2017 年 11 月 28 日，以 Made With AI 为主题，Google 在日本东京举办了一场关于人工智能的媒体沟通会。
更好用的 Google 产物
起首，Google 资深研讨员 Jeff Dean 起首登台。他用一个经由过程 Google Translation 停止及时辨认翻译的案例，来引见了人工智能与机械进修的差别。他表现，机械进修实际上是人工智能的一部门；实质上，机械进修是一个发明成绩处理体系的新方法。
Jeff Dean 提到，正如 Google CEO Sundar Pichai 在 2016 年 10 月所言，在接上去的 10 年间，Google 将会成为一个 AI First 的公司；而 Google 在人工智能范畴的愿景是：
在演讲中，Jeff Dean 侧重提到了 TensorFlow。据雷锋网懂得，TensorFlow 于 2015 年 11 月在 GitHub 上正式开源；与 MXNet、Caffe 等其他的机械进修框架比拟，TensorFlow 颇受迎接，用户量的增加速度也比拟快。而依据 Google 方面供给的数据，到今朝为止，TensorFlow 曾经成为用户数目排名第一的机械进修框架。
Jeff Dean 表现，在近 20 年的成长中，神经收集（Neural Networks）在数据量和结算模子上曾经超出其他的盘算计划；总结来讲，一个盘算的新时期曾经到来。
现实上，作为最早开端研讨人工智能和机械进修的科技公司之一，人工功效和机械进修的元素现实上曾经涌现在 Google 多项产物中。在沟通会现场，Jeff Dean 列出了一些较为典范的产物，并对它们的人工智能元素停止了简略引见：
软硬件与 AI 的一体化
不外，除 AI 和软件产物，Google 在产物层面也曾经延长到了硬件；也就是说，Google 曾经构成了 AI + 软件 + 硬件三位一体的结构。一个最简略的例子是：在与 Google Pixel 相衔接的情形下，Pixel Buds 耳机可以及时翻译。
不外，Pixel Buds 固然不是全体。在沟通会现场，Google 产物司理 Isaac Reynolds 登台引见了 AI And Hardware 的关系；这里说的 Hardware，重要指的是 Google Home 系列和 Pixel 手机。
第一款侧重提到的产物是 2016 年宣布的 Google Home。Isaac Reynolds 表现，Google Home 内置了语音配对（Voice Match）功效，其实质在于用机械进修来赞助辨认分歧的语音，可让最多 6 位用户衔接到统一台 Google Home；不管这六位用户措辞的声响年夜小，Google Home 都可以或许听见并给出回应，这就是硬软件与机械进修相联合的最好案例。
与之比拟，本年 10 月最新宣布的 Google Home Max 的音质更好；它可以经由过程机械进修在数千种房间中停止声响模子练习，对分歧音质的后果停止权衡，最初供给一个合适地点房间的声响模子。
关于 Pixel 2 XL，Isaac Reynolds 重要提到了 Pixel 2 的人像形式。现实上 Pixel 2 只要一个摄像头，但它可以或许经由过程机械进修对图象停止构造化的辨认，从而辨别出配景和人像，并给出响应的深度图（Depth Maps）；在构成 Segmentation Mask 以后，对配景停止虚化，终究完成人像后果。
在沟通会现场，雷锋网（"号：雷锋网）就 Pixel 2 内置的 Pixel Visual Core 帮助芯片停止了发问。Isaac reyonld 表现，Pixel Visual Core 现实上曾经在数年前就开端研发了，今朝可以用于 HDR+ 照片的拍摄； 跟着 Android 8.1 的推出，第三方运用开辟者也能够运用 Pixel 2/XL 的这一芯片来拍摄 HDR+ 照片。
不外在将来，Pixel Visual Core 也可以或许被开辟者运用于机械进修。
人类说话成绩的处理
接上去，Google 担任机械进修的一个项目总监 Linne Ha 登台引见了 Google 的机械进修在人类说话方面的成就。
Linne Ha 表现，现今世界上，有 6000 多种说话（算上方言能够会更庞杂），个中只要 400 多种具有跨越 100 万的应用生齿。但是在互联网上，有 50% 的内容都是英文的，而世界应用生齿数目排名第四的印度语，其内容量在网上的排名不到前 30。这类人类说话上的不屈衡，恰是 Google 试图经由过程人工智能处理的成绩。
Google 在说话方面所做的尽力包含对多种说话字体停止 Unicode 编码，使其不只仅可以或许用在桌面电脑上，还能用在挪动装备上。不只如斯，Google 还开辟了简直可以支撑任何说话的 Noto 字体；而针对字符数目比拟多的说话，Google Keyboard 可以或许应用机械进修在用户输出时停止猜测，从而让用户输出效力年夜年夜增长。
应用深度神经收集，Google 推出了 Voice Search 功效，即便是在喧闹情况中，用户也能够与手机对话；今朝该功效曾经支撑 119 种说话，个中包含 11 中印度说话和 3 种印度尼西亚说话。别的一个值得一提的是 Google 的 Project Unison 项目，它可以应用机械进修完成文本向语音的转换，重要针对语料其实不丰硕的语种，好比孟加拉语、高棉语和爪哇语。而机械进修模子可以削减构建文本到语音模子所需的数据量。
在说完说话以后，Google Asssitant 工程总监 Pravia Gupta 下台对 Google Assistant 停止了简略引见。除尽人皆知的功效，Pravia Gupta 再次强调称 Google Assistant 曾经具有 Voice、Type、Tap、Lens 等四种输出方法；并且可以笼罩 iPhone & Android 智妙手机、Chromebook 笔记本、电视机、汽车、智妙手表等多种装备。
固然在现场，Pravia Gupta 也少不了对 Google Assistant 停止了一番 Demo。
用 AI 来赋能行业、应对人类挑衅
固然，除努力于本身产物的成长，Google 也不忘却强调它对其他企业和开辟者立异的影响。Google 表现，今朝它为企业及开辟者供给了三种立异对象，分离为 TensorFlow、云机械进修 API 和 TPU 电脑芯片。在沟通会现场，来自日本的丘比公司，就登台引见了它若何应用 TensorFlow 来进步食物资料的质量和平安性。
外行业立异以外，Google 表现机械进修也能够赞助我们处理人类的一些严重挑衅，好比说医疗保健、动力和情况成绩。好比说机械进修今朝曾经用于诊断糖尿病惹起的眼部疾病、乳腺癌等疾病；现实上雷锋网曾经报导过，就在 11 月 26 日，Google 旗下的 DeepMind 团队正式宣告将应用 AI 来反抗乳腺癌。
不外，来改过西兰维多利亚年夜学的博士生 Victor Anton 则试图经由过程人工智能来辨认鸟啼声，以便来掩护鸟类。
在沟通会的开头，Jeff Dean 瞻望了 Google 人工智能的将来。
他表现，将来要面对的重要艰苦是若何千方百计让机械进修模子的创作加倍触手可及；为此，Google 来岁将在互联网上收费供给机械进修课程，并且 Google 相干团队也在研讨假如应用 Auto ML 主动创立机械进修模子。
最初，Jeff Dean 弥补称，今朝 Google 曾经启动了 People + AI Research（PAIR）筹划，这个筹划旨在研讨偏重新设计人与人工智能体系的交互方法，其终究目标是让机械进修模子具有包涵性，并可以或许真正地为每一个人可用。
