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谷歌的人工智能布局:机器学习是重点继续在中

文章出处:未知 人气:发表时间:2019-05-11

自AI First战略发布以来,Google在人工智能的道路上已经越来越坚定。不仅是Google智能助手,还在秋季会议上发布了包括手机,耳机和智能扬声器在内的各种人工智能硬件,以构建人工智能生态系统。根据特斯拉首席执行官面具和其他不断发布的人工智能威胁,谷歌表示,它专注于人工智能的前沿研究和解决实际问题。

谷歌

近年来,谷歌每年都举办亚太地区媒体会议。作为一个从Mobile First战略转向AI First的技术巨头,这次媒体会议的焦点是人工智能,即“用AI制作”。

在11月28日的会议上,谷歌脑部负责人杰夫迪恩表示,谷歌在人工智能领域的最终目标是三个:利用人工智能和机器学习使谷歌的产品更加实用(使产品更有用);帮助企业和外部开发人员使用人工智能和机器学习进行创新(帮助他人创新);为研究人员提供更好的工具来解决人类面临的主要挑战。

目前,大多数Google产品都使用机器学习。如Google Photos云照片采集,采用图像识别技术,可提供人脸检测和自动照片分类; Google镜头基于图像识别和OCR技术,实时识别智能手机拍摄的物品并提供相关内容;谷歌地图您可以通过街道和街景数据获取有关该地区的更多详细信息,以及停车难度;收到邮件后,Gmail和Inbox将为用户提供回复(Smart Reply);自动在YouTube中自动字幕会通过机器学习自动为超过10亿个视频添加字幕; Google Translator使用神经机器翻译。

Google智能助理是2016年5月19日推出的语音助手。核心是语音识别。 Google智能助理工程总监Pupious Gupta表示,该产品基于谷歌在机器学习,自然语言处理和搜索方面的经验。

在这些产品中,谷歌翻译可能是中国用户最常用的。杰夫指出,过去的翻译系统使用了由500,000行代码组成的更简单的统计翻译模型。 2016年,GNMT:谷歌神经机器翻译系统正式应用于谷歌翻译。杰夫说,该系统只包含500行TensorFlow代码。使用新系统后,翻译准确度得到了极大提高,“与过去十年取得的成果相当”。杰夫提到翻译结果最明显的改进是日英翻译。

然而,谷歌并不是第一家在翻译中使用神经网络机器翻译系统的公司。在2016年百度机器翻译技术开幕当天,百度技术委员会联合主席,自然语言处理部技术总监吴华博士表示,百度是第一个发布世界上第一个神经网络的人。一年前(2015年)。机器翻译系统(NMT)克服了将句子分割成不同片段进行翻译的传统方法的缺点,充分利用上下文信息对句子进行整体编码和解码,从而实现更平滑的翻译。

吴华当时表示谷歌翻译在基于统计的机器翻译方面表现强劲,但百度在基于神经网络的机器翻译方面处于领先地位。此外,谷歌翻译以英语为中心,百度翻译以中文为中心。