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谷歌的AI布局:机器学习是重心 继续在中国招人(2)

2017-11-30 09:17:35    第一财经APP  参与评论()人

吴华当时称,谷歌翻译强在基于统计的机器翻译上,但是在基于神经网络的机器翻译上,百度要领先。此外,谷歌翻译以英语为中心,百度翻译以中文为中心。

构建生态很重要的一点便是要让其中各成分有机融合。谷歌也正在努力让硬件、软件以及 AI 相互结合。今年秋季发布会上,谷歌发布了九款硬件产品,包括智能音响Google Home Mini / Google Home Max,笔记本Pixelbook,智能手机Pixel 2和Pixel 2 XL,Google Pixel Buds耳机,这些新硬件都与AI有关,整合了谷歌的智能语音助理 Google Assistant,凸显了谷歌在AI领域从软件到向硬件领域的野心。

其中,Google Home还具有语音配对功能(Voice Match),通过机器学习能识别不同的语音,可使最多六个用户连接到同一台 Google Home。Google Home Max 还运用了AI 技术 Smart Sound,可依据所处位置自动调整声音品质。谷歌首款无线蓝牙耳机Pixel Buds还可便捷地接入Google翻译,运用语音识别和翻译技术,进行实时翻译。

与华为、iPhone X 智能手机采用双摄像头不同,谷歌的Pixel 2/2 XL结合了机器学习和计算摄影技术来分析图像,将主体与背景分离。虽然只使用一枚摄像头,也具备人像模式功能,在拍摄人像时可柔和虚化背景。通常,这需要多镜头的专业相机。

除了内部产品使用AI,谷歌也为企业及开发者提供三种创新工具:TensorFlow,云机器学习 API (Cloud Machine Learning APIs) 以及张量处理器 (Tensor Processing Unit, TPU) 电脑芯片.

Google 在 2015年发布了人工智能系统TensorFlow并宣布开源,之后TensorFlow成为了开源社区GitHub上最受欢迎的机器学习工具。除了TensorFlow,其他的深度学习工具还有Caffe, CNTK,Theano等。而在中国,2016年9月,百度也宣布其深度学习开源平台PaddlePaddle在Github及百度大脑平台开放。

面对这些竞争,Jeff在媒体交流会上回应称,每个平台都有各自优点和缺点,针对不同的人群,这样的竞争是好的。“Tensorflow开源软件基于Apache 2.0许可证,无论是大企业还是初创企业,每个人都可以利用它做自己想做的事情。这可能是Tensorflow成功的原因之一。我们看到一个很健康的生态系统,我们也从其他的开源平台当中学到了很多,不断改善Tensorflow平台,让这个平台更好。”

专注现实和研究问题

机器学习是谷歌在人工智能领域的工作重心。谷歌认为,编写能使计算机自主学习如何变得智能的程序,要比直接编写智能程序更好。但是,随着机器变得越来越智能,机器会不会哪天真的有意识,进而取代人类?特斯拉CEO 埃隆·马斯克(Elon Musk)和英国著名物理学家霍金都对AI发出过警告。

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