自觉布AI First计谋后，谷歌在人工智能途径上越走越果断。不只有Google Assistant智能助手，还在春季宣布会上宣布了包含手机、耳机和智能音箱等多款AI硬件，构建AI生态。在特斯拉CEO马斯克等赓续收回AI威逼论下，谷歌则表现，专注AI的前沿研讨息争决现实成绩。
近几年，Google每一年都邑举办 APAC（亚太区年度媒领会议）。作为从Mobile First计谋转移到AI First的科技巨子，此次媒领会议的核心天然是人工智能，“Made with AI”。
11月28日的会议上，谷歌年夜脑（Google Brain）担任人Jeff Dean表现，谷歌在人工智能范畴终究目的是三点：应用人工智能和机械进修让谷歌的产物加倍适用（Making products more useful）；赞助企业和内部开辟者应用人工智能和机械进修停止立异（Helping others innovate）；为研讨人员供给更好的对象，以处理人类面对的严重挑衅。
AI+软件+硬件
今朝，机械进修在谷歌的年夜部门产物中都有运用。如Google Photos 云端相片集，应用图象辨认技巧，可以供给人脸检测和照片主动分类；Google Lens基于图象辨认和OCR技巧，能及时辨认用智妙手机拍摄的物品并供给与之相干的内容；Google Maps可以经由过程街道、街景的数据获得更多有关地域具体的情形，还可以懂得泊车难易水平；Gmail 和 Inbox 在收到邮件后，智能体系会给用户供给答复建议（Smart Reply）；YouTube 中的主动字幕（Auto captions）则是经由过程机械进修给跨越 10 亿的视频主动加上字幕；Google Translator应用神经收集机械翻译（Neural Machine Translation）。
Google Assistant是2016年5月19日推出的一款语音助手，焦点是语音辨认。Google Assistant 工程总监Pravir Gupta表现，该产物基于 Google 在机械进修、天然说话处置和搜刮范畴的经历之上。
在这些产物中，谷歌翻译也许是中国用户可以或许应用最多的。Jeff指出，曩昔的翻译体系应用更简略的统计翻译模子，由 50 万行代码构成。2016年，神经收集机械翻译体系（GNMT：Google Neural Machine Translation）正式运用到谷歌翻译中。Jeff称，该体系仅由 500 行 TensorFlow 代码构成。应用新的体系后，翻译精确性获得了很年夜改良，“堪比曩昔十年获得的结果”。Jeff提到，今朝翻译后果晋升最显著的是日英互译。
不外，谷歌不是最早在翻译中应用神经收集机械翻译体系的企业。2016年的百度机械翻译技巧开放日上，百度技巧委员会联席主席、天然说话处置部技巧担任人吴华博士表现，百度早在一年多前（2015年）就率先宣布了世界上首个神经收集的机械翻译体系（NMT），战胜了传统办法将句子朋分为分歧片断停止翻译的缺陷，充足应用高低文信息，对句子停止全体的编码息争码，从而发生更加流利的译文。
吴华其时称，谷歌翻译强在基于统计的机械翻译上，然则在基于神经收集的机械翻译上，百度方法先。另外，谷歌翻译以英语为中间，百度翻译以中文为中间。
构建生态很主要的一点就是要让个中各成份无机融会。谷歌也正在尽力让硬件、软件和 AI 互相联合。本年春季宣布会上，谷歌宣布了九款硬件产物，包含智能音响Google Home Mini / Google Home Max，笔记本Pixelbook，智妙手机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范畴从软件到向硬件范畴的野心。
个中，Google Home还具有语音配对功效（Voice Match），经由过程机械进修能辨认分歧的语音，可以使最多六个用户衔接到统一台 Google Home。Google Home Max 还应用了AI 技巧 Smart Sound，可根据所处地位主动调剂声响品德。谷歌首款无线蓝牙耳机Pixel Buds还可便捷地接入Google翻译，应用语音辨认和翻译技巧，停止及时翻译。
与华为、iPhone X 智妙手机采取双摄像头分歧，谷歌的Pixel 2/2 XL联合了机械进修和盘算摄影技巧来剖析图象，将主体与配景分别。固然只应用一枚摄像头，也具有人像形式功效，在拍摄人像时可柔和虚化配景。平日，这须要多镜头的专业相机。
除外部产物应用AI，谷歌也为企业及开辟者供给三种立异对象：TensorFlow，云机械进修 API （Cloud Machine Learning APIs） 和张量处置器 （Tensor Processing Unit, TPU） 电脑芯片。
Google 在 2015年宣布了人工智能体系TensorFlow并宣告开源，以后TensorFlow成了开源社区GitHub上最受迎接的机械进修对象。除TensorFlow，其他的深度进修对象还有Caffe, CNTK，Theano等。而在中国，2016年9月，百度也宣告其深度进修开源平台PaddlePaddle在Github及百度年夜脑平台开放。
面临这些竞争，Jeff在媒体交换会上回应称，每一个平台都有各自长处和缺陷，针对分歧的人群，如许的竞争是好的。“Tensorflow开源软件基于Apache 2.0允许证，不管是年夜企业照样始创企业，每一个人都可以应用它做本身想做的工作。这能够是Tensorflow胜利的缘由之一。我们看到一个很安康的生态体系，我们也从其他的开源平台傍边学到了许多，赓续改良Tensorflow平台，让这个平台更好。”
专注实际和研讨成绩
机械进修是谷歌在人工智能范畴的任务重心。谷歌以为，编写能使盘算机自立进修若何变得智能的法式，要比直接编写智能法式更好。然则，跟着机械变得愈来愈智能，机械会不会哪无邪的无意识，进而代替人类？特斯拉CEO 埃隆·马斯克（Elon Musk）和英国有名物理学家霍金都对AI收回过正告。
而Jeff以为，这些担忧太远了，“我们在安排平安的AI体系的时刻也能够应用个中许多的技巧，我认为这能够会是短时间我们最须要存眷的范畴。如今的一些担忧还为时过早。我们如今应当着眼于处理面前的成绩。”这也是上文说起的谷歌AI三年夜目的之一：处理人类面对的严重挑衅（solving humanity’s big challenges）。
今朝，谷歌正在应用机械进修处理如医疗保健、动力和情况掩护成绩等成绩。例如，谷歌医疗成像团队产物司理与印度、泰国和美国的一些病院协作开辟一种对象，可以经由过程机械进修赞助诊断糖尿病所惹起的眼部疾病。在掩护鸟类方面，研讨员Victor Anton 搜集了 5 万个小时的音频并将其转换成谱图，经由过程 TensorFlow 加倍疾速高效地剖析这些音频，辨认谱图中的鸟鸣声。
关于AI带来的掉业成绩，Jeff则表现，曩昔两百年的技巧成长都邑碰到如许的成绩，他对此持悲观立场，“每次技巧有了新的成长，取代了人力休息，我们就会有一个新的、成心思的专业范畴驾御这个技巧。我们会有新的任务，今朝我们能够想象不出来。谁可以或许想到社交媒领会涌现？产生之前是想象不到的。”
不担忧竞争敌手 持续在中国招人
11月初，Google 母公司Alphabet董事长、谷歌前CEO埃里克·施密特（Eric Emerson Schmidt）在人工智能与全球平安峰会上对新美国平安中间的保罗·沙雷说：“我以为，我们（美国）在将来5年内将持续坚持抢先位置，然后，中国将敏捷遇上来。”
埃里克的这一不雅点源于中国当局宣布的《新一代人工智能成长计划》，计划提出，到2020年，中国人工智能整体技巧和运用与世界先辈程度同步；到2025年，人工智能基本实际完成严重冲破，部门技巧与运用到达世界抢先程度；到2030年，人工智能实际、技巧与运用整体到达世界抢先程度，成为世界重要人工智能立异中间。
面临中美AI比赛成绩，Jeff表现，今朝全球许多公司对机械进修和AI感兴致，许多当局异常清晰AI的潜力，分阶段、务虚地停止研讨，树立生态体系。“中国当局提倡AI，并制订政策；美国当局能够不像中国这么有组织，然则我们（美国）也有许多在公司、学术界产生的研讨，也有生态体系。”
机械进修和AI不只影响着盘算迷信，还触及到各行各业。是以，活着界规模内，一些当局和公司都在招募相干人才网job.vhao.net，这也直接带来了人才网job.vhao.net贮备的竞争。另外一方面，还触及到AI人才网job.vhao.net的培训成绩。Jeff称，“我信任跟着时光推移，会有更多人有如许的相干技巧，他们可以经由过程这个技巧处理许多成绩。”
谷歌若何对待百度之类的竞争者？Jeff表现，谷歌重要存眷下一代前沿研讨成绩，雇仆人才，并为他们供给最好的盘算机硬件去处理现实的、成心思的成绩。“我们其实不担忧竞争敌手，我们关怀的是我们本身的研讨”，他还弥补称，谷歌也将在上海、北京连续雇用AI相干人才网job.vhao.net。
在2016年乌镇的围棋峰会上，Google初次对外认可在中国招人组建AI团队。相干的雇用岗亭无机器进修软件工程师、机械进修技巧主管、机械进修研讨员、云端机械进修产物司理等。不外雇用信息上并未显示雇用人数，谷歌方面表现，没有详细统计过中国地域AI员工数目。
