谷歌确立AI first战略一年后成果如何？ 这里有答案

谷歌翻译与Gmail的智能进化之旅

想象一下，你只需打开谷歌翻译APP，将手机镜头对准看不懂的外语，屏幕上便立刻显示出翻译结果。这一切都是实时发生的，谷歌翻译正在为你提供即时、便捷的翻译服务。

而当你收到朋友的邮件时，Gmail已经为你准备好了可能需要回复的内容，你的沟通变得更加高效。这些产品，虽然已经推出一段时间，但在你看不到的地方，谷歌一直在默默地对它们进行“升级”。这些改进的背后，源于谷歌的AI First战略的执行和落地。

自2016年谷歌CEO Sundar Pichai宣布战略从Mobile First转向AI First以来，谷歌一直在人工智能领域深耕细作。如今，通过深度学习、机器学习等技术，旗下的产品变得越来越智能。而这一切，只是谷歌期望通过AI实现的目标之一。

在最近的Google亚太地区媒体开放日上，Google资深研究员、Google Brain负责人Jeff Dean表示，谷歌在人工智能领域的愿景是通过三种途径让每个人都从中受益：让Google产品更加实用、帮助企业和开发者创新，以及为研究人员提供工具以解决人类面临的重大挑战。

那么，AI究竟如何让产品变得更加实用呢？实际体验是回答这个问题的最好方式。在Google开放日现场，谷歌展示了不同产品的实际应用，包括各类图像产品、Google Assistant以及一系列运用了机器学习等AI技术的小应用。

以图像产品为例，针对人们经常遇到的将纸质版图片或文件转为电子版的场景，谷歌推出了一个名为“照片扫描仪”的APP。只需按照指引对纸质版物品拍摄五张不同角度的照片，该APP便能对拍摄的图片进行计算和合成，最终输出一个与专业设备扫描效果类似的电子版。

除了图像应用外，语音、文字等相关产品也有不同程度的体验改进。而这一切，都离不开机器学习技术的支持。通过机器学习，Google Home可以实现语音配对功能，识别不同用户的声音并给出不同的反馈。机器学习还被应用到医疗领域，帮助谷歌创建一个检测糖尿病性视网膜病变的深度神经网络。这个经过训练模型的专业准确度甚至超过了专业医生的平均水平，大大提高了医生的诊断效率。

通过TensorFlow、云机器学习API以及张量处理器电脑芯片，谷歌将AI能力向更多开发者开放出来。这不仅帮助食品企业提高食物检查效率，还使生物学家能更高效地了解鸟类的习性并提升保护效果。

要实现上述目标的基本前提是持之以恒地投入AI研究并取得进展。在谷歌的AI战略中，机器学习是重中之重。通过不懈的努力和研究，谷歌正在逐步实现其AI愿景，让每个人都从AI中受益。改变，就这样悄然发生。Jeff Dean深情阐述了谷歌在人工智能领域的核心——机器学习的独特地位与未来展望。

在人工智能这场汹涌澎湃的浪潮中，谷歌早已乘风破浪，深入开展了机器学习的研究。长久以来，机器学习一直是谷歌AI研究的重中之重。正如Jeff Dean所指出的那样，虽然机器学习目前仍处在发展的初期阶段，但其对分类、预测、理解和生成这四个关键领域的深刻影响已经无处不在，渗透到了谷歌的每一个产品中。无论是Google Photos的精准识别，还是Google Translate的即时翻译，亦或是Google Lens对现实世界的智能解读，机器学习技术为这些产品赋予了超凡的魔力，让它们能够为亿万用户提供更佳的体验。

不仅如此，谷歌最新款Pixel手机的人像模式，更是机器学习与创新摄影技术的结晶。该功能能够在拍摄人像时柔和虚化背景，营造出专业摄影的效果。而这背后，依靠的是机器学习与计算摄影技术的紧密结合。

在深度神经网络技术的推动下，语音搜索中的语音识别准确性得到了极大提升。即使在嘈杂的环境中，用户也能与手机自由对话。这一革新得益于机器学习的加持，使得自然语言处理系统更深入地理解用户的意图。更有一项名为Project Unison的实验性项目，借助机器学习，成功实现了文本到语音的转换，即使是语料贫瘠的语种如孟加拉语、高棉语和爪哇语也不在话下。

尽管成果累累，但Jeff Dean也坦诚指出了机器学习所面临的两大挑战：模型的触达性与包容性。为了应对这些挑战，谷歌采取了一系列措施。明年，谷歌计划在互联网上提供免费机器学习课程，以扩大机器学习的影响力。通过启动People + AI Research (PAIR) 计划以及与Geena Davis研究所的合作，谷歌正在积极解决模型包容性问题。尤其是GD-IQ工具的开发，有助于检测电影中潜藏的性别偏见。这些努力无疑为机器学习的发展铺平了道路。

谷歌在人工智能的道路上所面临的挑战远不止于此。从行业竞争的角度看，越来越多的公司正积极推出机器学习开源平台。面对竞争压力，Jeff Dean坚信，TensorFlow的强大功能和灵活性将保持其对开发者的吸引力。而从国家竞争的角度来看，谷歌面临着美国是否愿意投入和支持AI产业发展的不确定性。为了应对这一挑战，谷歌通过建立本土团队的方式提升AI的发展速度。目前，谷歌已在中国组建AI团队，主要分布于北京和上海两个城市。这一举措旨在挖掘本土人才资源并解决实际问题。正如Jeff Dean所言，“我们关心的是研究”，通过关注下一代拥有更强计算能力的人才以解决真实有趣的问题来推动AI的发展。这也反映出谷歌对未来人工智能发展的独特洞察与决心。尽管公众对人工智能的安全性有所担忧但对致力于解决复杂问题的机器学习充满期待。在Jeff Dean看来这正是激发他们持续创新的动力所在也将引领谷歌未来在人工智能领域的发展道路。