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通過Google Photos來看龐大的Google AI雲布局

2017年09月27日

是Google

19歲生日

今天帶大家看看

如今的Google已經發展到多麼強大!

來,先從身邊的Google說起

先從用戶使用基數最大的App

Google相冊

說起

它能夠存儲你手機里的相冊與視頻

初期是集成在Google的社交軟體G+里

無奈Google並沒有啥社交基因

G+一直不溫不火

唯獨裡面相冊服務

受到了大家的不斷好評

於是在2015年的Google I/O大會上

Google宣布了

Google相冊作為獨立App推出

在發布滿一年的時候

Google發布了Google相冊的用戶使用數據

月活用戶達

2億

累計為用戶節省

13.7PB

存儲空間

240億

張自拍

是世界上發展最快的消費品之一

咱們來看看這個軟體的布局

照片導航項

智能助理導航項

相冊導航項

分享導航項

左右滑動查看更多

主界面放在第二項

每次進入眼帘的都是照片這個導航項界面

這也是一款相冊應用的基本素養

作為一款雲相冊

無線備份、高質量存儲、簡單的後期處理

這些功能全部都給你

在看Google領軍於其他雲相冊的地方

AI智能分類相冊

它能夠根據臉部識別、圖片拍攝地點

Google會自動建議你

創建一份或關於

一次旅行、一次聚餐的相關相冊

第一個導航項是智能助理

她會默默的在背後幫你

P圖、美顏

幫你回憶去年今日你的生日

幫你每次出去旅行之後

默默的根據你的形成整理成行程相冊等等

第四個導航項也表明著

Google對於社交領域的不放棄

用戶可通過這個功能進行分享與互動

類似與各種微信群qq群的功能

幾個人在一個共享相冊內

進行分享和討論

最後

無論用戶停留在哪個導航頁

都可以深深的感受到Google

這一搜索引擎的產品特性

都可以看到搜索欄在每一頁的最頂端

用戶所以隨意搜索相片內的內容

比如

狗狗、艾菲爾鐵塔、iPhone

這後面與Google通過

AI深度標記

每張照片密不可分

那麼問題來了

如此強大的google相冊

google如果做到的?

在人類科技發展的瓶頸期

人工的效率跟不上人類自身的需求

於是用上了效率更高的計算機

來處理這些人工的常規工作

那人類需要做的事情就是

教會機器如何操作

這就是所謂的

AI 1.0

也就是我們所說的機器人時代

我們可以看到很多工廠

用機器人來協助或取代人類工作的工作

例如生產業、建築業,或是危險的工作

現在再來看看Google的ai是做些啥

我們登錄了Google的ai官網進行了解

無論是

語音、文本分析、動態翻譯

還是

機器視覺、幫助用戶整理文件

都是通過App獲取到的大數據

很好的幫助了Google

在各個領域上的ai學習

從而更好的幫助到

用戶的產品體驗當中去

以圖像分析為例

google相冊上傳了

上萬億張照片至Google的伺服器中

人工標記人臉

機器學習如果通過顏色比例

或者所在面積比例來區分

哪裡是人臉哪裡是物體

在後來的學習中

又學會了大鼻子是誰

小鼻子是誰

在後來就是這個鼻子是誰的

那個鼻子是誰的

在幫助用戶處理圖片這方面

人工幫助用戶美化照片

機器記錄

iso、白平衡、快速速度等

各個參數進行大數據分析

然後達到機器自動修圖的功能

再推送給用戶

根據用戶是否保存這個圖片

來判斷這個圖片是否美化的到位

大家可以理解成

網易雲音樂的智能日推功能

有興趣的小夥伴可以下載Google的

眾包(Crowdsource)App

大家都可以參與到

Google的人工教學Ai當中去

難道這就是Ai的所有價值嗎?

答案當然是

不!

ai的價值在於

創造!

這也是讓很多名人

比爾蓋茨、霍金、馬斯克

如此警惕人工智慧的原因

人工智慧會開創人類的新時代

他們可以創造出實物來

或者改變我們

咱們先來看看在目前

Ai 2.0

Google做到了哪裡

在Google Ai官網

明確寫著

他可以

讓機器之間

相互學習變得更加聰明

他可以

幫助醫生探索深入學習

幫助醫學決策

他可以

通過基礎的翻譯

做出自己的神經翻譯

這點可以理解成語境翻譯

聯想到之前Google發布的Now on Tap

可以說是搜索界的一個新的高度了

我們可以看到Google AI

可以預測到你想要問什麼

想要幹什麼

並直接回答你的問題

不免讓人感到有點害怕

最後,我們再來回顧一下電影中

導演們對於人工智慧的猜想

究竟未來的人工智慧

是為人類更好的生活呢?

還是一場一觸即發的大戰?

歡迎在文章下方留言

談談您的看法吧!

- END -

本文系原創,轉載請註明出處


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