谷歌這一年，在AI方面都有哪些成果與進展?

年末將至，近日谷歌在東京舉辦了一場分享會，圍繞Made with AI對過去一年的成果做了總結(jié)。

Google Brain 負責人Jeff Dean

谷歌資深研究員，Google Brain 負責人Jeff Dean開場提綱挈領(lǐng)地講到：我們在人工智能領(lǐng)域的愿景，，是通過三種途徑讓每個人都從中受益：

使谷歌的產(chǎn)品更加實用;

幫手企業(yè)和開發(fā)者創(chuàng)新;

為研究人員提供工具，從而解決人類面對的各項重大挑戰(zhàn)。

AI賦能軟件：

Jeff提到，機器學(xué)習是谷歌在人工智能領(lǐng)域的工作重心。作為計算機科學(xué)的一種形式，他認為機器學(xué)習編寫能使計算機自主學(xué)習如何變得智能的程序，要比直接編寫智能程序要更為簡單。

說到谷歌開展機器學(xué)習的研究，Jeff再次使用了谷歌在 2012 年關(guān)于機器識貓的論文，和 2015 年谷歌開源TensorFlow這兩個重要事例?，F(xiàn)在，TensorFlow是GitHub上最受歡迎的工具。

Jeff認為，機器學(xué)習仍處于發(fā)展初期。如今，機器學(xué)習對分類，預(yù)測，理解和生成這四個關(guān)鍵方面很有幫手。這些功能幾乎被應(yīng)用于谷歌所有的產(chǎn)品中，使產(chǎn)品更加實用，例如：谷歌相冊，谷歌翻譯，谷歌地圖和Google Lens等等。下面別離做一簡要總結(jié)介紹。

谷歌相冊(Google Photos)，被重點提出的功能是照片搜索(Photo Search)。谷歌相冊可以通過圖像識別妥善分類所有照片，使查找更便利。

而谷歌翻譯(Google Translate)，可以和谷歌相冊結(jié)合起來使用。用相機照下的圖片，它可以幫你翻譯出來。

Jeff介紹，事實上翻譯這項工作已經(jīng)持續(xù)了十年。在過去，翻譯系統(tǒng)并非基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，而是使用更簡單的統(tǒng)計翻譯模型，由 50 萬行代碼組成。 2016 年推出的新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯系統(tǒng)經(jīng)過了簡單卻有效的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。新系統(tǒng)僅由 500 行TensorFlow代碼組成，而非 50 萬行。

“我們?nèi)ツ昵锾扉_始使用新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)后，翻譯準確性得到了很大的改進，可比肩過去十年中取得的提升?！?/p>

現(xiàn)在，谷歌將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯應(yīng)用到了 97 組語言對中。效果提升最明顯的是日英互譯。

谷歌地圖(Google Map)，即便在沒有數(shù)據(jù)許可的情況下，通過衛(wèi)星的介入，加上機器學(xué)習和計算機視覺等技術(shù)也可以產(chǎn)生可用的地圖。

Google Lens，可以把你看到的東西搜索出來，得到相關(guān)的信息。

而文本理解能力的提升，讓Gmail更好用。好比智能系統(tǒng)通過讀取內(nèi)容和預(yù)測回應(yīng)，可以給用戶提供回復(fù)答案或建議。Gmail數(shù)據(jù)顯示，目前有12%的回復(fù)來自手機，這將使人們的日常工作更加便捷。

這里值得一提的是谷歌助理(Google Assistant)，它的核心技術(shù)是語音識別，包羅了很多機器學(xué)習的相關(guān)技術(shù)。“沒有人工智能和機器學(xué)習這個產(chǎn)品是不成能存在的?！盝eff強調(diào)道。

使用 Google Assistant，用戶可以與谷歌進行自由對話，從而完成差別種類的任務(wù)，好比尋找某一問題的答案、導(dǎo)航辦事、獲取新聞或得到日程擺設(shè)方面的幫手。

Google Assistant 可以在差別設(shè)備間通用。目前，Google Assistant 可使用的國家和地區(qū)包孕：

澳大利亞，巴西，加拿大(英文和法文)，德國，法國，意大利，印度(英文，印度文)，印度尼西亞，日本，韓國，墨西哥，新加坡，西班牙，英國和美國(英文，西班牙文)。(是的，并沒有中國。)

在YouTube上，谷歌通過機器學(xué)習給超過 10 億的視頻自動加上字幕，使得有聽覺障礙的人可以看到視頻中的對白。