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Google I/O 2017 | 使 AI 觸手可及

發布時間:2017-05-18 08:49:57   發布者:小擎    文章來源: 谷歌黑板報




 

Google 自創立之初起,一直努力用深奧的計算機技術和洞察來解決人們生活中的各種問題。

Google 日益成為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 10 億用戶,更有長達 10 億小時的日播放時長;Google 地圖日導航里程超 10 億公里。計算機向移動設備轉變的大潮流也讓 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:從移動優先轉變為人工智能優先。與以前一樣,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。現在,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的。

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,并且日益發揮更大的作用。現在,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,并幫助用戶根據該信息采取行動。最關鍵的是,用戶不需要事先通過學習來實現此功能 -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。

所有的這一切都需要相應的計算架構。去年的 I/O,Google 發布了第一代 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 發布了下一代 TPUs-Cloud TPUs,新版的 TPUs 針對推理和訓練進行了優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,目前看來要實現這樣的突破,還面臨著很多的障礙。 

這就是 Google.ai 的創立初衷。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。設計神經網絡是極其耗費時間的,其對專業知識的極高要求將適用人群縮小到了科研人員和工程師。這就是 Google 創造 AutoML 的原因,AutoML 表明神經網絡設計神經網絡也是可行的。Google 希望 AutoML 能擁有現在一些博士所具備的能力,在 3 到 5 年內使眾多的開發者也能通過 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。

Google 欣喜地看到,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。
 

 


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