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机器学习是谷歌在人工智能领域的工作重心

时间:2017-11-30 10:15来源:未知 作者:admin 点击:
Jeff提到,机器学习是谷歌在人工智能领域的工作重心。作为计算机科学的一种形式,他认为机器学习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要更为简单。 说到谷歌开展机器学习的研究,Jeff再次使用了谷歌在2012年关于机器识猫的论文,
    Jeff提到,机器学习是谷歌在人工智能领域的工作重心。作为计算机科学的一种形式,他认为机器学习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要更为简单。
 
    说到谷歌开展机器学习的研究,Jeff再次使用了谷歌在2012年关于机器识猫的论文,和2015年谷歌开源TensorFlow这两个重要事例。现在,TensorFlow是GitHub上最受欢迎的工具。
 
    Jeff认为,机器学习仍处于发展初期。如今,机器学习对分类,预测,理解和生成这四个关键方面很有帮助。这些功能几乎被应用于谷歌所有的产品中,使产品更加实用,例如:谷歌相册,谷歌翻译,谷歌地图和Google Lens等等。下面分别做一简要总结介绍。谷歌这一年,在AI方面都有哪些成果与进展?
 
    年末将至,近日谷歌在东京举办了一场分享会,围绕Made with AI对过去一年的成果做了总结。
 
    Google Brain 负责人Jeff DeanGoogle Brain 负责人Jeff Dean
 
    谷歌资深研究员,Google Brain 负责人Jeff Dean开场提纲挈领地讲到:我们在人工智能领域的愿景,是通过三种途径让每个人都从中受益:
 
    使谷歌的产品更加实用;
 
    帮助企业和开发者创新;
 
    为研究人员提供工具,从而解决人类面对的各项重大挑战。
 
    AI赋能软件:
 
    谷歌相册(Google Photos),被重点提出的功能是照片搜索(Photo Search)。谷歌相册可以通过图像识别妥善分类所有照片,使查找更方便。
 
    而谷歌翻译(Google Translate),可以和谷歌相册结合起来使用。用相机照下的图片,它可以帮你翻译出来。
 
    Jeff介绍,事实上翻译这项工作已经持续了十年。在过去,翻译系统并非基于神经网络的系统,而是使用更简单的统计翻译模型,由50万行代码组成。2016年推出的新神经网络机器翻译系统经过了简单却有效的数据训练。新系统仅由 500 行TensorFlow代码组成,而非50万行。
 
    “我们去年秋天开始使用新的神经网络翻译系统后,翻译准确性得到了很大的改进,可比肩过去十年中取得的提升。”
 
    现在,谷歌将神经网络机器翻译应用到了97组语言对中。效果提升最明显的是日英互译。
 
    谷歌地图(Google Map),即便在没有数据许可的情况下,通过卫星的介入,加上机器学习和计算机视觉等技术也可以产生可用的地图。
 
    Google Lens,可以把你看到的东西搜索出来,得到相关的信息。
 
    而文本理解能力的提升,让Gmail更好用。比如智能系统通过读取内容和预测回应,可以给用户提供回复答案或建议。Gmail数据显示,目前有12%的回复来自手机,这将使人们的日常工作更加便捷。
 
    这里值得一提的是谷歌助理(Google Assistant),它的核心技术是语音识别,包含了很多机器学习的相关技术。“没有人工智能和机器学习这个产品是不可能存在的。”Jeff强调道。
 
    使用 Google Assistant,用户可以与谷歌进行自由对话,从而完成不同种类的任务,比如寻找某一问题的答案、导航服务、获取新闻或得到日程安排方面的帮助。
 
    Google Assistant 可以在不同设备间通用。目前,Google Assistant 可使用的国家和地区包括:
 
    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,谷歌通过机器学习给超过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。
(责任编辑:admin)
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