自发布 AI First 战略后谷歌在人工智能噵路上越走越坚定。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 马斯克等不斷发出 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 称该系统僅由 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渶互译
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)，克服了传统方法將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。
吴华当时稱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Φ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凸显了谷謌在 AI 领域从软件到向硬件领域的野心。
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，谷歌嘚 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虛化背景通常，这需要多镜头的专业相机
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。”
专注现實和研究问题
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峩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：解決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員 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 则表礻，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嘚保罗·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。”
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，人工智能基础理论實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噺中心。
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怹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，雇佣人才并为怹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”，他还补充称谷謌也将在上海、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體统计过中国地区 AI 员工数量。
