2017谷歌開發(fā)者大會：人工智能優(yōu)先 讓AI觸手可及

　　Google 自創(chuàng)立之初起，一直都在努力用深奧的計算機技術和洞察來解決一些復雜的問題。

　　最復雜的問題，其實往往存在于日常生活中。令人激動的是，Google 漸漸成為了越來越多人生活中的一部分：Android 設備月活躍用戶剛剛突破了 20 億;YouTube 不僅有著 10 億用戶，更有著長達 10 億小時的日播放時長;Google 地圖日導航里程超 10 億公里。但若是沒有了計算機向移動設備轉變的大潮流，這一切的增長都將是不可能實現(xiàn)的。這也讓 Google 開始重新思考對產品的改造，以適應新型的交互模式，例如多點觸控。

　　如今，計算機又面臨著新的轉變：從移動優(yōu)先轉變?yōu)槿斯ぶ悄軆?yōu)先。和以前一樣，Google 將會努力構想一個能夠進行更加自然、無縫的技術交互的世界。如 Google 搜索，它是被建立在對文本和頁面的理解能力的基礎上的。而現(xiàn)在，通過深度學習技術的革新，機器對圖像、照片和視頻的理解也逐漸成熟，這在以往都是不能實現(xiàn)的。現(xiàn)在，你的相機有了“視覺”，你能對手機說話，并得到回應——語音與圖像對于計算機技術來說已經變得意義重大，其重要性甚至漸漸等同于鍵盤和多點觸控。

　　在以上提到的諸多 AI 新進展中，Google Assistant 就是一個很好的例子。它已經能夠在 1 億個設備上運行，并且日益發(fā)揮更大的作用?，F(xiàn)在，Google Home 已經可以辨別不同的聲音，從而讓用戶在與設備互動時能夠獲得更個性化的體驗。與此同時，智能手機的相機功能也可以幫助用戶完成許多工作。 Google Lens 是一組基于視覺的計算功能，可以識別用戶正在查看的內容，并幫助用戶根據(jù)該信息采取行動。例如，用戶趴在朋友家的地板上查看在路由器背面冗長且復雜的Wi-Fi密碼。現(xiàn)在，用戶的手機就可以識別該密碼，并在察覺到用戶登錄該 Wi-Fi 的需求后自動完成登錄。最關鍵的是，用戶不需要事先通過學習來實現(xiàn)此功能 -人機交互體驗比在智能手機上完成跨應用程序的復制和粘貼更為直觀。Google 首先將會在 Google Assistant 和 Google Photots 中啟用 Google Lens 功能，用戶也可以期待在其他產品中使用 Google Lens.

　　所有的這一切都需要相應的計算架構。去年的 I/O，Google 發(fā)布了第一代 TPUs，這使得 Google 的機器學習算法能夠更快更有效地運行。今天，Google 發(fā)布了下一代 TPUs-Cloud TPUs，新版的 TPUs 針對推理和訓練進行了優(yōu)化并且可以處理大量信息。Google 將把 Cloud TPUs 引入 Google Compute Engine，以便公司和開發(fā)人員更好地使用。

　　Google 致力于將日新月異的技術投入應用，使其能更好地為每個人服務，而不只是服務于 Google 產品的用戶。 Google 相信，如果科學家和工程師可以擁有更好的計算機工具，創(chuàng)造出更強大的研究成果，那么復雜社會問題的解決將有巨大的突破。然而，目前看來要實現(xiàn)這樣的突破，還面臨著很多的障礙。這就是 Google.ai 的創(chuàng)立初衷。它聚合了 Google 在人工智能領域做的所有努力，從而減少了研究過程中的障礙，并提升了研究人員、開發(fā)者以及公司在這一領域的工作效率。

　　Google 希望通過簡化神經網絡的機器學習模型的設計，降低人工智能的門檻。如今，設計神經網絡是極其耗費時間的，其對專業(yè)知識的極高要求大大縮小了適用人群，只有科研人員和工程師才有機會接觸到。這就是 Google 創(chuàng)造 AutoML 的原因，AutoML 表明神經網絡設計神經網絡也是可以實現(xiàn)的。Google 希望 AutoML 能擁有現(xiàn)在一些博士所具備的能力，在三到五年內使眾多的開發(fā)者也能通過 AutoML 設計神經網絡，來滿足其特定的需求。

　　除此之外，Google.ai 已經與 Google 的研究人員、科學家以及開發(fā)者們進行合作，來解決各個領域的問題，并取得了前景廣闊的結果。例如，使用機器學習來改進檢測乳腺癌擴散到相鄰淋巴結的算法。Google 也看到了人工智能在運算速度以及準確性上的巨大飛躍，使研究人員可以對分子性質進行預測，或是進行人類基因組排序。

　　此次轉型不僅與建設未來設備和進行前沿研究有關，Google 同時也認為，它可以在此刻幫助數(shù)以百萬計的民眾，以普及化的渠道獲取信息以及接觸到新機會。例如，接近半數(shù)的美國雇主聲稱他們存在招募員工、填補職位方面的問題和困難;而另一方面，待業(yè)的雇員也時常對于就在身邊的空閑職位毫不知情，因為這些工作的特點——高流動低業(yè)務量、與職位名稱不符，使得搜索引擎很難準確的篩選這些工作。

　　而通過新啟用的 Google for Jobs，Google 希望能幫助公司聯(lián)系潛在的雇員，也幫助民眾找到新的工作機會。在接下來的幾周中，Google 將在“搜索”里加入新功能，從而幫助人們尋找跨越不同經驗需求和不同工資水平的工作，包括在傳統(tǒng)意義上很難分類和搜索的工作，比如服務和零售崗位。

　　Google 欣喜的看到，人工智能終于結出了每個人均可品嘗享用的碩果。倘若 Google 能讓人工智能技術越來越便捷地為民眾所用——無論是在工具層面，還是應用方式層面——那么，所有人都會更快地從人工智能技術中獲益。