Google人工智能产品大爆发的幕后秘密

2016-11-16 19:48:49来源: 数位时代 关键字:Google  人工智能

Google组织重整,以Alphabet作为母公司运作时,曾经引起外界热烈讨论,如今再看“Al”phabet,似乎可以作为Google全方位布局人工智慧的解读,其以人工智慧技术为核心,发展各领域的智慧硬体,未来一年将大爆发。

“今晚吃咖哩吧!”一名中年人在车上对着语音助手Google Assistant这么说,而Google Assistant随即就为车主找到曾经消费的咖哩餐厅,并且安排餐点确认订单,当车主踏进家门后的15分钟,咖哩就送到家,这个服务来自Google打造的语音助手Google Assistant。Google Assistant成为Google产品的灵魂,进驻产品的身体里。10月5日,Google CEO桑德尔.皮蔡(Sundar Pichai)在产品发表会上一口气推出Pixel、Google Wi-Fi、Google Home、Daydream VR与Chromecast Ultra等五种产品,这些产品有个共同点:内含Google Assistant。

2015年起,Google在人工智慧领域大放异彩。除了从OK Google进一步演化的Google Assistant之外,围棋机器人AlphaGo、开源平台TensorFlow、搜寻系统RankBrain、智慧即时通讯Allo等人工智慧产品源源不绝地产出,不过,就在Google人工智慧产品纷纷上市的同时,Google公司组织也发生巨大变化。2015年中,Google重整公司架构,新成立Alphabet公司,成为Google母公司,原先的Google X与Google Ventures等七大业务成为Alphabet的子公司。

Alphabet公司的出现和人工智慧发展有关吗?“Alphabet也可以理解为alphabet,意味着投资回报高于基准,这是我们一直以来奋斗的目标!”Alphabet执行长佩吉(Larry Page)在公开信中这样写道,但他没有明言对人工智慧领域的壮阔野心,就字首上来看,“Alpha波”正是一种脑波,也就是脑部电流活动的核心形式。

Google成立“Al”phabet就是为了AI?

“Google的野心就是把机器学习作为一个核心,然后用它去解决非计算机、非网际网路领域的各种问题。”创新工场创办人李开复指出。“人工智慧将是Alphabet在未来新市场中的杀手锏。”市调机构CB Insights一份研究报告也指出。

李开复分析,Google成立Alphabet,是因为Google在搜寻和广告业务的累积,发展了一套以应用知识地图(Knowledge Map)的商业模式:Google Brain。Google Brain就是机器学习的大脑,这个机器包括了平台与专家,如果它运用在搜寻领域就是一个搜寻引擎,如果能够用在医学领域,那它可能就是一个癌症诊断系统,当然也可用于智慧家电等各种不同领域。

Google深度学习大爆发的幕后秘辛

为了一窥Google人工智慧的发展蓝图与研发秘密,《数位时代》特别专访Google MLX(Machine Learning Accelerated)技术总监雪克(Tal Shaked)。雪克专注于大规模机器学习系统的研发,并将成果应用到Google系列的产品。

雪克加入Google的11年当中,共同创建了搜寻排行系统Rankboost与机器学习系统Sibyl。他还有个特别身分:西洋棋特级大师,并且多年参与职业棋赛。“2012年以前Google使用深度学习的专案量是0个,但到2015年却已经超过1,500个,这些专案包括Android、Google Apps、药物开发、Gmail、地图、Photos、翻译与YouTube等等横跨各种领域。”雪克指出。

2014年是Google深度学习起飞关键年。这年开始深度学习专案开始快速成长,2015年第二季就大爆发冲破800个,2016年第一季甚至突破2,400个,这背后的秘密是什么?

“从外界看来我们是突飞猛进,但其实这是全球深度学习相关技术累积的成果,这些成果可以追溯到1950年代,这60多年的累积像一个长长的尾巴,支撑起Google的大爆发。”雪克分析。其实在2014年前,Google就看准世界顶尖人才,不惜砸下重金网罗这些稀有的优秀脑袋。2013年,Google把手伸进多伦多大学,收购其电脑工程系的新创团队DNNResearch,这个团队没有惊人获利与实质上市产品,有的仅是辛顿(Geoffrey Hinton)教授和他的学生等三个成员,但辛顿教授正是深度学习学派的开山祖师,他与学生所组成的团队在神经网络、自然语言处理与图像辨识上连续创下惊人的研究或比赛成果,在被收购前一个月,这个团队才刚连续拿下三个比赛,拿走近20万美元总额的奖金。

除了DNNResearch团队,2014年一个闪电并购案,也是让Google在该领域大爆发的重要原因。这一年Google成功以4亿英镑从Facebook手中抢下DeepMind团队。DeepMind为西洋棋神童暨神经学家哈萨比斯(Demis Hassabis)于2012年前所创立,今年以深度学习系统AlphaGo在五局三胜制的人机对弈大赛中,赢了韩国九段围棋棋王李世乭,震惊全球。

现在,Google Brain和DeepMind团队成为Google发展人工智慧的重要推进力量。

从机器学习到机器智慧的 AI发展蓝图

“Google人工智慧发展蓝图,是从Google的核心技术:机器学习(Machine Learning)所应用的搜寻与广告,拓展到机器智慧的智慧家庭中枢Google home等智慧硬体,或Google翻译、Google Photos与Gmail等等。”雪克指出,“Google希望整合这些技术成为人工智慧,可以被拓展到更大的应用在能源、医疗与机器人等其他领域,进入每个人的生活。”

其中,Google翻译就整合人工神经网络(artificial neural network,ANN),让翻译品质更接近人工翻译,过去Google翻译采用的是基于短词句的机器翻译(Phrase-Based Machine Translation,PBMT)但近日则采用基于神经网络的机器翻译(Neural Machine Translation,NMT),“以中英翻译来说,若使用者要翻译‘请问厕所在哪里?’,过去的Google翻译给的是:‘Where is the restroom?’,但现在翻译品质更好了,系统会给出:‘Excuse me, where is the toilet?’这样的翻译答案。”雪克举例。

雪克还指出,Google Photos部分也使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),让机器可以自动标签;机器可以基于人工智慧技术所进行的图像辨识,对原本不具有标签的照片进行分类;例如,使用者只要在搜寻栏位输入“狗”,就可以让系统可以自动辨识,找出整批有狗的照片。在Gmail应用中的智慧回覆(smart reply)功能也是以人工智慧给出建议回覆内容,透过对Gmail 收件匣分析使用者收到的信件内容,自动给出“明天见”、“马上寄给你”等回覆选项,让使用者回覆Gmail更得心应手。“除了这些核心产品,也利用深度学习优化Google数据中心能源利用率,以及用于检测视网膜图像中的糖尿病视网膜病变。”雪克强调。

“在日本已经有农业研发人员,使用TensorFlow工具开发出人工智慧拣选小黄瓜系统;现在,电脑已经不只会选土豆,电脑也学会根据小黄瓜的大小颜色与形状自动挑选;此外,TensorFlow也被科学家拿来判读卫星照片,透过机器学习,自动判别照片中的白色区块是云还是雪。”雪克说。Google机器学习团队对于人工智慧的应用寄予厚望,2015年底,Google对外开放了自己内部开发使用的第二代机器学习程式库工具TensorFlow;由于TensorFlow是第一套包含最完整、各种机器学习的程式库与工具,TensorFlow毫不意外同时成为学界与业界最受欢迎的人工智能开源平台。

Google智慧硬体时代来临,台湾扮演要角

巨量的数据、云端运算资源的扩展与GPU等硬体进步,支撑起Google人工智慧技术猛进,也让Google开始做“智慧硬体”大梦。过去Google一直未全力投入硬体发展上,常委由硬体合作夥伴生产,但今年4月,Google 成立新硬体部门,找Motorola前总裁欧斯特拉(Rick Osterloh)领军,5月Google在开发者大会上也发表自行研发的机器学习专用晶片TPU(Tensor Processing Unit),而10月5日的发布会也全是智慧硬体,Google智慧硬体时代已然来临。

过去就和Google紧密合作的HTC与华硕等台湾大厂,自然也是Google智慧硬体布局重要夥伴,在网路时代无缘参与世界舞台的台湾,正携手Google跨进智慧硬体世界。“现在是Google有史以来最重视硬体的时候……台湾的软体技术排世界前十,联发科、HTC、台积电、鸿海等业者的等硬体产品是世界顶尖,台湾要能跟上AI技术潮,把握这个软硬体整合的最佳时机。”Google台湾董事总经理简立峰说。

关键字:Google  人工智能

编辑:北极风 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/xfdz/article_2016111658433.html
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