谷歌分享了已往一年的AI成就 个中这些你必需知道

新浪科技 辛苓

谷歌这一年，在AI方面都有哪些成就与盼望?

年尾将至，克日谷歌在东京举行了一场分享会，环绕Made with AI对已往一年的成就做了总结。

Google Brain 认真人Jeff Dean

谷歌资深研究员，Google Brain 认真人Jeff Dean开场提要挈领地讲到：我们在人工智能规模的愿景，是通过三种途径让每小我私人都从中受益：

使谷歌的产物越发适用;

辅佐企业和开拓者创新;

为研究职员提供器材，从而办理人类面临的各项重大挑衅。

AI赋能软件：

Jeff提到，呆板进修是谷歌在人工智能规模的事变重心。作为计较机科学的一种情势，他以为呆板进修编写能使计较机自主进修怎样变得智能的措施，要比直接编写智能措施要更为简朴。

说到谷歌开展呆板进修的研究，Jeff再次行使了谷歌在 2012 年关于呆板识猫的论文，和 2015 年谷歌开源TensorFlow这两个重要事例。此刻，TensorFlow是GitHub上最受接待的器材。

Jeff以为，呆板进修仍处于成长初期。现在，呆板进修对分类，猜测，领略和天生这四个要害方面很有辅佐。这些成果险些被应用于谷歌全部的产物中，使产物越发适用，譬喻：谷歌相册，谷歌翻译，谷歌舆图和Google Lens等等。下面别离做一扼要总结先容。

谷歌相册(Google Photos)，被重点提出的成果是照片搜刮(Photo Search)。谷歌相册可以通过图像辨认妥善分类全部照片，使查找更利便。

而谷歌翻译(Google Translate)，可以和谷歌相册团结起来行使。用相机照下的图片，它可以帮你翻译出来。

Jeff先容，究竟上翻译这项事变已经一连了十年。在已往，翻译体系并非基于神经收集的体系，而是行使更简朴的统计翻译模子，由 50 万行代码构成。 2016 年推出的新神经收集呆板翻译体系颠末尾简朴却有用的数据实习。新体系仅由 500 行TensorFlow代码构成，而非 50 万行。

“我们客岁秋日开始行使新的神经收集翻译体系后，翻译精确性获得了很大的改造，可比肩已往十年中取得的晋升。”

此刻，谷歌将神经收集呆板翻译应用到了 97 组说话对中。结果晋升最明明的是日英互译。

谷歌舆图(Google Map)，即便在没稀有据容许的环境下，通过卫星的参与，加上呆板进修和计较机视觉等技能也可以发生可用的舆图。

Google Lens，可以把你看到的对象搜刮出来，获得相干的信息。

而文能力略手段的晋升，让Gmail更好用。好比智能体系通过读取内容和猜测回应，可以给用户提供回覆谜底或提议。Gmail数据表现，今朝有12%的回覆来自手机，这将使人们的一般事变越发便捷。

这里值得一提的是谷歌助理(Google Assistant)，它的焦点技能是语音辨认，包括了许多呆板进修的相干技能。“没有人工智能和呆板进修这个产物是不行能存在的。”Jeff夸大道。

行使 Google Assistant，用户可以与谷歌举办自由对话，从而完成差异种类的使命，好比探求某一题目的谜底、导航处事、获取消息或获得日程布置方面的辅佐。

Google Assistant 可以在差异装备间通用。今朝，Google Assistant 可行使的国度和地域包罗：

澳大利亚，巴西，加拿大(英文和法文)，德国，法国，意大利，印度(英文，印度文)，印度尼西亚，日本，韩国，墨西哥，新加坡，西班牙，英国和美国(英文，西班牙文)。(是的，并没有中国。)

在YouTube上，谷歌通过呆板进修给高出 10 亿的视频自动加上字幕，使得有听觉障碍的人可以看到视频中的对白。

（编辑：湖南网）

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