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  人工智能和機器學習已成為當下最受關注的話題之一,也被視為引領人類未來的新興技術形態。作為這一領域的積極探索者,Google也希望跟大家分享自身的觀點、技術和展望。今天,Google資深研究科學家Dr. Greg Corrado將和大家談談人工智能和機器學習。

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  Dr. Greg S Corrado是Google機器學習資深研究科學家,主要研究方向為人工智能、計算神經科學和可擴展機器學習,也是Google Brain項目的創始人之一。

  "我能深切地感覺到,人工智能和機器學習會在接下來的很長一段時間內繼續穩定發展逐漸壯大,將對各類產品和服務的技術創新產生巨大影響。這與互聯網、智能手機當初的發展趨勢極為相似,最終將發揮極其重要的作用。

  回顧機器學習發展的歷史,Dr. Corrado談到:“由于計算機運算速度緩慢成本過高等技術原因,無法滿足程序運行的效率需求,機器學習的發展進程也相對較緩慢,沒有實際的產品和服務推出來。直到最近幾年計算機運算能力和速度有了大幅提升、成本下降、應用更廣泛,才改變了整個局面。”

  人工智能 + 機器學習

  “人工智能是一種技術手段,不是魔法。”

  Dr. Corrado認為需要特別強調的是:“人工智能并不是一個獨立存在的事物,機器學習也不隸屬于某一品牌某一公司。在Google,人工智能是過去幾年內部各領域的產品工程師們采用的一種技術手段,工程師們通過學習使用這些技術來優化開發產品的系統,但使用這些技術的具體方式方法,每個領域因產品服務的性質會有很大的差別。”

  比如,Dr. Corrado說到Google Assistant:“它實際上是一種如何與用戶互動的全新視角。用戶需要導航,Google就能滿足導航的需求,用戶需要獲取某些信息,Google Assistant為他們提供信息,用戶需要翻譯,Google Assistant就為他們提供翻譯服務。”

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  “當然,這里提到的所有服務都采用了機器學習的原理,但在建模方式、數據等方面都存在不同程度的差異,因此需要不同的工程師在整個技術解決方案的團隊里負責他們各自擅長的部分。最終這些工具相互間的協同性越好,那么用戶就越容易能體驗到這一整套系統的一體化和整體性。”

  “將技術傳遞給用戶一直是Google創新和研發的驅動力,也是我們工作的首要原則和重點。”

  “Google一直專注于如何把人工智能的技術應用到實際的產品中,盡快讓消費者開始使用這些產品并享受它們帶來的益處,我們期盼這些技術能幫助人類挪出更多精力專注于工作中更為重要以及更能發揮創造力的部分。”

  人才需求

  “機器學習的秘密并不在于錄入的數據,而在于人的創意和計算資源本身的創造性。”

  Dr. Corrado還分享了Google相關產品的運作方式和技術原理:“Gmail智能回復(Smart Reply)的運作方式是根據收取的郵件,提取相關信息識別其中的邏輯和語境,來組織語言進行回復。目前能夠實現的功能僅限于一些非正式的簡短即時回復,但暫時還不能處理一些較為復雜和帶有意圖性的答復。”

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  關于Google在人工智能和機器學習方面的成就,Dr. Corrado坦言:”2010年之后,數據量的作用會變得并不明顯,更多的數據也不見得能有更大的益處。即使是眾所周知奇跡般的成就AlphaGo,其實也是使用的公開的圍棋比賽資料和數據實現的機器學習。”

  “目前行業遇到最大的困境在于沒有足夠的真正理解并運用人工智能技術的工程師,以及有創新意識和商業頭腦的人才,所以我們更多關注的還是如何培養和尋找這樣的人才。”

  Dr. Corrado表示:“如今機器學習的瓶頸在于人的創造力與創新能力,以及擅長并懂得如何運用這項技術的人才。所以Google的重心也發生了變化,在其余所有因素諸如充足的數據、免費的工具、資源和足夠強大的計算機運算能力等條件都滿足的情況下,我們需要培養更多的人如何運用機器學習技術來實現他們的創新構想。”

  “不僅僅是工程師們需要去學習如何利用機器學習,任何有創新思維的人,都可能會萌生出一些絕妙的想法,有些想法在五年前可能是不切實際的,但是到了明年技術就極有可能把它們變成現實,投入到實際應用中。工程師自身很難具備這樣跨領域的能力,反而通過與那些思維和視野都更廣的人合作,才能開發出很棒的產品。”

  行業發展

  “我們一直在努力做的一件事情,是分享我們使用的工具和科研成果,讓全世界的人們可以利用機器學習來實現他們關于未來的想象。”

  Dr. Corrado說:“這是我們去年開始實行資源開放共享的部分原因,將TensorFlow這個Google內部使用的開發機器學習系統的工具,開源給盡可能多的從事相關研發的工程師以及其他富有創造力的人們。”

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  “未來Google還打算把自己開發的平臺也通過云服務共享給公眾使用,讓其他開發者可以實現自己的機器學習構想。他們可以通過TensorFlow使用我們提供的免費軟件和工具,也可以用云服務運行他們自己構建的機器學習系統。”

  “接下來,我們還會通過API提供一些預置好的機器學習子系統,這樣開發者只需要再添加幾行簡單的代碼就可以實現比如翻譯、圖片識別等技術。開發者不需要成為機器學習的專家,就能開發自己的產品服務。”

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  已在使用TensorFlow的公司

  “把關于人工智能的相關話題、面臨的挑戰進行公開討論,將促進整個行業的發展。”

  前不久Google牽頭與其他行業巨頭建立了一個名為Partnership on AI的獨立非盈利組織。Dr. Corrado表示Google希望促成一個關于人工智能技術如何與人類、社會、經濟等互動的話題開放式的討論平臺,促進人們對人工智能技術的理解,討論甚至是公開辯論。

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  Partnership on AI成員

  Dr. Corrado感慨:“對于這個行業的所有公司來說,最好的消息就是:每個公司都人才濟濟,同時全球很多大學以及公司都有自己的人工智能實驗室在不斷嘗試創新和研發,整個行業其實都從中受益。一家公司獨大只會讓人工智能機器學習領域的發展更慢更低效。因此充分的開放和競爭有助于推動行業的發展。”

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