Google stale rozwija swoje modele AI, a najnowsza aktualizacja Gemini 2.0 Flash to kolejny krok naprzód koncentrujący się na szybkości, nowych funkcjach i szerszej dostępności. Szef Google’a Sundar Pichai podkreśla, że Gemini 2.0 jest krokiem w stronę stworzenia uniwersalnego asystenta AI.
Czym wyróżnia się Gemini 2.0:
- Multimodalność: Gemini 2.0 został zaprojektowany jako model multimodalny, co oznacza, że potrafi przetwarzać i łączyć informacje z różnych źródeł, takich jak tekst, obrazy, kod i dźwięk. To pozwala mu lepiej rozumieć świat i generować bardziej kompleksowe i spójne odpowiedzi. Na przykład może analizować obraz i opisać go słowami, przetłumaczyć tekst na inny język, a nawet generować kod na podstawie opisu.
- Zaawansowane rozumienie kontekstu: Gemini 2.0 charakteryzuje się ulepszonym rozumieniem kontekstu, co pozwala mu lepiej interpretować zapytania i udzielać trafniejszych odpowiedzi. Potrafi analizować złożone zdania i dialogi, a także uwzględniać kontekst wcześniejszych interakcji.
- Wyższa efektywność i skalowalność: Dzięki nowej architekturze i optymalizacjom Gemini 2.0 jest w stanie działać szybciej i sprawniej, zużywając mniej zasobów.
- Lepsza integracja z usługami Google: Gemini 2.0 jest ściślej zintegrowany z innymi usługami Google, takimi jak wyszukiwarka, Mapy, YouTube i Asystent Google. Projekt Mariner (więcej poniżej) jest przykładem takiej integracji, gdzie AI pomaga użytkownikom w przeglądarce, analizując elementy na ekranie.
Jakie jest praktyczne zastosowanie Gemini 2.0:
Projekt Astra:
Astra skupia się na tworzeniu asystentów AI zdolnych do interakcji ze światem rzeczywistym w czasie rzeczywistym. Wyobraź sobie asystenta, który widzi to, co ty widzisz przez kamerę smartfona lub specjalne okulary, i może na bieżąco reagować na otoczenie. Oto kluczowe cechy Astry:
- Widzenie komputerowe w czasie rzeczywistym: Astra analizuje obraz z kamery, rozpoznając obiekty, sytuacje i kontekst.
- Rozumienie języka naturalnego: Umożliwia interakcję z użytkownikiem za pomocą mowy, zadawanie pytań i wydawanie poleceń.
- Interakcja z otoczeniem: Astra może udzielać informacji o obiektach w otoczeniu, np. 'Jaki to gatunek drzewa?’, wskazując na drzewo kamerą, lub pomagać w zadaniach, np. 'Znajdź mi śrubokręt’, skanując wzrokiem warsztat.
- Potencjał w rozszerzonej rzeczywistości (AR) i wirtualnej rzeczywistości (VR): Astra idealnie wpisuje się w koncepcję AR i VR, gdzie interakcja ze światem cyfrowym nakłada się na świat rzeczywisty.
Projekt Mariner:
Mariner koncentruje się na ulepszaniu interakcji użytkownika z przeglądarką internetową za pomocą AI. Wykorzystuje on model Gemini do analizy treści wyświetlanych na stronach internetowych. Oto przykłady zastosowań Marinera:
- Streszczanie artykułów: Mariner może wyodrębnić najważniejsze informacje z długiego artykułu i przedstawić je w zwięzłej formie.
- Wydobywanie danych: Może identyfikować i wyodrębniać konkretne dane ze stron internetowych, np. ceny produktów w sklepach internetowych, daty wydarzeń, adresy.
- Porównywanie produktów: Mariner może pomóc w porównywaniu ofert różnych sklepów, prezentując je w przejrzysty sposób.
- Ułatwianie nawigacji po stronach: Może sugerować kolejne kroki na stronie internetowej, np. ‘Dodaj do koszyka’, ‘Przejdź do kasy’.
Projekt Jules:
Informacje na temat Projektu Jules nie są szeroko udostępnione. Wydaje się on być powiązany z personalizacją i dostosowywaniem doświadczeń użytkownika z wykorzystaniem AI. Może to obejmować personalizację treści, rekomendacje produktów lub optymalizację interfejsów.
Gry i wirtualne światy:
Wszystkie te projekty mają ogromny potencjał w kontekście gier i wirtualnych światów:
- Astra w grach AR/VR: Astra może rewolucjonizować gry AR/VR, umożliwiając interakcję z wirtualnym światem w sposób bardziej naturalny i intuicyjny. Wyobraź sobie grę, w której możesz rozmawiać z postaciami niezależnymi (NPC) w czasie rzeczywistym, a one reagują na twoje otoczenie.
- Mariner jako pomocnik w grach online: Mariner może pomagać graczom w przeglądaniu stron z poradnikami, statystykami, czy forami dyskusyjnymi, szybko wyodrębniając potrzebne informacje.
- Jules i personalizacja w grach: Jules może personalizować doświadczenie gry, dostosowując poziom trudności, oferując spersonalizowane wyzwania lub tworząc dynamiczne scenariusze oparte na zachowaniu gracza.
- Generowanie treści w grach: Modele językowe takie jak Gemini mogą być wykorzystywane do generowania dialogów, opisów przedmiotów, a nawet całych fabuł, co znacznie ułatwia tworzenie rozbudowanych światów wirtualnych.
Wykorzystanie Gemini 2.0 w projektach studentów WWSI
Studenci WWSI mogą wykorzystywać Gemini 2.0, multimodalny model AI Google, w projektach programistycznych na wiele sposobów.
- Języki programowania: Głównie Python (z bibliotekami do AI), JavaScript (do aplikacji webowych z API), Java (aplikacje korporacyjne/mobilne), C# (.NET). Teoretycznie każdy język z obsługą API REST może być użyty.
- Programy i środowiska: IDE (PyCharm, VS Code, IntelliJ), Notebooki Jupyter, frameworki webowe (React, Angular, Vue.js), Android Studio/Xamarin (aplikacje mobilne).
- Przykłady zastosowań: Automatyczne generowanie dokumentacji kodu, chatboty edukacyjne, tłumaczenie interfejsów, analiza sentymentu kodu, generowanie szkieletów kodu na podstawie opisu naturalnym językiem.
Gemini 2.0 pozwala studentom WWSI tworzyć innowacyjne aplikacje z użyciem AI, rozwijając ich umiejętności programistyczne. Ważne jest monitorowanie aktualizacji i dokumentacji Google.
