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谷歌的AI布局:机器学习是重心 继续在中国招人

发布时间:2017-12-30

  Google的AI布局:机器学习是继续在中国招聘的重心

  (原题:Google的人工智能布局:机器学习是继续在中国招人的焦点)为了莎莎自AI发布以来的第一战略,谷歌在人工智能的道路上越来越坚定不仅Google助手,在秋季发布会上还发布了包括各种AI硬件在内的手机,耳机和智能音箱,打造AI生态环境,在特斯拉首席执行官Musk不断发布的AI威胁理论中,Google表示其专注于尖端的AI研究和解决实际问题近年来,谷歌举办了年度亚太地区年度媒体大会,作为一家从移动第一战略到人工智能的技术巨人,这次媒体发布会的重点自然就是人工智能,“Made与AI“。 Google Brain负责人Jeff Dean在11月28日的一次会议上表示,Google在人工智能领域的最终目标有三个方面:通过人工智能和机器学习使产品更加有用;帮助公司和外部开发者利用人工智能和机器学习的创新力量,为研究人员提供更好的工具来应对人类面临的主要挑战。AI + Software +硬件目前,大多数Google产品都使用机器学习。如Google Photos云相册,采用图像识别技术提供人脸检测和自动照片分类; Google Lens基于图像识别和OCR技术,实时识别智能手机拍摄的物体并提供相关内容; Google地图您可以通过街道和街道景观获取有关区域和街景的更多详细信息,以及停车方式。 Gmail和收件箱收到邮件后,智能系统将为用户提供智能答复,自动字幕通过机器学习自动标题超过10亿视频;谷歌翻译使用神经机器翻译。 Google助手是一个语音助手,2016年5月19日推出,核心是语音识别。谷歌助理工程总监Pravir Gupta表示,该产品基于Google在机器学习,自然语言处理和搜索方面的经验,其中Google Translate可能是中国用户最常使用的产品,Jeff指出过去翻译系统使用了一个简单的统计翻译模型,由50万行代码组成,2016年,GNMT(谷歌神经机器翻译)正式应用于谷歌翻译,Jeff说系统只包含500行TensorFlow代码, ,翻译的准确性已经大大提高,“与过去十年的成就相媲美”。杰夫提到目前翻译效果最明显的是日英翻译,但Google并不是第一次使用翻译中的神经网络机器翻译系统2016年,在百度机器翻译技术开放日,百度科技联合主席吴华博士百度和自然语言处理部门负责人表示,早在一年多以前,百度就率先发布了世界上第一个神经网络(2015)。机器翻译系统(NMT)克服了传统分割方法的缺点将句子分解成不同的片段,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,但百度是基于神经网络的机器翻译的领导者。另外,Google翻译以英文为中心,百度翻译以中文为中心。建立有机混合物组分的生态学是非常重要的。 Google也在努力整合硬件,软件和AI。在今年秋季的会议上,Google发布了包括智能家居音响,Google笔记本,Pixel 2,Pixel 2 XL和Google Pixel Buds在内的9款硬件产品,全部采用人工智能,结合谷歌语音助手谷歌助理,突出Google人工智能领域的雄心从软件到硬件。其中,Google Home还具有语音匹配(Voice Match)功能,通过机器学习识别不同的声音,最多六个用户可以连接到同一个Google Home。 Google Home Max还使用了智能声音,这是一种人工智能技术,可以根据发现的位置自动调整声音质量。Google的第一款无线蓝牙耳机Pixel Buds也可以使用语音识别和翻译技术轻松访问Google翻译实时翻译。与华为和iPhone X智能手机使用的双摄像头不同的是,Google的Pixel 2/2 XL将机器学习与计算摄影结合起来,可以分析图像,并将主体从背景中分离出来,尽管只使用了一个摄像头,但它也有一个肖像模式功能在拍摄肖像时软化背景通常需要多镜头专业相机除了人工智能的内部产品使用外,Google还为企业和开发人员提供三种创新工具:TensorFlow,Cloud Machine Learning API和Tensor Processing单位(TPU)计算机芯片TensorFlow发布了TensorFlow,一个人工智能系统,并宣布开源,TensorFlow成为GitHub在开源社区最流行的机器学习工具,除了TensorFlow之外,其他的深度学习工具包括Caffe,CNTK ,Theano等。在中国,2016年9月,百度还宣布推出深度学习开源平台PaddlePaddle Github和百度大脑平台。面对这些竞争,杰夫在媒体交流中回应说,每个平台都有自己的优势和弱点,这对不同的人有好处。 “Tensorflow开源软件基于Apache 2.0许可证,无论是大型还是初创公司,都可以利用自己想做的事情,这可能是Tensorflow成功的原因之一。我们看到一个非常健康的生态系统,也从其他开源平台学到了很多东西,并不断完善Tensorflow平台,使这个平台更加完善。“关注现实与研究机器学习是Google在人工智能领域的重点,Google认为编写程序电脑自主学习比直接编写更聪明的程序要好,但随着机器变得更加智能化,机器如何取代人类?特斯拉首席执行官伊隆·马斯克和着名英国物理学家霍金问题AI有警告。感觉这些恐惧太过分了“,我们在部署一个安全的AI系统的时候已经有了很多的技术,我认为这可能是我们短期内最需要的领域。现在应该着眼于解决眼前的问题。 “这是上面提到的三个Google目标之一:解决人类面临的重大挑战。目前,Google正在使用机器学习来解决医疗,能源和环境保护等问题。例如,Google医疗成像团队产品经理与印度,泰国和美国的医院合作开发了一种工具,可以通过机器学习帮助诊断糖尿病引起的眼部疾病。在保护鸟类方面,研究人员Victor Anton收集了50,000小时的音频,并将其转换成谱图,用TensorFlow更快,更有效地分析音频,确定谱图中的鸟鸣。对于AI带来的失业问题,杰夫说,他对过去二百年的技术发展持乐观态度。 “每当技术而不是人力获得新的发展,我们就会有一个新的,有趣的专业领域来利用这种技术。我们现在有了一个我们无法想象的新工作,谁能想到社交媒体将会发生呢?事情发生之前是不可想象的。 “不要担心竞争对手将继续招聘中国新人11月初,Google的母公司创始人埃里克·埃默森·施密特(Eric Emerson Schmidt),前Google首席执行官在AI和全球安全峰会新美国安全中心的Paul Share说:相信我们(美国)将在未来五年继续领跑,中国将迅速赶上。“埃里克的观点源于中国政府发布的”新一代人工智能发展计划“。计划提出“到2020年,中国人工智能的整体技术和应用将与世界先进水平同步。到2025年,人工智能的基础理论将取得重大突破。技术和应用达到世界先进水平;到2030年,人工智能理论,技术和应用总体达到世界领先水平,成为世界人工智能创新的重要中心。面对中国和美国的AI竞争,杰夫说,目前,世界上许多公司都对机器学习和人工智能感兴趣。许多政府非常清楚人工智能的潜力,并以分阶段和实用的方式开展研究,建立一个生态系统。 “中国政府主张人工智能,制定政策,美国政府可能不像中国那样有组织,但我们(美国)在公司,学术界和生态系统方面有很多的研究。机器学习和AI不仅影响计算科学,而且也影响到各行各业。因此,在世界范围内,一些政府和企业正在招聘相关人员,这也直接导致了人才库的竞争。另一方面也涉及到AI人才的培养。杰夫说:“我相信随着时间的推移,会有更多的人拥有这样的技能,他们可以用这个技能解决很多问题。” Google如何像百度竞争对手那样对待?杰夫表示,Google主要关注下一代前沿研究问题,聘请人员,并为他们提供最好的计算机硬件来解决实际有趣的问题。 “我们并不担心竞争对手,我们担心自己的研究”,他补充说,谷歌还将继续在上海和北京招聘与人才相关的人才。在北京举行的2016年围棋峰会上,Google首次对外招聘中国人,组成AI团队。相关工作发布机器学习软件工程师,机器学习技术总监,机器学习研究员,云机器学习产品经理。然而,招聘信息并没有显示招聘人数,谷歌表示,它没有计算在中国的AI员工人数。

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2017-12-30

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