谷歌AI中國(guó)中心總裁李佳：AI無(wú)國(guó)界將普惠一切

• 2018年3月7日 WuYaNan來(lái)源：網(wǎng)易 887 55
• 繁體

• 

  2018-2023年中國(guó)智慧醫(yī)療行業(yè)發(fā)展?jié)摿Ψ治黾巴顿Y戰(zhàn)略規(guī)劃咨詢報(bào)告

  智慧醫(yī)療作為新興起的專有醫(yī)療名詞，是指利用最先進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng)，逐步達(dá)到信息化。當(dāng)前，智慧醫(yī)療正保持高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)...

谷歌在北京舉辦Think With Google大會(huì)。會(huì)上，谷歌云AI研發(fā)主管李佳發(fā)表演講，重點(diǎn)介紹了兩周前發(fā)布的Google Cloud AutoML。

2月6日，谷歌在北京舉辦Think With Google大會(huì)。會(huì)上，谷歌云AI研發(fā)主管李佳發(fā)表演講，重點(diǎn)介紹了兩周前發(fā)布的Google Cloud AutoML。然而，最值得注意的是，李佳在此次會(huì)議上的第一title已經(jīng)悄然變成了谷歌AI中國(guó)中心總裁。會(huì)后，李佳博士接受了網(wǎng)易智能的采訪，談及谷歌AI中國(guó)中心的工作以及Google Cloud AutoML的未來(lái)發(fā)展。

圖：谷歌AI中國(guó)中心總裁李佳

谷歌AI中國(guó)中心成立兩個(gè)多月以后，李佳以“總裁”的新身份亮相。

2016年11月，李佳從Snapchat公司離開(kāi)，追隨自己在斯坦福大學(xué)的老師李飛飛一同加入谷歌，任谷歌云AI研發(fā)主管。2017年12月，李飛飛在谷歌開(kāi)發(fā)者大會(huì)上宣布了成立谷歌AI中國(guó)中心的消息，由兩人共同領(lǐng)導(dǎo)?，F(xiàn)在，李佳成了新部門的執(zhí)行者和負(fù)責(zé)人。

作為谷歌AI中國(guó)中心的領(lǐng)導(dǎo)者，李佳在演講中曬出了招聘信息，大力招攬機(jī)器學(xué)習(xí)研究員和工程師。在采訪中，李佳也表示，谷歌AI中國(guó)中心會(huì)聚焦在基礎(chǔ)研究上，而目前主要工作就是聚集優(yōu)秀的AI人才。

除此之外，由于李佳和李飛飛都是谷歌云的高管，近期又發(fā)布了一個(gè)重要的開(kāi)發(fā)工具Cloud AutoML，因此，我們有理由相信，谷歌AI中國(guó)中心早期的任務(wù)除了招聘之外，還會(huì)大力推廣谷歌Cloud AI的理念和一系列工具。李佳在演講中說(shuō)到，谷歌Cloud AI的目標(biāo)是推動(dòng)AI研究和產(chǎn)品研發(fā)之間的良性互動(dòng)。而剛剛發(fā)布的Cloud AutoML成為谷歌一個(gè)重要的普及AI的工具，它以低門檻的方式為AI產(chǎn)品賦能。

據(jù)悉，Cloud AutoML發(fā)布兩周以來(lái)，注冊(cè)用戶已經(jīng)超過(guò)1萬(wàn)個(gè)，而且用戶的背景也相當(dāng)廣泛。除了零售行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)的用戶以外，還有很多特別的案例。比如，倫敦動(dòng)物學(xué)會(huì)用“相機(jī)記錄”跟蹤世界各地的動(dòng)物，使用Cloud AutoML Vision自動(dòng)標(biāo)注圖片，節(jié)省了很大的人力標(biāo)注工作。還有一些環(huán)保機(jī)構(gòu)用這個(gè)工具來(lái)檢測(cè)垃圾等等。

李佳在采訪中透露，Cloud AutoML的研發(fā)已經(jīng)有一段時(shí)間了，谷歌云的團(tuán)隊(duì)在之前已經(jīng)做了很多工作。這其中最大的難點(diǎn)，也是最關(guān)鍵的事情是將技術(shù)和產(chǎn)品結(jié)合在一起?！霸谘邪l(fā)中，我們還需要考慮到算力和資源需要。最后Cloud AutoML集成了Transfer Learning(遷移學(xué)習(xí))和Learning to Learning，這兩種技術(shù)可以優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)?！崩罴颜f(shuō)到。

從AI應(yīng)用的角度看，Cloud AutoML的確是一個(gè)非常方便的工具。如果一個(gè)企業(yè)定制AI方案，就要去定義算法，收集數(shù)據(jù)，通常要數(shù)個(gè)月或者數(shù)年才能完成。而Cloud AutoML可以自動(dòng)生成模型，產(chǎn)品周期被大大縮短，企業(yè)的花費(fèi)也會(huì)降低。而且，谷歌還宣稱其在圖片分類上比專家設(shè)計(jì)模型效果更好。

在Cloud AutoML Vision(圖像)之后，谷歌還將陸續(xù)推出語(yǔ)音、對(duì)話、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的Cloud AutoML。

但是，低門檻Cloud AutoML是否在搶AI開(kāi)發(fā)者的飯碗?李佳并不這么認(rèn)為，她說(shuō)，“全球只有100萬(wàn)的AI專業(yè)人士可以打造自己的算法，但是全球有2100萬(wàn)的開(kāi)發(fā)者可以使用AutoML這樣的產(chǎn)品?！崩罴驯硎?，Cloud AutoML實(shí)際上是為開(kāi)發(fā)者打造的一款產(chǎn)品，它把門檻降低，讓更多的開(kāi)發(fā)者可以使用。如果有更多的人使用AI，這些開(kāi)發(fā)者的機(jī)會(huì)就變得更多，屆時(shí)將會(huì)有更多懂行業(yè)、懂產(chǎn)品的人把他們的特長(zhǎng)發(fā)揮到極致。

對(duì)于開(kāi)發(fā)AI的用戶，李佳將其分為四種：

第一種是AI的研究者，他們可以用TensorFlow等工具去設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。

第二種是API的用戶，這些用戶沒(méi)有數(shù)據(jù)去做訓(xùn)練，他們需要接口，不會(huì)自己開(kāi)發(fā)模型。

第三種用戶想定制自己的模型，他們不需要自己去招聘AI人才，不需要數(shù)據(jù)標(biāo)注，甚至不需要調(diào)參，就能夠通過(guò)Cloud AutoML定制的自己的模型。

第四種用戶多是傳統(tǒng)行業(yè)，他們根本不知道怎么樣用AI，也不知道怎么做，這時(shí)候谷歌會(huì)與客戶深度密切合作，教他們?cè)趺从脵C(jī)器學(xué)習(xí)。

AI應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)非常廣，不同的用戶有不同的需求。當(dāng)被問(wèn)到如何保持Cloud AI在科技巨頭中的競(jìng)爭(zhēng)力，李佳表示，谷歌是一個(gè)AI First的公司，谷歌目前所有的產(chǎn)品都是由AI賦能的，AI與Cloud是一個(gè)很好的結(jié)合，背后是谷歌十幾年對(duì)于產(chǎn)品的迭代和對(duì)AI的理解。我們希望將這些經(jīng)驗(yàn)分享給用戶，讓他們也能創(chuàng)造更多的產(chǎn)品。

“AI本身是沒(méi)有國(guó)界的，我們希望未來(lái)全世界都可以用到AI的技術(shù)。”李佳說(shuō)到。

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡