谷歌聚焦人工智能,以机器学习为主,确认在中国招募人才
今年下半年，谷歌对外招聘信息显示，其正在中国招募ai方向人才。根据招聘信息，谷歌招聘的岗位集中在机器学习领域，包括机器学习研究员、机器学习技术主管、云端机器学习产品经理等。
这一举动也让外界猜测谷歌是否是为重返中国做准备。2010年时谷歌宣布退出中国大陆市场，在退出大陆市场之前，谷歌曾占据了中国网络搜索市场35.6%的份额。这些年谷歌重返中国的传闻从未中断，但是直至今日仍没回来。
自发布ai first战略后，谷歌在人工智能道路上越走越坚定。不仅有google assistant智能助手，还在秋季发布会上发布了包括手机、耳机和智能音箱等多款ai硬件，构建ai生态。在特斯拉ceo马斯克等不断发出ai威胁论下，谷歌则表示，专注ai的前沿研究和解决实际问题。
近几年，google每年都会举行 apac（亚太区年度媒体会议）。作为从mobile first战略转移到ai first的科技巨头，此次媒体会议的焦点自然是人工智能，“made with ai”。
11月28日的会议上，谷歌大脑（google brain）负责人jeff dean表示，谷歌在人工智能领域最终目标是三点：利用人工智能和机器学习让谷歌的产品更加实用（making products more useful）;帮助企业和外部开发者利用人工智能和机器学习进行创新（helping others innovate）;为研究人员提供更好的工具，以解决人类面临的重大挑战。
ai+软件+硬件 目前，机器学习在谷歌的大部分产品中都有应用。如google photos 云端相片集，利用图像识别技术，可以提供人脸检测和照片自动分类;google lens基于图像识别和ocr技术，能实时识别用智能手机拍摄的物品并提供与之相关的内容;google maps可以通过街道、街景的数据获取更多有关地区详细的情况，还可以了解停车难易程度;gmail 和 inbox 在收到邮件后，智能系统会给用户提供回复建议（smart reply）;youtube 中的自动字幕（auto captions）则是通过机器学习给超过 10 亿的视频自动加上字幕;google translator利用神经网络机器翻译（neural machine translation）。
google assistant是2016年5月19日推出的一款语音助手，核心是语音识别。google assistant 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领域的经验之上。
在这些产品中，谷歌翻译或许是中国用户能够使用最多的。jeff指出，过去的翻译系统使用更简单的统计翻译模型，由 50 万行代码组成。2016年，神经网络机器翻译系统（gnmt：google neural machine translation）正式应用到谷歌翻译中。jeff称，该系统仅由 500 行 tensorflow 代码组成。使用新的系统后，翻译准确性得到了很大改进，“堪比过去十年取得的成果”。jeff提到，目前翻译效果提升最明显的是日英互译。
不过，谷歌不是最早在翻译中运用神经网络机器翻译系统的企业。2016年的百度机器翻译技术开放日上，百度技术委员会联席主席、自然语言处理部技术负责人吴华博士表示，百度早在一年多前（2015年）就率先发布了世界上首个神经网络的机器翻译系统（nmt），克服了传统方法将句子分割为不同片段进行翻译的缺点，充分利用上下文信息，对句子进行整体的编码和解码，从而产生更为流畅的译文。
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。
而jeff认为，这些担心太远了，“我们在部署安全的ai系统的时候也可以利用其中很多的技术，我觉得这可能会是短期我们最需要关注的领域。现在的一些担心还为时过早。我们现在应该着眼于解决眼前的问题。”这也是上文提及的谷歌ai三大目标之一：解决人类面临的重大挑战（solving humanity’s big challenges）。
目前，谷歌正在利用机器学习解决如医疗保健、能源和环境保护问题等问题。例如，谷歌医疗成像团队产品经理与印度、泰国和美国的一些医院合作开发一种工具，可以通过机器学习帮助诊断糖尿病所引起的眼部疾病。在保护鸟类方面，研究员victor anton 收集了 5 万个小时的音频并将其转换成谱图，通过 tensorflow 更加快速高效地分析这些音频，识别谱图中的鸟鸣声。
对于ai带来的失业问题，jeff则表示，过去两百年的技术发展都会遇到这样的问题，他对此持乐观态度，“每次技术有了新的发展，代替了人力劳动，我们就会有一个新的、有意思的专业领域驾驭这个技术。我们会有新的工作，目前我们可能想象不出来。谁能够想到社交媒体会出现？发生以前是想象不到的。”
不担心竞争对手 继续在中国招人 11月初，google 母公司alphabet董事长、谷歌前ceo埃里克·施密特（eric emerson schmidt）在人工智能与全球安全峰会上对新美国安全中心的保罗·沙雷说：“我认为，我们（美国）在未来5年内将继续保持领先地位，然后，中国将迅速赶上来。”
谷歌长期以来都投入大量的人力与财力发展人工智能产品，业界曾猜测谷歌正在用自己的ai产品作为跳板重新进入中国。由此看来，此猜测并不是空穴来风。
埃里克的这一观点源于中国政府发布的《新一代人工智能发展规划》，规划提出，到2020年，中国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平;到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
面对中美ai竞赛问题，jeff表示，目前全球很多公司对机器学习以及ai感兴趣，很多政府非常清楚ai的潜力，分阶段、务实地进行研究，建立生态系统。“中国政府倡导ai，并制定政策;美国政府可能不像中国这么有组织，但是我们（美国）也有很多在公司、学术界发生的研究，也有生态系统。”
机器学习和ai不仅影响着计算科学，还涉及到各行各业。因此，在世界范围内，一些政府和公司都在招募相关人才，这也直接带来了人才储备的竞争。另一方面，还涉及到ai人才的培训问题。jeff称，“我相信随着时间推移，会有更多人有这样的相关技能，他们可以通过这个技能解决很多问题。”
谷歌如何看待百度之类的竞争者？jeff表示，谷歌主要关注下一代前沿研究问题，雇佣人才，并为他们提供最好的计算机硬件去解决实际的、有意思的问题。“我们并不担心竞争对手，我们关心的是我们自己的研究”，他还补充称，谷歌也将在上海、北京持续招聘ai相关人才。
在2016年乌镇的围棋峰会上，google首次对外承认在中国招人组建ai团队。相关的招聘岗位有机器学习软件工程师、机器学习技术主管、机器学习研究员、云端机器学习产品经理等。不过招聘信息上并未显示招聘人数，谷歌方面表示，没有具体统计过中国地区ai员工数量。
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自发布ai first战略后，谷歌在人工智能道路上越走越坚定。不仅有google assistant智能助手，还在秋季发布会上发布了包括手机、耳机和智能音箱等多款ai硬件，构建ai生态。在特斯拉ceo马斯克等不断发出ai威胁论下，谷歌则表示，专注ai的前沿研究和解决实际问题。
近几年，google每年都会举行 apac（亚太区年度媒体会议）。作为从mobile first战略转移到ai first的科技巨头，此次媒体会议的焦点自然是人工智能，“made with ai”。
11月28日的会议上，谷歌大脑（google brain）负责人jeff dean表示，谷歌在人工智能领域最终目标是三点：利用人工智能和机器学习让谷歌的产品更加实用（making products more useful）;帮助企业和外部开发者利用人工智能和机器学习进行创新（helping others innovate）;为研究人员提供更好的工具，以解决人类面临的重大挑战。
ai+软件+硬件 目前，机器学习在谷歌的大部分产品中都有应用。如google photos 云端相片集，利用图像识别技术，可以提供人脸检测和照片自动分类;google lens基于图像识别和ocr技术，能实时识别用智能手机拍摄的物品并提供与之相关的内容;google maps可以通过街道、街景的数据获取更多有关地区详细的情况，还可以了解停车难易程度;gmail 和 inbox 在收到邮件后，智能系统会给用户提供回复建议（smart reply）;youtube 中的自动字幕（auto captions）则是通过机器学习给超过 10 亿的视频自动加上字幕;google translator利用神经网络机器翻译（neural machine translation）。
google assistant是2016年5月19日推出的一款语音助手，核心是语音识别。google assistant 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领域的经验之上。
在这些产品中，谷歌翻译或许是中国用户能够使用最多的。jeff指出，过去的翻译系统使用更简单的统计翻译模型，由 50 万行代码组成。2016年，神经网络机器翻译系统（gnmt：google neural machine translation）正式应用到谷歌翻译中。jeff称，该系统仅由 500 行 tensorflow 代码组成。使用新的系统后，翻译准确性得到了很大改进，“堪比过去十年取得的成果”。jeff提到，目前翻译效果提升最明显的是日英互译。
不过，谷歌不是最早在翻译中运用神经网络机器翻译系统的企业。2016年的百度机器翻译技术开放日上，百度技术委员会联席主席、自然语言处理部技术负责人吴华博士表示，百度早在一年多前（2015年）就率先发布了世界上首个神经网络的机器翻译系统（nmt），克服了传统方法将句子分割为不同片段进行翻译的缺点，充分利用上下文信息，对句子进行整体的编码和解码，从而产生更为流畅的译文。
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。
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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。
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而jeff认为，这些担心太远了，“我们在部署安全的ai系统的时候也可以利用其中很多的技术，我觉得这可能会是短期我们最需要关注的领域。现在的一些担心还为时过早。我们现在应该着眼于解决眼前的问题。”这也是上文提及的谷歌ai三大目标之一：解决人类面临的重大挑战（solving humanity’s big challenges）。
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机器学习和ai不仅影响着计算科学，还涉及到各行各业。因此，在世界范围内，一些政府和公司都在招募相关人才，这也直接带来了人才储备的竞争。另一方面，还涉及到ai人才的培训问题。jeff称，“我相信随着时间推移，会有更多人有这样的相关技能，他们可以通过这个技能解决很多问题。”
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在2016年乌镇的围棋峰会上，google首次对外承认在中国招人组建ai团队。相关的招聘岗位有机器学习软件工程师、机器学习技术主管、机器学习研究员、云端机器学习产品经理等。不过招聘信息上并未显示招聘人数，谷歌方面表示，没有具体统计过中国地区ai员工数量。
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