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[導(dǎo)讀]自發(fā)布AI First戰(zhàn)略后,谷歌在人工智能道路上越走越堅(jiān)定。不僅有Google Assistant智能助手,還在秋季發(fā)布會上發(fā)布了包括手機(jī)、耳機(jī)和智能音箱等多款A(yù)I硬件,構(gòu)建AI生態(tài)。在特斯拉CEO馬斯克等不斷發(fā)出AI威脅論下,谷歌則表示,專注AI的前沿研究和解決實(shí)際問題。

自發(fā)布AI First戰(zhàn)略后,谷歌在人工智能道路上越走越堅(jiān)定。不僅有Google Assistant智能助手,還在秋季發(fā)布會上發(fā)布了包括手機(jī)、耳機(jī)和智能音箱等多款A(yù)I硬件,構(gòu)建AI生態(tài)。在特斯拉CEO馬斯克等不斷發(fā)出AI威脅論下,谷歌則表示,專注AI的前沿研究和解決實(shí)際問題。

近幾年,Google每年都會舉行 APAC(亞太區(qū)年度媒體會議)。作為從Mobile First戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移到AI First的科技巨頭,此次媒體會議的焦點(diǎn)自然是人工智能,“Made with AI”。

11月28日的會議上,谷歌大腦(Google Brain)負(fù)責(zé)人Jeff Dean表示,谷歌在人工智能領(lǐng)域最終目標(biāo)是三點(diǎn):利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)讓谷歌的產(chǎn)品更加實(shí)用(Making products more useful);幫助企業(yè)和外部開發(fā)者利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行創(chuàng)新(Helping others innovate);為研究人員提供更好的工具,以解決人類面臨的重大挑戰(zhàn)。

AI+軟件+硬件

目前,機(jī)器學(xué)習(xí)在谷歌的大部分產(chǎn)品中都有應(yīng)用。如Google Photos 云端相片集,利用圖像識別技術(shù),可以提供人臉檢測和照片自動分類;Google Lens基于圖像識別和OCR技術(shù),能實(shí)時(shí)識別用智能手機(jī)拍攝的物品并提供與之相關(guān)的內(nèi)容;Google Maps可以通過街道、街景的數(shù)據(jù)獲取更多有關(guān)地區(qū)詳細(xì)的情況,還可以了解停車難易程度;Gmail 和 Inbox 在收到郵件后,智能系統(tǒng)會給用戶提供回復(fù)建議(Smart Reply);YouTube 中的自動字幕(Auto captions)則是通過機(jī)器學(xué)習(xí)給超過 10 億的視頻自動加上字幕;Google Translator利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯(Neural Machine Translation)。

Google Assistant是2016年5月19日推出的一款語音助手,核心是語音識別。Google Assistant 工程總監(jiān)Pravir Gupta表示,該產(chǎn)品基于 Google 在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和搜索領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)之上。

在這些產(chǎn)品中,谷歌翻譯或許是中國用戶能夠使用最多的。Jeff指出,過去的翻譯系統(tǒng)使用更簡單的統(tǒng)計(jì)翻譯模型,由 50 萬行代碼組成。2016年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)(GNMT:Google Neural Machine Translation)正式應(yīng)用到谷歌翻譯中。Jeff稱,該系統(tǒng)僅由 500 行 TensorFlow 代碼組成。使用新的系統(tǒng)后,翻譯準(zhǔn)確性得到了很大改進(jìn),“堪比過去十年取得的成果”。Jeff提到,目前翻譯效果提升最明顯的是日英互譯。

不過,谷歌不是最早在翻譯中運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的企業(yè)。2016年的百度機(jī)器翻譯技術(shù)開放日上,百度技術(shù)委員會聯(lián)席主席、自然語言處理部技術(shù)負(fù)責(zé)人吳華博士表示,百度早在一年多前(2015年)就率先發(fā)布了世界上首個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)(NMT),克服了傳統(tǒng)方法將句子分割為不同片段進(jìn)行翻譯的缺點(diǎn),充分利用上下文信息,對句子進(jìn)行整體的編碼和解碼,從而產(chǎn)生更為流暢的譯文。

吳華當(dāng)時(shí)稱,谷歌翻譯強(qiáng)在基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯上,但是在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯上,百度要領(lǐng)先。此外,谷歌翻譯以英語為中心,百度翻譯以中文為中心。

構(gòu)建生態(tài)很重要的一點(diǎn)便是要讓其中各成分有機(jī)融合。谷歌也正在努力讓硬件、軟件以及 AI 相互結(jié)合。今年秋季發(fā)布會上,谷歌發(fā)布了九款硬件產(chǎn)品,包括智能音響Google Home Mini / Google Home Max,筆記本Pixelbook,智能手機(jī)Pixel 2和Pixel 2 XL,Google Pixel Buds耳機(jī),這些新硬件都與AI有關(guān),整合了谷歌的智能語音助理 Google Assistant,凸顯了谷歌在AI領(lǐng)域從軟件到向硬件領(lǐng)域的野心。

其中,Google Home還具有語音配對功能(Voice Match),通過機(jī)器學(xué)習(xí)能識別不同的語音,可使最多六個(gè)用戶連接到同一臺 Google Home。Google Home Max 還運(yùn)用了AI 技術(shù) Smart Sound,可依據(jù)所處位置自動調(diào)整聲音品質(zhì)。谷歌首款無線藍(lán)牙耳機(jī)Pixel Buds還可便捷地接入Google翻譯,運(yùn)用語音識別和翻譯技術(shù),進(jìn)行實(shí)時(shí)翻譯。

與華為、iPhone X 智能手機(jī)采用雙攝像頭不同,谷歌的Pixel 2/2 XL結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算攝影技術(shù)來分析圖像,將主體與背景分離。雖然只使用一枚攝像頭,也具備人像模式功能,在拍攝人像時(shí)可柔和虛化背景。通常,這需要多鏡頭的專業(yè)相機(jī)。

除了內(nèi)部產(chǎn)品使用AI,谷歌也為企業(yè)及開發(fā)者提供三種創(chuàng)新工具:TensorFlow,云機(jī)器學(xué)習(xí) API (Cloud Machine Learning APIs) 以及張量處理器 (Tensor Processing Unit, TPU) 電腦芯片.

Google 在 2015年發(fā)布了人工智能系統(tǒng)TensorFlow并宣布開源,之后TensorFlow成為了開源社區(qū)GitHub上最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。除了TensorFlow,其他的深度學(xué)習(xí)工具還有Caffe, CNTK,Theano等。而在中國,2016年9月,百度也宣布其深度學(xué)習(xí)開源平臺PaddlePaddle在Github及百度大腦平臺開放。

面對這些競爭,Jeff在媒體交流會上回應(yīng)稱,每個(gè)平臺都有各自優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),針對不同的人群,這樣的競爭是好的。“Tensorflow開源軟件基于Apache 2.0許可證,無論是大企業(yè)還是初創(chuàng)企業(yè),每個(gè)人都可以利用它做自己想做的事情。這可能是Tensorflow成功的原因之一。我們看到一個(gè)很健康的生態(tài)系統(tǒng),我們也從其他的開源平臺當(dāng)中學(xué)到了很多,不斷改善Tensorflow平臺,讓這個(gè)平臺更好。”

專注現(xiàn)實(shí)和研究問題

機(jī)器學(xué)習(xí)是谷歌在人工智能領(lǐng)域的工作重心。谷歌認(rèn)為,編寫能使計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)如何變得智能的程序,要比直接編寫智能程序更好。但是,隨著機(jī)器變得越來越智能,機(jī)器會不會哪天真的有意識,進(jìn)而取代人類?特斯拉CEO 埃隆·馬斯克(Elon Musk)和英國著名物理學(xué)家霍金都對AI發(fā)出過警告。

而Jeff認(rèn)為,這些擔(dān)心太遠(yuǎn)了,“我們在部署安全的AI系統(tǒng)的時(shí)候也可以利用其中很多的技術(shù),我覺得這可能會是短期我們最需要關(guān)注的領(lǐng)域?,F(xiàn)在的一些擔(dān)心還為時(shí)過早。我們現(xiàn)在應(yīng)該著眼于解決眼前的問題。”這也是上文提及的谷歌AI三大目標(biāo)之一:解決人類面臨的重大挑戰(zhàn)(solving humanity’s big challenges)。

目前,谷歌正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決如醫(yī)療保健、能源和環(huán)境保護(hù)問題等問題。例如,谷歌醫(yī)療成像團(tuán)隊(duì)產(chǎn)品經(jīng)理與印度、泰國和美國的一些醫(yī)院合作開發(fā)一種工具,可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)幫助診斷糖尿病所引起的眼部疾病。在保護(hù)鳥類方面,研究員Victor Anton 收集了 5 萬個(gè)小時(shí)的音頻并將其轉(zhuǎn)換成譜圖,通過 TensorFlow 更加快速高效地分析這些音頻,識別譜圖中的鳥鳴聲。

對于AI帶來的失業(yè)問題,Jeff則表示,過去兩百年的技術(shù)發(fā)展都會遇到這樣的問題,他對此持樂觀態(tài)度,“每次技術(shù)有了新的發(fā)展,代替了人力勞動,我們就會有一個(gè)新的、有意思的專業(yè)領(lǐng)域駕馭這個(gè)技術(shù)。我們會有新的工作,目前我們可能想象不出來。誰能夠想到社交媒體會出現(xiàn)?發(fā)生以前是想象不到的。”

不擔(dān)心競爭對手 繼續(xù)在中國招人

11月初,Google 母公司Alphabet董事長、谷歌前CEO埃里克·施密特(Eric Emerson Schmidt)在人工智能與全球安全峰會上對新美國安全中心的保羅·沙雷說:“我認(rèn)為,我們(美國)在未來5年內(nèi)將繼續(xù)保持領(lǐng)先地位,然后,中國將迅速趕上來。”

埃里克的這一觀點(diǎn)源于中國政府發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,規(guī)劃提出,到2020年,中國人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步;到2025年,人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破,部分技術(shù)與應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平;到2030年,人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

面對中美AI競賽問題,Jeff表示,目前全球很多公司對機(jī)器學(xué)習(xí)以及AI感興趣,很多政府非常清楚AI的潛力,分階段、務(wù)實(shí)地進(jìn)行研究,建立生態(tài)系統(tǒng)。“中國政府倡導(dǎo)AI,并制定政策;美國政府可能不像中國這么有組織,但是我們(美國)也有很多在公司、學(xué)術(shù)界發(fā)生的研究,也有生態(tài)系統(tǒng)。”

機(jī)器學(xué)習(xí)和AI不僅影響著計(jì)算科學(xué),還涉及到各行各業(yè)。因此,在世界范圍內(nèi),一些政府和公司都在招募相關(guān)人才,這也直接帶來了人才儲備的競爭。另一方面,還涉及到AI人才的培訓(xùn)問題。Jeff稱,“我相信隨著時(shí)間推移,會有更多人有這樣的相關(guān)技能,他們可以通過這個(gè)技能解決很多問題。”

谷歌如何看待百度之類的競爭者?Jeff表示,谷歌主要關(guān)注下一代前沿研究問題,雇傭人才,并為他們提供最好的計(jì)算機(jī)硬件去解決實(shí)際的、有意思的問題。“我們并不擔(dān)心競爭對手,我們關(guān)心的是我們自己的研究”,他還補(bǔ)充稱,谷歌也將在上海、北京持續(xù)招聘AI相關(guān)人才。

在2016年烏鎮(zhèn)的圍棋峰會上,Google首次對外承認(rèn)在中國招人組建AI團(tuán)隊(duì)。相關(guān)的招聘崗位有機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主管、機(jī)器學(xué)習(xí)研究員、云端機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品經(jīng)理等。不過招聘信息上并未顯示招聘人數(shù),谷歌方面表示,沒有具體統(tǒng)計(jì)過中國地區(qū)AI員工數(shù)量。

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