GoogleではAIによる機械学習技術を拡充しており、昨年に発表したGoogle Assistantでもサービス開始時に単語エラー率8.5％だったのが現在では4.9％に減るなど、言語認識率が上がってきているほか、画像に至ってはどんな情報が含まれているかの認識度がすでに人間を上回っていることを紹介していました。

そのため、これまでのGoogle Assistantの言語による検索やサポートよりもさらに画像による検索やサポートのほうがよりAIを活用できるとし、Google Lensを導入。これまでにもGoogle フォトについてはAIを使ったサジェスションなどを行ってきましたが、さらにこれらの機能が強化されます。

またGoogle Assistantでは情報入力にカメラ（画像）が用いられるようになり、上述のような花の種類だけでなく、いわゆる文字認識（OCR）も含めたさまざまな情報を画像から得て文字情報として人間に伝えてくれるようになるということです。




こういった画像へのAIの応用ではすでに先日、Googleが適当に描いた絵・図などからより詳細な絵・図にしてくれるWebサービス「AutoDraw」（ https://www.autodraw.com/ ）をリリースしており、今後もいろいろなサービスを提供していくということです。

またこれらを支える技術である第2世代のTensor Processing Units（TPU）がGoogle Cloudに登場し、まずはこの第2世代のCloud TPUは最大180T flopsを実現する新しいTPUデバイスで構築され、Google Compute Engineで利用できるようになるとしています。

Google Compute Engineにて提供される第2世代のCloud TPUはあらゆる形状とサイズの仮想マシンに接続し、Intel Skylake CPUやNVIDIA GPUなどの他のハードウェアと組み合わせて組み合わせることができ、GitHubで最も一般的なオープンソースのマシン学習フレームワークであるTensorFlowでプログラム可能だとのこと。

これにより、CPUやGPU、Cloud TPUの機械学習モデルを最小限のもので簡単に訓練できる高レベルAPIを導入し、Googleだけでなく多くの開発者やパートナーが最高の機械学習システムを構築して新しいサービスを生み出すことを期待しているということで、例えば、最近では音楽検索サービス「Shazam」が音楽認識の大半をGoogle Cloud上のNVIDIA GPUに移行し、柔軟性を得ながら費用を節約したことを発表しています。











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