在 2016 年秋季新品發(fā)布會上，谷歌發(fā)布了手機(jī)、智能音箱、電視盒子等一系列硬件產(chǎn)品，也在之前的 PPT 中宣布谷歌戰(zhàn)略從 Mobile First(移動先行)轉(zhuǎn)向 AI First (人工智能先行)。2017年9月，谷歌被爆出在北京總部建立以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的團(tuán)隊，這個Alphago的爸爸，AI的巨頭到底在下一盤怎樣的棋?

　　完全從無到有的團(tuán)隊

　　有媒體爆出，這是一個以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的團(tuán)隊，將在Google北京被建立，最為關(guān)鍵的是：招聘已然在進(jìn)行中。

　　官方信息顯示，Google正在為北京團(tuán)隊招募四大機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的崗位，包括：機(jī)器學(xué)習(xí)研究員、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主管、云端機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品經(jīng)理、機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工程師。

　　盡管Google沒有標(biāo)明上述崗位的招募數(shù)量，但仍然有大量的信息泄露出來。

　　例如，這不僅是一個工程團(tuán)隊，還兼具技術(shù)研發(fā)的任務(wù)。

　　涉及的AI方向包括：計算機(jī)視覺、視頻處理與理解、圖像處理、語音識別、自然語言理解、文本理解、分類、模式識別、推薦系統(tǒng)、定位系統(tǒng)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、優(yōu)化的算法基礎(chǔ)、人機(jī)交互，數(shù)據(jù)挖掘，AI+醫(yī)療保健，計算基因組學(xué)等。

　　以及關(guān)注的行業(yè)包括：商業(yè)和零售、媒體和娛樂、醫(yī)療保健、金融、交通等。

　　從這些招聘信息中，足以看出谷歌在人工智能領(lǐng)域的野心以及戰(zhàn)略布局。

　　谷歌人工智能戰(zhàn)略布局六步走

　　1）對DeepMind的收購及后續(xù)運作

　　2014年年初，谷歌以4億美元的架構(gòu)收購了深度學(xué)習(xí)算法公司——DeepMind，公司創(chuàng)始人哈薩比斯是一位橫跨游戲開發(fā)、神經(jīng)科學(xué)和人工智能等多領(lǐng)域的天才人物。7月，谷歌以DeepMind為主體與牛津大學(xué)的兩支人工智能研究隊伍建立了合作關(guān)系。

　　DeepMind也很快發(fā)布了研究成果，它在10月份公布了一種新的模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在模仿人類大腦的工作記憶原理，擁有更加強(qiáng)大的歸納整理和聯(lián)想演繹等邏輯處理能力，從而帶來更快的任務(wù)處理速度，還可以通過訓(xùn)練去自行處理任務(wù)，這種全新的深度學(xué)習(xí)算法可用于計算機(jī)視覺和語音識別等領(lǐng)域。

　　DeepMind最杰出的代表成果就是阿爾法狗，在2016年3月的世界圍棋大戰(zhàn)中，阿爾法狗以4：1大勝世界排名第一的李世石，人工智能再次戰(zhàn)勝人類，也進(jìn)一步引發(fā)了用戶對人工智能發(fā)展的關(guān)注。

　　2）自動駕駛汽車

　　奇點大學(xué)的網(wǎng)絡(luò)與計算部門負(fù)責(zé)人Brad Templeton認(rèn)為，在接下來的10-20年里最具改變世界潛力的技術(shù)是自動駕駛汽車，而谷歌在這方面要領(lǐng)先于傳統(tǒng)汽車廠商。谷歌的自動駕駛汽車戰(zhàn)略的起步是從收購510 Systems及其姊妹公司Anthony’s Robots開始的，2011年谷歌收購了這兩家公司。

　　2011年10月，510 Systems悄然加盟谷歌，成為谷歌神秘部門Google X“moon shot”的關(guān)鍵組成部分。改裝后的Pribot整合了谷歌的強(qiáng)大軟件，也一并被谷歌收購。2012年夏天，普銳斯被換成了新款雷克薩斯SUV。此后，谷歌的自動駕駛汽車已經(jīng)完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程。

　　在此基礎(chǔ)上，谷歌于2014年7月份推出了100輛原型車來執(zhí)行小規(guī)模的市區(qū)道路測試，這是自動駕駛行業(yè)首次進(jìn)行的規(guī)�；�城市道路測試。谷歌的原型車安裝了17個感應(yīng)裝置，搜集來的信息能快速建立起一個半徑200公尺的3D信息圖，讓車輛對外部環(huán)境進(jìn)行分析判斷，實現(xiàn)360度的全方位防護(hù)。

　　為推動無人駕駛汽車的發(fā)展，谷歌也在申請無人汽車上路而努力。2016年2月份，谷歌贏得了重大勝利，NHTSSA(國家公路交通安全管理局)裁定，按照聯(lián)邦法律導(dǎo)航無人駕駛汽車的AI系統(tǒng)可以被認(rèn)為是司機(jī)。規(guī)定為未來掃清了道路，以后的無人駕駛汽車沒有方向盤、剎車、加速油門，以及人類用于控制汽車的其它組件。

　　3）以Nest為基礎(chǔ)的智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)

　　谷歌于2014年1月份以32億美元收購了智能家居制作商Nest，該公司主要提供智能恒溫器和智能煙霧探測器，并已經(jīng)擁有 100 多項專利，200 多項專利已在美國專利局備案，另有 200 多項專利準(zhǔn)備備案。

　　2016年5月，谷歌推出的第二款智能家居硬件Google Home。除此之外，谷歌去年布局的智能家居底層操作系統(tǒng)Brillo和Weave通訊協(xié)議，都在彰顯著谷歌想做智能家居老大的野心。有人說Brillo我不知道，其實Android M以上系統(tǒng)都可以找到它。

　　谷歌已經(jīng)意識到智能家居領(lǐng)域?qū)⑹俏磥砣斯ぶ悄軕?yīng)用的一個重要市場，所以通過一系列并購、開放平臺的建立、軟件硬件一體化來打造這個生態(tài)系統(tǒng)，而Nest創(chuàng)始人Tony  Fadell一篇文章的標(biāo)題《歡迎回家》也反映出了谷歌在智能家居領(lǐng)域布局的前瞻性和決心。

　　4）在圖形識別和語音識別研究領(lǐng)域的重大進(jìn)展

　　2014年，谷歌開始了開發(fā)一套能夠整合公司海量數(shù)據(jù)的語音系統(tǒng)，這個正處在測試階段將會使計算機(jī)從本質(zhì)上“聽懂”和“思考”人們向谷歌設(shè)備輸入的語音。這個團(tuán)隊將前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換成了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了系統(tǒng)對語音信息的存儲和處理能力，并能夠使用上下文、物理定位及其它方式對談話者的真正含義進(jìn)行預(yù)測，就像人在談話時大腦所做的一樣。

　　在圖像識別方面，谷歌一直在積極吸引圖像識別和計算機(jī)視覺方面的專家參與到谷歌的項目研究中來。

　　Google在2014年將語音識別的精準(zhǔn)度從2012年的84%提升到如今的98%，移動端Android系統(tǒng)的語音識別準(zhǔn)確性提高了25%;計算機(jī)視覺技術(shù)也取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。如果以計算機(jī)視覺技術(shù)研究者設(shè)置的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來看，自2010年到2014年，圖像分類識別的精準(zhǔn)度提高了4倍。

　　5）Google神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)（GNMT）

　　2016年9月28日，谷歌在 ArXiv.org 上發(fā)表論文介紹谷歌的神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)(GNMT)，隨后谷歌 Research Blog 發(fā)布文章對該研究進(jìn)行了介紹，還宣布將 GNMT 投入到了非常困難的漢語-英語語言對的翻譯生產(chǎn)中，引起了業(yè)內(nèi)的極大的關(guān)注。

　　6）開始布局云計算

　　值得關(guān)注的是，這次招聘的四個崗位中，有兩個明確與云端機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)，足見Google對云端機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)的重視。值得進(jìn)一步思考的是，Google是否要把云端服務(wù)，正式引入中國運營？

　　現(xiàn)在，云平臺和企業(yè)服務(wù)的市場已經(jīng)成熟。谷歌并購了已經(jīng)上市的云服務(wù)公司Apigee。甚至不惜血本的把人工智能架設(shè)在云平臺上，向第三方提供服務(wù)，欲借此同亞馬遜和微軟對抗。不過，雖然谷歌起步稍晚，仍然落后于亞馬遜和微軟，但它的增長非常迅速，尤其是谷歌今年拿下了蘋果公司和著名音樂網(wǎng)站Spotify的云服務(wù)，所以士氣大振，想成為美國云服務(wù)的第一陣營。

　　小智總結(jié)

　　總體看來，谷歌在人工智能的布局依然符合它“將全世界的信息聯(lián)系起來并給出最佳處理結(jié)果”的使命，在這一目標(biāo)下，谷歌的行為可以大致分成兩個路徑：

　　第一是覆蓋更多的用戶使用場景，從谷歌傳統(tǒng)業(yè)務(wù)覆蓋的互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)延伸到智能家居、自動駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域，從而抓取到更多信息，這可以看做是信息積累和輸入的過程。

　　第二個方面是不知疲倦的做好底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強(qiáng)圖形識別和語音識別能力。在這兩個過程下，谷歌就將人工智能滲透到了其各種產(chǎn)品的方方面面，從而為用戶帶來更多的使用場景和更加智能的功能。