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| 本文作者： 李帥飛 | 2017-11-29 09:58 |
2017 年 11 月 28 日，以 Made With AI 為主題，Google 在日本東京舉行了一場(chǎng)關(guān)于人工智能的媒體溝通會(huì)。
首先，Google 資深研究員 Jeff Dean 首先登臺(tái)。他用一個(gè)通過(guò) Google Translation 進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別翻譯的案例，來(lái)介紹了人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別。他表示，機(jī)器學(xué)習(xí)其實(shí)是人工智能的一部分；本質(zhì)上，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)創(chuàng)造問(wèn)題解決系統(tǒng)的新方式。
Jeff Dean 提到，正如 Google CEO Sundar Pichai 在 2016 年 10 月所言，在接下來(lái)的 10 年間，Google 將會(huì)成為一個(gè) AI First 的公司；而 Google 在人工智能領(lǐng)域的愿景是：
讓產(chǎn)品更加好用；
幫助其他人創(chuàng)新；
解決人類(lèi)的重大挑戰(zhàn)。
在演講中，Jeff Dean 著重提到了 TensorFlow。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，TensorFlow 于 2015 年 11 月在 GitHub 上正式開(kāi)源；與 MXNet、Caffe 等其他的機(jī)器學(xué)習(xí)框架相比，TensorFlow 頗受歡迎，用戶量的增長(zhǎng)速度也比較快。而根據(jù) Google 方面提供的數(shù)據(jù)，到目前為止，TensorFlow 已經(jīng)成為用戶數(shù)量排名第一的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。
Jeff Dean 表示，在近 20 年的發(fā)展中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）在數(shù)據(jù)量和結(jié)算模型上已經(jīng)超越其他的計(jì)算方案；總結(jié)來(lái)說(shuō)，一個(gè)計(jì)算的新時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。
實(shí)際上，作為最早開(kāi)始研究人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的科技公司之一，人工功能和機(jī)器學(xué)習(xí)的元素實(shí)際上已經(jīng)出現(xiàn)在 Google 多項(xiàng)產(chǎn)品中。在溝通會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，Jeff Dean 列出了一些較為典型的產(chǎn)品，并對(duì)它們的人工智能元素進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹：
Google Photos：可以對(duì)照片進(jìn)行搜索。
Google Translate：對(duì)文本和圖像中的文本進(jìn)行實(shí)時(shí)翻譯，覆蓋 97 種語(yǔ)言。
Google Maps：可以搜索某個(gè)地方的圖像細(xì)節(jié)，也能夠?qū)崟r(shí)發(fā)現(xiàn)停車(chē)位并導(dǎo)航過(guò)去。
Google Allo：自拍時(shí)能夠?qū)崟r(shí)增加特殊效果。
Google Lens：可通過(guò)圖像搜索圖書(shū)、海報(bào)、地址等信息。
Google Play Music：進(jìn)行音樂(lè)的智能推薦。
Inbox & Gmail：快速智能回復(fù)，提高效率，另外 12% 的回復(fù)是通過(guò)移動(dòng)端。
Google Assistant：Google AI 的集大成之作。
YouTube：可以為 10 種語(yǔ)言自動(dòng)添加字幕，覆蓋 10 億視頻。
不過(guò)，除了 AI 和軟件產(chǎn)品，Google 在產(chǎn)品層面也已經(jīng)延伸到了硬件；也就是說(shuō)，Google 已經(jīng)形成了 AI + 軟件 + 硬件三位一體的布局。一個(gè)最簡(jiǎn)單的例子是：在與 Google Pixel 相連接的情況下，Pixel Buds 耳機(jī)可以實(shí)時(shí)翻譯。
不過(guò)，Pixel Buds 當(dāng)然不是全部。在溝通會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，Google 產(chǎn)品經(jīng)理 Isaac Reynolds 登臺(tái)介紹了 AI And Hardware 的關(guān)系；這里說(shuō)的 Hardware，主要指的是 Google Home 系列和 Pixel 手機(jī)。
第一款著重提到的產(chǎn)品是 2016 年發(fā)布的 Google Home。Isaac Reynolds 表示，Google Home 內(nèi)置了語(yǔ)音配對(duì)（Voice Match）功能，其本質(zhì)在于用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)幫助識(shí)別不同的語(yǔ)音，可以讓最多 6 位用戶連接到同一臺(tái) Google Home；無(wú)論這六位用戶說(shuō)話的聲音大小，Google Home 都能夠聽(tīng)見(jiàn)并給出回應(yīng)，這就是硬軟件與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的最好案例。
與之相比，今年 10 月最新發(fā)布的 Google Home Max 的音質(zhì)更好；它可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)千種房間中進(jìn)行聲音模型訓(xùn)練，對(duì)不同音質(zhì)的效果進(jìn)行衡量，最后提供一個(gè)適合所在房間的聲音模型。
關(guān)于 Pixel 2 XL，Isaac Reynolds 主要提到了 Pixel 2 的人像模式。實(shí)際上 Pixel 2 只有一個(gè)攝像頭，但它能夠通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的識(shí)別，從而區(qū)分出背景和人像，并給出相應(yīng)的深度圖（Depth Maps）；在形成 Segmentation Mask 之后，對(duì)背景進(jìn)行虛化，最終實(shí)現(xiàn)人像效果。
在溝通會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，雷鋒網(wǎng)就 Pixel 2 內(nèi)置的 Pixel Visual Core 輔助芯片進(jìn)行了提問(wèn)。Isaac reyonld 表示，Pixel Visual Core 實(shí)際上已經(jīng)在數(shù)年前就開(kāi)始研發(fā)了，目前可以用于 HDR+ 照片的拍攝； 隨著 Android 8.1 的推出，第三方應(yīng)用開(kāi)發(fā)者也可以應(yīng)用 Pixel 2/XL 的這一芯片來(lái)拍攝 HDR+ 照片。
不過(guò)在未來(lái)，Pixel Visual Core 也能夠被開(kāi)發(fā)者應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)。
接下來(lái)，Google 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)項(xiàng)目總監(jiān) Linne Ha 登臺(tái)介紹了 Google 的機(jī)器學(xué)習(xí)在人類(lèi)語(yǔ)言方面的成績(jī)。
Linne Ha 表示，當(dāng)今世界上，有 6000 多種語(yǔ)言（算上方言可能會(huì)更復(fù)雜），其中只有 400 多種擁有超過(guò) 100 萬(wàn)的使用人口。然而在互聯(lián)網(wǎng)上，有 50% 的內(nèi)容都是英文的，而世界使用人口數(shù)量排名第四的印度語(yǔ)，其內(nèi)容量在網(wǎng)上的排名不到前 30。這種人類(lèi)語(yǔ)言上的不平衡，正是 Google 試圖通過(guò)人工智能解決的問(wèn)題。
Google 在語(yǔ)言方面所做的努力包括對(duì)多種語(yǔ)言字體進(jìn)行 Unicode 編碼，使其不僅僅能夠用在桌面電腦上，還能用在移動(dòng)設(shè)備上。不僅如此，Google 還開(kāi)發(fā)了幾乎可以支持任何語(yǔ)言的 Noto 字體；而針對(duì)字符數(shù)量比較多的語(yǔ)言，Google Keyboard 能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)在用戶輸入時(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而讓用戶輸入效率大大增加。
利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Google 推出了 Voice Search 功能，即使是在嘈雜環(huán)境中，用戶也可以與手機(jī)對(duì)話；目前該功能已經(jīng)支持 119 種語(yǔ)言，其中包括 11 中印度語(yǔ)言和 3 種印度尼西亞語(yǔ)言。另外一個(gè)值得一提的是 Google 的 Project Unison 項(xiàng)目，它可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)文本向語(yǔ)音的轉(zhuǎn)換，主要針對(duì)語(yǔ)料并不豐富的語(yǔ)種，比如孟加拉語(yǔ)、高棉語(yǔ)和爪哇語(yǔ)。而機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以減少構(gòu)建文本到語(yǔ)音模型所需的數(shù)據(jù)量。
在說(shuō)完語(yǔ)言之后，Google Asssitant 工程總監(jiān) Pravia Gupta 上臺(tái)對(duì) Google Assistant 進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹。除了眾所周知的功能，Pravia Gupta 再次強(qiáng)調(diào)稱(chēng) Google Assistant 已經(jīng)擁有 Voice、Type、Tap、Lens 等四種輸入方式；而且可以覆蓋 iPhone & Android 智能手機(jī)、Chromebook 筆記本、電視機(jī)、汽車(chē)、智能手表等多種設(shè)備。
當(dāng)然在現(xiàn)場(chǎng)，Pravia Gupta 也少不了對(duì) Google Assistant 進(jìn)行了一番 Demo。
當(dāng)然，除了致力于自身產(chǎn)品的發(fā)展，Google 也不忘記強(qiáng)調(diào)它對(duì)其他企業(yè)和開(kāi)發(fā)者創(chuàng)新的影響。Google 表示，目前它為企業(yè)及開(kāi)發(fā)者提供了三種創(chuàng)新工具，分別為 TensorFlow、云機(jī)器學(xué)習(xí) API 以及 TPU 電腦芯片。在溝通會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，來(lái)自日本的丘比公司，就登臺(tái)介紹了它如何使用 TensorFlow 來(lái)提高食品材料的質(zhì)量和安全性。
在行業(yè)創(chuàng)新之外，Google 表示機(jī)器學(xué)習(xí)也可以幫助我們解決人類(lèi)的一些重大挑戰(zhàn)，比如說(shuō)醫(yī)療保健、能源和環(huán)境問(wèn)題。比如說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)目前已經(jīng)用于診斷糖尿病引起的眼部疾病、乳腺癌等疾病；實(shí)際上雷鋒網(wǎng)已經(jīng)報(bào)道過(guò)，就在 11 月 26 日，Google 旗下的 DeepMind 團(tuán)隊(duì)正式宣布將利用 AI 來(lái)對(duì)抗乳腺癌。
不過(guò)，來(lái)自新西蘭維多利亞大學(xué)的博士生 Victor Anton 則試圖通過(guò)人工智能來(lái)識(shí)別鳥(niǎo)叫聲，以便來(lái)保護(hù)鳥(niǎo)類(lèi)。
在溝通會(huì)的結(jié)尾，Jeff Dean 展望了 Google 人工智能的未來(lái)。
他表示，未來(lái)要面臨的主要困難是如何想方設(shè)法讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型的創(chuàng)作更加觸手可及；為此，Google 明年將在互聯(lián)網(wǎng)上免費(fèi)提供機(jī)器學(xué)習(xí)課程，而且 Google 相關(guān)團(tuán)隊(duì)也在研究如果使用 Auto ML 自動(dòng)創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
最后，Jeff Dean 補(bǔ)充稱(chēng)，目前 Google 已經(jīng)啟動(dòng)了 People + AI Research（PAIR）計(jì)劃，這個(gè)計(jì)劃旨在研究并重新設(shè)計(jì)人與人工智能系統(tǒng)的交互方式，其最終目的是讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有包容性，并能夠真正地為每個(gè)人可用。
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