Kompanija Google ozbiljno se posvetila razvoju veštačke inteligencije jer smatra da će biti pokretač sledeće generacije tehnologije u oblaku. Microsoft i Amazon ne zaostaju u toj trci. Štaviše, ove dve kompanije su dominantne na tržištu računarstva u oblaku – bar za sada. Da bi osigurale vodeću ulogu, u oktobru prošle godine, ponudile su poslovnim kompanijama razvojno okruženje otvorenog koda pod nazivom Gluon da bi tako krenule ka novoj generaciji računarstva u oblaku.
Gluon i oblak
Gluon je nova biblioteka dubokog učenja koja omogućava programerima, bez obzira na nivo njihove stručnosti, da stvore prototip, izgrade, obuče i upotrebe modele mašinskog učenja za oblak, „posredne uređaje“ i mobilne aplikacije. U ovom slučaju posredni uređaj je od izuzetne važnosti. Odnosi se na proces optimizacije računarskih sistema u oblaku tako što se obrada podataka vrši na posrednim tačkama mreže, u blizini izvora podataka. Takav pristup zahteva upotrebu izvora koji ne moraju biti stalno povezani na mrežu, a tu spadaju prenosni računari, pametni telefoni, tablet-računari i senzori.
U ovom trenutku, Gluon obezbeđuje podršku za Apache MXNet, okvir za učenje otvorenog koda koji se koristi za obučavanje i upotrebu dubokih neuronskih mreža. U predstojećim mesecima, pružiće podršku i okviru za duboko učenje Microsoft Cognitive Toolkit, koji je razvila kompanija Microsoft početkom 2016. godine. Gluon ima potencijalnu sposobnost da ubrza upotrebu veštačke inteligencije u oblaku i mobilnim aplikacijama, ali i da ostavi kompaniju Google na veoma udaljenom trećem mestu u konkurenciji za osvajanje tržišta oblaka. Amazon i Microsoft se nadaju da će ih saradnja dovesti na čelo u razvoju nove generacije računarstva u oblaku i veštačke inteligencije kad i jedna i druga oblast budu svakodnevne i uobičajene pojave.
Platforma u oblaku kompanije Google
Obe kompanije imaju dobre razloge da prate šta radi kompanija Google. U julu prošle godine, kompanija Gartner, koja se bavi istraživanjem i savetovanjem, objavila je izveštaj o Magičnom kvadrantu za infrastrukturu oblaka kao servisa. U vodećem kvadrantu nalazile su se kompanije Amazon (AWS) i Microsoft, dok se nekoliko našlo izvan njega. Kompanija Google smeštena je u vizionarski kvadrant i ima značajnu ulogu i dobar potencijal da postane lider u toj oblasti.
U izveštaju se pojavljuje i komentar u vezi sa Google- om: „Klijenti kompanije Gartner uglavnom koriste platformu u oblaku kompanije Google (GCP) kao sekundarnog dobavljača, ali ne i strateškog, dok klijenti čije su kompanije direktni konkurenti Amazon -u koriste GCP kao strateškog dobavljača.“ To znači da korisnici smatraju oblak kompanije Google samo kao alternativu ako, iz bilo kojih razloga, ne žele da sarađuju sa Amazon -om ili Microsoft- om.
Zašto Gluon?
Erik Bojd, zamenik predsednika Odeljenja za veštačku inteligenciju i istraživanje kompanije Microsoft, objasnio je razliku između Gluon -a i drugih dostupnih razvojnih okruženja. Naime, Gluon -ov interfejs, za razliku od drugih okruženja, nudi programerima dvostruku korist. Prvo, pruža im sažet, razumljiv i jasan programski interfejs koji im omogućava da brzo stvaraju prototip i eksperimentišu sa modelima neuronskih mreža i omogućava im da koriste metod učenja koji će imati minimalni uticaj na brzinu mašine. Programeri mogu da koriste Gluon -ov interfejs za kreiranje neuronskih mreža bez prekidanja svakodnevnih obaveza i dinamično im menjaju veličinu i oblik. Štaviše, pošto Gluon -ov interfejs spaja modele algoritama učenja i neuronskih mreža, programeri mogu obavljati obučavanje modela korak po korak. Zbog toga je mnogo lakše obaviti proces debagovanja, ažuriranja i ponovne upotrebe neuronskih mreža.
Vrlo mali broj ljudi koristi Gluon jer je potpuno novo okruženje. Izvršni direktor kompanije Skymind iz San Franciska Kris Nikolson kaže da je Gluon mnogo jednostavniji za upotrebu od ostalih alatki za duboko učenje ( MxNet, TensorFlow ili CNTK). Pomoću Gluon -a, programeri mogu da stvaraju modele mašinskog učenja koristeći jednostavni Python API i niz gotovih i optimizovanih komponenti neuronske mreže, što znači da programeri različitih nivoa stručnosti i znanja mogu stvarati neuronske mreže koristeći jednostavan kod. AWS i Microsoft objavili su specifikacije Gluon -a da bi i drugi alati mašinskog učenja mogli da se integrišu sa interfejsom.
Ko može da koristi Gluon?
Gluon je stvoren da bi tehnologiju dubokog učenja učinili dostupnom svim programerima. Interfejs olakšava stvaranje prototipa i modela učenja bez uticaja na brzinu. Prema kompanijama Amazon i Microsoft postoje četiri najznačajnije prednosti.
Jednostavno kodiranje: Gluon sadrži skup odmah upotrebljivih sastavnih blokova neuronskih mreža zajedno sa prethodno definisanim aplikacionim slojevima, optimizatorima i inicijalizatorima.
Algoritam učenja: Gluon ne zahteva da model neuronske mreže bude strogo definisan.
Dinamični dijagrami: Gluon omogućava programerima da definišu modele neuronskih mreža koji su dinamični i mogu se stvarati pomoću kontrole toka programskog jezika Python.
Brzina izvršavanja: Gluon omogućava izvršavanje svih navedenih procesa ne smanjujući brzinu učenja.
Potencijali mašinskog učenja mogu se ostvariti samo ako je mašinsko učenje dostupno svim programerima. Danas je, međutim, stvaranje i podučavanje modela mašinskog učenja izuzetno naporno i zahteva posebnu stručnost. Ipak, da bi se napravio model mašinskog učenja, potrebno je znati kako se odvija njegov proces, što je potrebno znati i pri korišćenju Gluona. On jednostavno olakšava proces kreiranja dijagrama modela pomoću jednostavnih elemenata jezika Python.
Bojd kaže da će Gluon naći primenu u poslovnom okruženju, dok Nikolson veruje da će alatke za duboko učenje postati jednostavnije i na taj način približiti mašinsko učenje većem broju programera i kompanija. Koristeći veštačku inteligenciju, imaće bolji uvid u svoje podatke što će im omogućiti bolju zaradu i smanjivanje troškova. Veštačka inteligencija će izmeniti mnoga poslovna preduzeća, a istovremeno i društvo u kom živimo.