谷歌 IO 2017：值得期待的機器學習內容有哪些？

機器之心原創

作者：李亞洲、吳攀

當地時間 5 月 17-19 日，谷歌將在山景城舉辦 Google I/O 開發者大會。從已經公布的日程來看，人工智慧、安卓、雲、Chrome OS、虛擬現實和增強現實、物聯網等都將在本次大會上登台亮相。其中，機器學習和 TensorFlow 將會成為本次大會上的重頭戲，涉及到的主題將包括但不限於雲、大數據、移動機器學習、Google Assistant 和 Magenta 等。

大會之前，機器之心對出現在 Google I/O 上關於人工智慧和機器學習的內容進行了梳理，其中部分內容是在 Google I/O 日程安排上的延伸和擴展。此外，Google I/O 還安排了多個 Office Hour 環節，機器之心作為受邀媒體也將和谷歌大腦和機器學習等團隊進行近距離接觸和討論。

大會首日，谷歌 CEO Sundar Pichai 的 Keynote 必然備受關注。去年 10 月，谷歌新品發布會期間，Pichai 曾親筆撰文解讀谷歌從 Mobile-First（移動優先）向 AI-First（人工智慧優先）的轉變。他表示，接下來 10 年中，谷歌將轉向建立 AI-First 的世界。

「在這樣一個世界中（AI-First 的世界），計算能力將普遍可用。你在家裡、公司、汽車內，或者行走的過程中都能使用到計算能力，並且與這些界面的交互將變得更加自然、更加直觀，尤其是更加智能。」參閱機器之心文章《眾多新品發布，CEO 撰文解讀谷歌 AI-First 戰略》。

而過去一年中，我們也看到了谷歌在人工智慧方面的投入以及取得的一系列突破性成就：谷歌翻譯、TPU 等。在今年的 I/O 大會上，谷歌是否會有新的重大發布？在人工智慧方面，谷歌又會發布哪些新的硬體和應用？未來三天，我們將持續報道 Google I/O 2017 的相關內容，大家敬請期待。

大會之前，我們先來看看本次 I/O 大會有哪些值得關注的機器學習相關內容。

第一天

從谷歌 I/O 大會的日程安排來看，大會首日將會介紹更多關於安卓、雲和 VR 的相關信息。但下午的一場面向初學者的 Session 將為我們介紹谷歌的 Mobile Vision API。

1. 使用移動視覺 API 上手機器感知（Getting Started with Machine Perception using the Mobile Vision API）

時間：當地時間 4PM - 5PM

難度：初級

描述：在這個 Session 中，谷歌將教你如何使用 Mobile Vision API 構建能夠看懂周圍環境的現代應用。目前，我們的 Mobile Vision API 已經為此構建了基礎，讓你可以識別文本、二維碼和臉。

在雲服務和移動應用中，有很多運用於機器學習的 APIs，其中有專門為 Android 開發者們創造的 API，比如這部分將介紹的 Mobile Vision API。現在任意一個開發人員都能基於運動視覺（Mobile Vision API）把機器學習運用在他們自己的應用程序中，它讓你甚至都不需要有機器學習領域的專業知識。你只需要關心怎麼利用這些 APIs。

對開發者而言，這是一場不可錯過的現場教學。

第二天

機器之心在這裡篩選了第二天有關人工智慧和機器學習的兩個演講內容，內容涉及 API.AI 和 TensorFlow。TensorFlow 是今年 2 月首屆 TensorFlow 開發者大會的主角，讀者可參閱《首屆 TensorFlow 開發者大會：值得關注的亮點都在這裡（附資源）》。API.AI 是谷歌去年收購的一家開發自然語音交互介面的創業公司。據了解，Api.ai 作為聊天機器人開發框架，提供了諸如語音識別、意圖識別、上下文管理等功能，並且允許開發者針對特定機器人的獨特需求提供領域知識，從而讓開發者可以定製、強化聊天機器人的智能。下面我們就來看看這 4 場 Session 的內容預告。

1.TensorFlow 前沿（TensorFlow Frontiers）

時間：當地時間 9:30AM - 10:30AM

難度：高級、中級、初級均適宜

演講者：谷歌大腦 TensorFlow 產品經理 Zak Stone、谷歌研究員 Brennan Saeta

描述：TesorFlow 是一個開源的機器學習平台，快速、靈活且產品可用。聚焦於性能，我們將討論 TensorFlow 生態系統的最新進展。

2. 使用 API.AI 構建豐富的跨平台對話式用戶體驗（Building rich cross-platform conversational UX with API.AI）

時間：當地時間 10:30AM - 11:30AM

難度：初級

演講者：API.AI 聯合創始人 & 現任谷歌 API.AI 產品開發經理 Ilya Gelfenbeyn 和開發者 Ofer Ronen

描述：API.AI 可幫助開發者為自己的產品、服務和設備創建獨特的對話式用戶體驗。其提供了大量可用於用戶交互設計的工具集，具有強大的自然語言處理引擎可以處理用戶請求。通過 API.AI，開發者可以為 Google Home 開發執行動作、為他們的機器人開發和發布聊天機器人與增加語音功能。在這個 Session 中，我們將探索如何使用 API.AI 來設計、開發和分析可跨平台工作的高級對話式 UX。

3. 非專業人士的高效 TensorFlow（Effective TensorFlow for Non-Experts）

時間：當地時間 10:30AM - 11:30AM

難度：初級

演講者：Francois Chollet、Martin Wicke

描述：在此演講中，你將學習如何高效地使用 TensorFlow。TensorFlow 提供 Keras 和 Estimators 這樣的高級介面，即使不是專業人士也能使用它。該 session 將演示如何在 TensorFlow 上實現、部署複雜的機器學習模型。

4. 開源 TensorFlow 模型（Open Source TensorFlow Models）

時間：當地時間 2:30PM - 3:30PM

難度：初級

演講者：谷歌 TensorFlow 開發者支持 Josh Gordon

描述：你知道你可以使用 TensorFlow 來描述圖像、理解文本和生成藝術作品嗎？來這個演講，你體驗到 TensorFlow 在計算機視覺、自然語言處理和計算機藝術生成上的最新項目。我將分享每個領域內我最偏愛的項目、展示你可以在家嘗試的實時演示以及分享你可以進一步學習的教育資源。這個演講不需要特定的機器學習背景。

第三天

大會最後一天將介紹更多有關機器學習的內容，從 Android 與 TensorFlow 的結合，到機器學習 API，每一場都是開發者不可錯過的學習機會。

其中，最值得關注的就是當天下午 Alphabet 的頂級機器學習專家李飛飛、Diane Greene 等人的一場機器學習 Session。這些專家將圍繞《Pushing the boundaries of Machine Learning》這一主題，討論有關機器學習的前沿研究與機遇。

1. 安卓碰上 TensorFlow：如何使用人工智慧加速 App（Android Meets TensorFlow：How to Accelerate Your App With AI）

時間：當地時間 8:30AM - 9:30AM

難度：中級

演講者：Kaz Sato、Hak Matsuda

描述：可移植性（Portability）是 TensorFlow 的好處之一。你可以輕鬆的將神經網路模型轉移到安卓，在手機內部運行預測能力，完成圖像識別、運動識別等人工智慧任務。但其中的挑戰是模型的大小與 CPU 消耗。模型通常佔據數十兆位元組，也消耗大量 CPU 計算能力進行預測。在此 session 中，我們將討論克服這些挑戰的技巧，如何把最新的人工智慧技術帶入到 Android App 產品中。

2. 使用 TensorFlow Serving 將研究變成產品（From Research to Production with TensorFlow Serving）

時間：當地時間 9:30AM - 10:30AM

難度：高級、中級、初級均適宜

演講者：谷歌 TensorFlow Serving 技術負責人 Noah Fiedel

描述：如何將你的 TensorFlow 模型從研究變成產品？在這個演講中，Noah Fiedel 將描述如何使用 TensorFlow Serving 大規模導出和應用你的模型，內容涵蓋最佳的實踐以及來自大規模機器學習模型應用的經驗教訓。

3. 機器學習 API 示例（Machine Learning APIs by Example）

時間：當地時間 9:30AM - 10:30AM

難度：高級、中級、初級均適宜

演講者：谷歌 Cloud Platform 開發者支持 Sara Robinson

描述：你可以如何使用谷歌的機器學習能力來驅動你自己的應用？谷歌 Cloud Platform（GCP）提供了 5 種 API，讓你可以通過單個 API 調用就能接入一個預訓練的機器學習模型：Google Cloud Vision API、Cloud Speech API、Cloud Natural Language API、Cloud Translation API 和 Cloud Video API。使用這些 API，你可以專註為你的應用增加新功能，而無需開發和訓練你自己的定製模型。在這個 Session 中，我們將分享每個 API 的整體概述，並將通過一些實時演示深入了解其代碼。

4. 推動機器學習前沿（Pushing the boundaries of Machine Learning）

時間：當地時間 1:30PM - 2:30PM

難度：中級

演講者：李飛飛、Diane Greene、Fran?oise Beaufays、Fernanda Viegas、Daphne Koller（前四位來自谷歌，後一位來自 Calico）

描述：我們正處在一個重大的計算變革時代之中，這個時代正將移動優先的世界轉變成人工智慧優先世界。人工智慧將會觸及各行各業，改變我們日常使用的每種產品和服務。機器學習的進步已經極大提升了谷歌翻譯的水平，讓你可以更輕鬆地組織 Google Photos 裡面的照片，並且也為搜索、地圖、YouTube 等等帶來了提升。我們也在通過 TensorFlow 等開源軟體、學術論文和雲機器學習服務套件來與開發者和研究者共享基礎技術。在這個 Session，你將聽到 Alphabet 最頂級的機器學習專家討論他們的前沿研究以及他們眼中的未來方向。

5.Magenta 項目：機器學習與音樂、藝術（Project Magenta: Music and Art with Machine Learning）

時間：當地時間 2:30PM - 3:30PM

難度：初級

演講者：谷歌大腦研究員 Douglas Eck

描述：谷歌大腦研究員 Douglas Eck 將討論使用 TensorFlow，結合深度網路和強化學習來生成藝術和音樂的項目 Magenta。他也將談到藝術家和音樂人如何利用這一項目。我們將深入介紹建立生成式模型的一些技術細節和挑戰，但觀看這一 Session 不需要機器學習專業知識。在此之前，不妨先看看機器之心深度介紹 Magenta 的文章《深度 | 人工智慧改變 MIDI 創作：谷歌 Magenta 項目是如何教神經網路編寫音樂的？》。

以上就是機器之心為大家梳理的 Google I/O 大會上有關機器學習的內容，關注的角度更偏向於開發者能夠從中學習的機器學習 session。希望這篇文章能夠為大家觀看 Google I/O 大會有所幫助。

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