雷鋒網AI科技評論按：谷歌在17日舉行的年度開發(fā)者大會上發(fā)布了一系列基于人工智能技術的新產品和服務，預示將未來重心將轉向人工智能方面。谷歌云中心—人工智能和機器學習首席科學家李飛飛在大會上發(fā)表了演講。以下是雷鋒網編輯對此次演講內容的聽譯。

我（李飛飛）做人工智能研究至少二十年了，可以很實在地說，過去的幾年里是我職業(yè)生涯中最興奮的時刻.

人工智能正在改變谷歌所做的一切

人工智能正在擴展人自身的能力。無論是金融業(yè)還是醫(yī)療健康行業(yè)，建立人工智能專業(yè)知識都是一項巨大投資，要知道單單靠自己是沒有這個機會的。這就是我為什么加入谷歌的原因，就是為了確保在將來每個人都可以來影響人工智能的發(fā)展，解決那些困擾人工智能的問題，保持它的競爭力。換句話說，谷歌稱之為大眾化人工智能。下面用行動來分享幾個例子，首先，谷歌正在開發(fā)大眾化算法，通過一個高水平的機器學習ALPS收集數(shù)據，讓人工智能變強，可以讓你的應用不費力就可以了解圖像，視頻，音頻和自然語言中的內容。不管你的專業(yè)知識是什么水平，你都可以將這些工具立即投入使用，并看到結果。另外，谷歌對開發(fā)者自己構建的模型持同等的關注。2015年11月，谷歌開源了tensorflow,它是一個在谷歌中廣泛使用，用于機器學習的軟件框架。今天，谷歌繼續(xù)升級，在tensorflow 1.2版本中帶來新的高水平ALPS，只需用你能用到的最好硬件，加上自己的數(shù)據就可以立刻來訓練機器學習模型。谷歌鼓勵大家去看TensorFlow說明，會了解的更多。

第二代TPU問世，性能強勁

補充一點，谷歌還推出了云機器學習引擎來幫助大家在云端管理大型TensorFlow訓練和預測工作。當然，不可避免的是人工智能需要大量的計算資源, 這對開發(fā)者來說是一個很大的障礙。為了解決這個問題，Sundar今天上午宣布，谷歌已經開發(fā)了第二代TPU（tensor processing unit 張量處理單元），可以用它來訓練機器學習模型并且運行第二代TPUs實現(xiàn)了驚人的180萬億次每秒的浮點運算，為驅動機器學習的進步建立了特大數(shù)量的數(shù)字計算。在今天，用32個世界上市售最好的GPU訓練大規(guī)模翻譯模型任務需要一整天，但是使用1/8的TPU pod，只需要一個下午就能完成。TPU規(guī)格只是今天要講的一部分。真正的突破在于我們如何讓它們作為一個整體將算法大眾化。

谷歌云平臺把這個不可思議的新硬件提供給大家。你將很快就能租個云TPU，不需要任何的前期資金投入。同樣方式，你也可以在谷歌計算引擎租其他的基礎設施。無論你是在CPU、GPU、還是TPU上運行代碼，我們都努力確保一致的操作體驗和流暢的平臺互通性。如果你對訓練機器學習模型的云TPUs開發(fā)的感興趣，可以點擊這個鏈接了解更多。g.co/tpusignup

谷歌的云TPU阿爾法計劃

作為一個人工智能研究者，我可以告訴你，TPU的研究意義是明顯的。舉個例子，當谷歌把云TPU消息分享給哈佛醫(yī)學院后，他們很期盼能用上谷歌的TensorFlow研究云在全國范圍內做醫(yī)學研究。這就是為什么我對TensorFlow研究云很興奮。更讓人激動的是，谷歌為頂級機器學習研究者提供1000個免費的云TPUs。

谷歌現(xiàn)在正在建立一個用來授權應用（APP）接入tensorflow研究云的程序。

谷歌多年來一直在開發(fā)世界上最先進的人工智能技術，云的出現(xiàn)意味著你可以與每個人分享，從創(chuàng)業(yè)公司到企業(yè)，從醫(yī)療保健到零售業(yè)，以及他們任意兩者之間。谷歌創(chuàng)造了云人工智能團隊讓人工智能大眾化，大多數(shù)強大的AI工具，從你投入使用之時，即伴你一路成長。你在人工智能道路上走的每一步，谷歌都會為你提供支持。

via 雷鋒網編輯楊文聽譯

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