從李飛飛的AI民主化四大戰(zhàn)略，看谷歌云服務(wù)如何提升全民“參與感”

本文作者：奕欣

2017-03-09 17:15

導(dǎo)語(yǔ)：李飛飛在Google Cloud Next' 17上表示要普及“democratizing AI”的理念，需要從四個(gè)方向發(fā)力：計(jì)算力、算法、數(shù)據(jù)和人才。

谷歌首席執(zhí)行官埃里克·施密特在11年前的搜索引擎大會(huì)上首次提出了“云計(jì)算”的概念。但在“籠絡(luò)”企業(yè)用戶方面，谷歌云的表現(xiàn)卻一直不如亞馬遜AWS與微軟Azure。

沒(méi)有人會(huì)懷疑谷歌的技術(shù)實(shí)力，大家只是對(duì)它在云的布局一直抱著不確定性。谷歌在消費(fèi)級(jí)的龐大業(yè)務(wù)讓不少企業(yè)擔(dān)心，它是否真正愿意放下身段，傾注更多的資源與精力在客戶身上？

從李飛飛的AI民主化四大戰(zhàn)略，看谷歌云服務(wù)如何提升全民“參與感”

谷歌云服務(wù)的重心：把舞臺(tái)留給企業(yè)

為了做好云服務(wù)，這兩年谷歌一直很拼。不論是讓高級(jí)副總裁、VMware的創(chuàng)始人兼CEO Diane Greene執(zhí)掌云服務(wù)以贏得企業(yè)信賴，還是去年11月，聘請(qǐng)斯坦福大學(xué)教授李飛飛擔(dān)任云服務(wù)AI與機(jī)器學(xué)習(xí)部門(mén)的首席科學(xué)家以增強(qiáng)學(xué)界信心，甚至根據(jù)谷歌高級(jí)副總裁Urs H?lzle的說(shuō)法，2015年谷歌也花了AWS與微軟總和的兩倍資金用于IaSS基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，而且承諾每月一個(gè)數(shù)據(jù)中心的搭建節(jié)奏，這些舉措都在努力地向企業(yè)們證明著它的決心。

砸錢(qián)、招人、出產(chǎn)品，谷歌攻城略地的三板斧總是屢試不爽。在今天凌晨的Google Cloud Next' 17云計(jì)算大會(huì)上，四大天王（Diane Greene、CEO Sundar Pichai、Alphabet 執(zhí)行主席 Eric Schmidt 、云機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能首席科學(xué)家李飛飛）加上近十位合作企業(yè)的高管站臺(tái)，似乎也多了一分人多勢(shì)眾的感覺(jué)。

從李飛飛的AI民主化四大戰(zhàn)略，看谷歌云服務(wù)如何提升全民“參與感”

在全長(zhǎng)兩個(gè)多小時(shí)的開(kāi)場(chǎng)Keynote中，谷歌把大部分時(shí)間留給了合作企業(yè)，這些來(lái)自零售、娛樂(lè)、電信、金融、電商等多個(gè)領(lǐng)域的巨頭逐一介紹自家業(yè)務(wù)是如何使用云服務(wù)的：

迪士尼提及如何用云及機(jī)器學(xué)習(xí)打造更加便利的未來(lái)零售體驗(yàn)；
SAP則宣布HANA數(shù)據(jù)庫(kù)將支持Google云平臺(tái)，將企業(yè)應(yīng)用程序集成與云服務(wù)集成；
Verizon講了十多萬(wàn)員工如何用Google云上的生產(chǎn)力工作提升效率；
匯豐介紹了為什么放棄自己的私有云平臺(tái)，轉(zhuǎn)而利用Google的云服務(wù)；
Ebay演示了如何用Google Home的智能對(duì)話功能，為二手的電子產(chǎn)品估價(jià)。

相比之下，四位谷歌高管的出現(xiàn)仿佛只是錦上添花，連首次作為谷歌員工上臺(tái)演講的李飛飛，也只講了不到半個(gè)小時(shí)。

這樣的反差似乎也讓我們看到谷歌想做的事情：把舞臺(tái)更多地留給企業(yè)，留給更多的一線技術(shù)人員。而谷歌會(huì)承擔(dān)更多的基礎(chǔ)服務(wù)，經(jīng)由企業(yè)所提供的服務(wù)滲透到民眾的日常生活中。

李飛飛推行AI民主化理念，提升企業(yè)及開(kāi)發(fā)者的“參與感”

從李飛飛的AI民主化四大戰(zhàn)略，看谷歌云服務(wù)如何提升全民“參與感”

這也與李飛飛所發(fā)表的演講內(nèi)容緊密聯(lián)系在一起。為普及谷歌云計(jì)算，使人工智能真正受惠于民眾，李飛飛提出要推行“democratizing AI”（AI民主化）的理念，并指出要從四個(gè)方向發(fā)力：計(jì)算力、算法、數(shù)據(jù)和人才。而從這四個(gè)民主化的方向上，雷鋒網(wǎng)也一窺谷歌在云服務(wù)上的野心和藍(lán)圖。

更好的計(jì)算力（Computing）

機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算引擎Cloud Machine Learning Engine實(shí)際上早在去年就公布了測(cè)試版本，這個(gè)基于TensorFlow搭建的平臺(tái)能夠幫助開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在李飛飛的理解中，人工智能技術(shù)以往需要精通編程才能順利駕馭，如今借助現(xiàn)有的框架，用戶可以將基礎(chǔ)架構(gòu)和模型搭建全權(quán)交給谷歌云進(jìn)行大規(guī)模處理，把更多的精力放在“做什么”而不是“怎么做”上。這也是谷歌實(shí)現(xiàn)技術(shù)普及的一個(gè)過(guò)程：降低用戶的使用門(mén)檻，把更多的基礎(chǔ)內(nèi)容交給更擅長(zhǎng)的谷歌團(tuán)隊(duì)來(lái)做。

更通用的算法（Algorithms）

李飛飛于去年11月16日正式加入谷歌云計(jì)算業(yè)務(wù)新成立的機(jī)器學(xué)習(xí)部門(mén) （Google Cloud Machine Learning），當(dāng)時(shí)掀起了一陣學(xué)術(shù)圈的熱議。李飛飛依然在斯坦福保留教職，這半年來(lái)的大部分時(shí)間她都呆在谷歌，專(zhuān)注新AI團(tuán)隊(duì)的建設(shè)及跨部門(mén)的協(xié)作。加入谷歌后，李飛飛的唯一一次公開(kāi)露面是在北京的未來(lái)論壇2017年會(huì)，她發(fā)表了名為《視覺(jué)智能的探索》（The Quest for Visual Intelligent）的演講。在期間，她介紹了將圖片中學(xué)習(xí)到的內(nèi)容對(duì)視頻進(jìn)行分析與應(yīng)用，以便利人們的生活。

而在Keynote上，李飛飛就發(fā)布了一系列通用模型API，這也是讓AI變得更加“親民”的一種方式。用于圖像識(shí)別的Vision API實(shí)際上早已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一段時(shí)間，而視頻分析的Video Intelligence API才是新推出的一大亮點(diǎn)，它可以自動(dòng)識(shí)別視頻中的物體，讓視頻實(shí)現(xiàn)可搜索。

用李飛飛的話來(lái)說(shuō)，視頻是計(jì)算機(jī)視覺(jué)里面的“暗物質(zhì)”，因?yàn)樗鼰o(wú)法像圖片一樣實(shí)現(xiàn)便捷的搜索，但Video Intelligence API現(xiàn)在可以幫助開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)出從視頻中搜索實(shí)體的應(yīng)用，并標(biāo)記出對(duì)應(yīng)物體的出現(xiàn)位置。雷鋒網(wǎng)了解到，除了提取數(shù)據(jù)，API還允許在對(duì)變換的場(chǎng)景打標(biāo)簽。

更海量的數(shù)據(jù)（Data）

不論是算法訓(xùn)練還是系統(tǒng)測(cè)試，龐大的數(shù)據(jù)量對(duì)于人工智能而言毫無(wú)疑問(wèn)都非常寶貴。在與一些高校老師接觸的過(guò)程中，雷鋒網(wǎng)也了解到高校目前面臨著“數(shù)據(jù)荒”問(wèn)題。高校研究目前都是采用公開(kāi)數(shù)據(jù)集，主要目的是對(duì)算法的可行性進(jìn)行測(cè)試。但這些數(shù)據(jù)集比起企業(yè)級(jí)別的數(shù)據(jù)實(shí)在是九牛一毛?，F(xiàn)在不少高校教授同樣身兼企業(yè)的首席科學(xué)家，數(shù)據(jù)不得不說(shuō)是一個(gè)非常重要的考量。李飛飛此前加入谷歌，或許也是看中了谷歌在數(shù)據(jù)的強(qiáng)大實(shí)力。

以ImageNet為例，李飛飛在會(huì)上也坦承了從零構(gòu)建這一數(shù)據(jù)集的艱辛與不易，很大程度在于數(shù)據(jù)整理的繁瑣。而在數(shù)據(jù)的收集與共享上，谷歌通過(guò)收購(gòu)數(shù)據(jù)建模與分析社區(qū)Kaggle實(shí)現(xiàn)更好的資源整合。目前Kaggle已經(jīng)聚集了超過(guò)85萬(wàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，并且建立了眾多開(kāi)源數(shù)據(jù)集。此前，谷歌與Kaggle也有過(guò)合作，舉辦了YouTube 8M視頻理解挑戰(zhàn)比賽，而本次的收購(gòu)金額不詳，但無(wú)疑對(duì)雙方都有好處：谷歌能夠?yàn)镵aggle上的用戶提供市場(chǎng)化的變現(xiàn)機(jī)會(huì)；而后者可以為谷歌提供更多的開(kāi)源數(shù)據(jù)集，毫無(wú)疑問(wèn)能夠豐富谷歌的開(kāi)發(fā)生態(tài)，甚至，它還能成為谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)家的人才儲(chǔ)備池。

更優(yōu)秀的人才（Talent）

為了讓人工智能的普及范圍更廣，單從企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施入手自然不夠，人才的培養(yǎng)與合作同樣重要。谷歌發(fā)布 Advanced Solution Lab的目的，也在于充分利用谷歌人才的實(shí)力，幫助其它企業(yè)解決復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題；此外，該計(jì)劃還將贊助一些嘗試解決困難問(wèn)題的研究者，讓他們與谷歌一同攜手解決——自然，采用的服務(wù)也都會(huì)是谷歌生態(tài)下的系列產(chǎn)品，而這一舉措又能夠更好地吸引越來(lái)越多的用戶轉(zhuǎn)投谷歌麾下。

從谷歌云服務(wù)所提的這些戰(zhàn)略點(diǎn)來(lái)看，不論是正式發(fā)布測(cè)試已久的Cloud Machine Learning Engine，還是通用模型API，實(shí)際上并沒(méi)有太多驚艷的地方。Google現(xiàn)任CEO Sundar Pichai也表示，云對(duì)于谷歌而言是相當(dāng)大的賭注。因?yàn)樵品?wù)不像Google X一樣陽(yáng)春白雪，它所服務(wù)的是每一個(gè)可能因?yàn)锳I而受益的人，影響的范圍可能會(huì)是全球性的。

就像李飛飛所提的“AI民主化”的理念一樣，云服務(wù)想讓更多的企業(yè)采用谷歌的底層服務(wù)，讓更多的用戶通過(guò)谷歌的服務(wù)接觸到AI，讓大家知道人工智能并不遙遠(yuǎn)。相對(duì)于曲高和寡的AI技術(shù)，谷歌更看重越來(lái)越多用戶的“參與感”（participate），

這也是埃里克·施密特在總結(jié)中對(duì)企業(yè)和開(kāi)發(fā)者作出承諾的原因：