谷歌雲李佳：谷歌如何開發和應用人工智慧

機器之心整理

演講者：李佳

全球機器智能峰會（GMIS 2017），是全球人工智慧產業信息服務平台機器之心舉辦的首屆大會，邀請了來自美國、歐洲、加拿大及國內的眾多頂級專家參會演講。本次大會共計 47 位嘉賓、5 個 Session、32 場演講、4 場圓桌論壇、1 場人機大戰，兼顧學界與產業、科技巨頭與創業公司，以專業化、全球化的視角為人工智慧從業者和愛好者奉上一場機器智能盛宴。

大會第二天，全天議程中最受關注的是多位重要嘉賓出席的領袖峰會，包括《人工智慧：一種現代方法》的作者 Stuart Russell、第四範式聯合創始人兼首席科學家楊強、科大訊飛執行總裁兼消費者事業群總裁胡郁、阿爾伯塔大學教授及計算機圍棋頂級專家 Martin Müller、Element AI 聯合創始人 Jean-Sebastien Cournoyer 等。

下午，作為本次大會的神秘嘉賓，谷歌雲業務機器學習/人工智慧研發主管李佳博士為我們帶來主題為企業如何運用人工智慧的主旨演講。欲了解李佳博士的更多事迹，可參閱機器之心的特寫文章《GMIS 2017 嘉賓李佳：從 Snapchat 到谷歌，人工智慧領域的「Another Badass Woman」》。以下是李佳博士在 GMIS 2017 上的演講的整理介紹。

現在，人工智慧已經跨越學界，日益成為變革的驅動力，影響了無數行業領域，也帶了全新機會。在谷歌，人工智慧驅動著不少谷歌產品，從谷歌搜索、郵件到谷歌翻譯等。

比如，最近谷歌翻譯取得了很多突破，從效果來說，基於整句翻譯的整體化思想的演算法更加準確，也更加可靠，參閱機器之心的系列報道：

重磅 | 谷歌翻譯整合神經網路：機器翻譯實現顛覆性突破（附論文）

重磅 | 谷歌神經機器翻譯再突破：實現高質量多語言翻譯和 zero-shot 翻譯（附論文）

深度 | 逐層剖析，谷歌機器翻譯突破背後的神經網路架構是怎樣的？

機器學習還被用於其他領域，比如，醫療方面。谷歌有一個項目，訓練了一個檢測糖尿病性視網膜病變的深度神經網路，通過眼部掃描圖像來判斷患者視網膜是否病變，詳情可參閱《重磅 | 谷歌研發人工智慧眼科醫生：用深度學習診斷預防失明》。

另外，為了更好推進深度學習技術競爭，谷歌開源了取得不俗成績的 TensorFlow。

擴展閱讀：《重磅 | 谷歌召開首屆 TensorFlow 開發者大會，正式發布 TensorFlow 1.0》。

這方面也有很多有趣應用。比如，在日本，有人利用 TensorFlow 打造了自動分揀黃瓜的存儲系統。

為了讓人工智慧更加普惠，給更多開發者和使用者帶來益處，谷歌做出了不少努力。李佳在剛剛結束的烏鎮圍棋峰會上也介紹過這方面的努力。谷歌雲的工作主要圍繞人工智慧四大支柱：數據、計算能力、演算法和人才展開。這方面李飛飛曾在谷歌雲大會上進行過詳細的闡述，可參閱《現場直擊 | 李飛飛首度亮相谷歌雲大會：發布全新 API，解讀 AI 民主化》。

首先，我們知道人工智慧對計算需求很大，谷歌希望用戶可以從谷歌既有「資產」中獲益。比如，最近發布的 TPU。一些大型金融機構，比如滙豐銀行也利用深度學習對抗洗錢等，速度快很多，報告時間從過去的 6 小時降低到 6 分鐘。一些遊戲公司、旅遊公司拓展海外業務時，也可以使用谷歌最新神經機器翻譯系統。在自然語言處理上，英國一家在線公司在谷歌雲上使用自然語言處理 API 收集客戶反饋意見，根據緊急、需要什麼樣的反饋，對這些內容進行進行分類，實現了更加自動化的客戶支持系統。空中客車公司也在使用這些雲 GPU 進行機器學習，比如用於檢測衛星圖像的雲深度學習模型，使用雲機器學習引擎會比在 CPU 上運行速度快很多，同時，使用分布式訓練可將訓練時間從 50 小時減少到 30 分鐘，同時也降低了錯誤率。

其次，數據方面，沒有智能的數據只是噪音。商業公司需要收集這些信息進行處理，整理數據並推進機器學習。谷歌有著非常多樣化的數據集，像 YouTube 音樂數據也整合起來了。

第三，演算法方面。谷歌發布了雲語音應用程序、雲視覺應用程序、雲翻譯應用程序、雲自然語言應用程序等。

最後，人才方面，谷歌也要讓下一代人會使用這種技術。谷歌每年資助、提供獎學金，支持全世界博士生，還招聘實習生。還有實習生項目（先進實驗室的一部分）。先進技術實驗室是由谷歌內部人工智慧人才培訓項目對外開放而來，它向其他有意培養機器學習人才的公司提供培訓機會，讓他們員工進入谷歌，與工程師和技術專家直接合作，使用谷歌專用設施，將機器學習技術應用到工作中。

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