraient avoir le poste que votre compagnon numérique. Et compagnons numériques spécialisés, ou d'assistants, sont conçus pour les voitures , le xBox , appareils ménagers et autres appareils.
L'ordinateur 'Star Trek'
Les origines de Google Now revenir à "Star Trek", comme Google recherche Amit Singhal chef raconte l'histoire. Dans un billet de blog à partir de 2012 , Singhal a écrit:
Larry Page a décrit une fois le moteur de recherche parfait que comprendre exactement ce que vous voulez dire et vous redonner exactement ce que vous voulez. C'est très semblable à l'ordinateur, je rêvais comme un enfant qui grandit en Inde, collé à notre téléviseur noir et blanc pour chaque épisode de Star Trek. J'ai imaginé un avenir où un ordinateur vaisseau serait en mesure de répondre à toute question que je pourrais demander, instantanément. Aujourd'hui, nous sommes plus près de ce rêve que je n'aurais jamais cru possible au cours de ma vie professionnelle.
Google est maintenant les cartes d'information et la voix agréable de répondre aux questions et anticipation des besoins comme n'importe quel assistant digne, mais il ya beaucoup de choses dans les coulisses de produire l'illusion d'une interface numérique humaine avec un être humain réel.
Google dispose d'équipes axées sur la reconnaissance vocale, la modélisation du langage, et de créer une représentation informatique de tout ce que Google sait, appelé le graphe de connaissance.
Tamar Yehoshua, directeur de la gestion produit pour Google Search.
(Crédit photo: Steve Jennings / Getty Images)
Tamar Yehoshua, directeur de la gestion produit pour la recherche Google, affirme que "Star Trek" Le rêve de Google est encore à ses balbutiements. «Il faut une énorme quantité de puissance de calcul à comprendre la parole en langage naturel, le convertir en entités, trouver des réponses et ensuite convertir le texte à la parole», dit-elle. "C'est l'étape au début de montrer ce que nous pouvons faire."
Google a fait des progrès significatifs sur la première partie de la communication avec un assistant numérique intelligent, comprendre ce que les utilisateurs disent les machines dans le nuage.
"Nous avons eu une mini-révolution, basée surl'apprentissage en profondeur, un ensemble de technologies qui ressemblent à des anciens réseaux de neurones à partir des années 1990 que les chercheurs espéraient se transformer en un moyen de créer des cerveaux, des robots de la machine qui sont devenus sensibles et ont pris plus de monde, », a déclaré Vincent Vanhoucke, le chef de file de la technologie de Google pour la modélisation acoustique de la parole.
Robots autonomes n'ont pas pris plus de monde, mais Google l'apprentissage en profondeur, qui se comportent comme un ensemble de neurones dans le cerveau humain relié à un maillage dense et échange de données - à la modélisation acoustique, prenant la forme d'onde brute de la parole et de déterminer quels sont les phonèmes , comme un "a" ou "p", ressemble à n'importe quel environnement de haut-parleur et l'accent. Ensuite, un modèle de langage enchaîne les phonèmes dans les mots et les phrases, tous probabiliste, Vanhoucke expliqué.
Une des avancées majeures est la modélisation acoustique a été utilise les GPU (Graphical Processing Unit) pour les systèmes ferroviaires, Vanhoucke dit. "Les réseaux neuronaux avoir à transmettre des données rapidement et à haute densité. GPU possède une grande mémoire partagée et peut tirer tous les neurones de la mémoire, et paralléliser les choses très bien. Quel a fallu un an pour former aujourd'hui ne prend que trois semaines afin que nous puissions exécuter d'autres expériences sur grand nombre de machines et de former de très grands réseaux.
"Le passage de Android Jelly Bean avant et après en fonction de la précision de la reconnaissance vocale améliorée de 15 à 30 pour cent, selon la langue. "
Pourtant conversations complexes, et le contexte, le maintien problèmes actuels.
Yehoshua a offert cet exemple: «Je pourrais être un fan des Giants SF avoir une conversation avec n'importe quel appareil près de moi," at-il dit. «Je demande ce qui se passe dans le jeu Giants, qui tangue et l'heure du match de demain, ainsi que de demander pour enregistrer le jeu à mon DVR et me rappeler sur le match. Pour résoudre ce problème, nous devons intégrer une nombre entier de morceaux ensemble. C'est un problème difficile mais aussi très excitant. "
La solution à 1 pour cent
La reconnaissance vocale de Google et la modélisation du langage apporte des améliorations rapides, mais la compréhension des significations spécifiques demeure le plus grand défi. C'est là que le graphe de connaissance entre en jeu.
Knowledge Graph nourrit Google Maintenant, avec les données sur des sujets, des personnes, des événements et d'autres types d'informations, de construire des réponses. Elle compte plus de 570 millions de personnes et 18 milliards de faits sur les liens entre eux, par le comte de Google.
Quand Google reçoit maintenant une requête, il transforme les données vocales brutes en entités de l'ordinateur comprend et puis arrive avec une réponse en faisant correspondre que par ce qui est dans le graphe de connaissance. Ainsi, lorsque vous demandez: «Comment ne les Giants font», le Knowledge Graph saura vous faites allusion à l'équipe de baseball - et pas un autre géant - en fonction de votre historique de recherche. Ensuite, affiche maintenant une fiche de renseignements et lit le score de match de la nuit précédente.
Cependant, Knowledge Graph aujourd'hui ne représente qu'une petite fraction des entités et des relations langues génèrent.
"Knowledge Graph a une bonne couverture de la population, des lieux, des choses et des événements, mais il ya beaucoup ne connaissent pas. Nous sommes à 1 pour cent", a déclaré John Giannandrea, directeur de l'ingénierie pour le graphe de connaissances. "Mais nous ne cherchons pas à être comme une personne. Nous essayons d'être à la fois bête et intelligent. C'est un outil qui vous donne des données, le contexte, et une meilleure compréhension d'un problème, mais vous êtes toujours à la prise de décision."
Google effectue des centaines de millions de recherches par jour, fournissant des flux de matières premières dans le graphe de connaissance. "Chaque jour 16 pour cent des demandes sont de nouveau», dit Yehoshua. «Les gens ont de nouvelles combinaisons de ce qu'ils recherchent tout le temps. Nous devons extraire quelles sont les entités que nous pouvons comprendre. C'est un processus continu."
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