谷歌一直支持深度學(xué)習(xí) 它將應(yīng)用在哪些領(lǐng)域？

• 2017年8月30日 ZhouXun來源：億歐 641 37
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谷歌一直是支持深度學(xué)習(xí)的一股強大力量——這種技術(shù)如今在前沿應(yīng)用中非常流行，它的名字幾乎等同于人工智能。這有一個簡單的原因——它的使用效果非常好。

深度學(xué)習(xí)屬于人工智能的領(lǐng)域，真正的魔法正在這里發(fā)生。傳統(tǒng)意義的計算機(jī)雖然速度很快，但卻不是很聰明——它們沒有能力從錯誤中吸取教訓(xùn)，必須得到精確的指令才能執(zhí)行任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)包括構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，試圖模仿有機(jī)(生物)大腦對信息進(jìn)行分類和處理的方式。深度學(xué)習(xí)中的“深度”意味著多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互疊加。這種數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其復(fù)雜性意味著相比之前其他人工智能技術(shù)，它能夠?qū)?shù)據(jù)處理得更徹底、更精確。

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在人工智能的前沿推動了創(chuàng)新，在今天的許多應(yīng)用中都可以看到。然而，隨著數(shù)據(jù)量不斷增加以及處理技術(shù)越來越廉價，社會上的許多部門可能都會受到影響。下面我們來看看谷歌如何在眾多產(chǎn)品和服務(wù)中使用深度學(xué)習(xí)?

為什么谷歌對深度學(xué)習(xí)感興趣?

谷歌一直是支持深度學(xué)習(xí)的一股強大力量——這種技術(shù)如今在前沿應(yīng)用中非常流行，它的名字幾乎等同于人工智能。這有一個簡單的原因——它的使用效果非常好。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到工作中，數(shù)據(jù)科學(xué)家們得以破解幾十年來一直被證明具有挑戰(zhàn)性的一些難題，比如語音和圖像識別，以及自然語言的生成。

2011年，谷歌大腦項目首次公開討論了深度學(xué)習(xí)的可能性。在接下來的一年里，谷歌宣布它已經(jīng)建成了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來模擬人類的認(rèn)知過程，在16000臺計算機(jī)上運行，在研究了大約1000萬張圖像之后，它成功識別出貓。

2014年，谷歌收購了英國深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Deep Mind。Deep Mind開創(chuàng)了將現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與神經(jīng)科學(xué)前沿研究相結(jié)合的新方法，使系統(tǒng)能更像“真實”智能(智能大腦)。Deep Mind負(fù)責(zé)創(chuàng)建使用電子游戲的Alpha Go，后來又創(chuàng)建了Boardgame Go，展示了他們的算法學(xué)習(xí)如何執(zhí)行任務(wù)的能力，并且變得越來越擅長。

谷歌通過郵件服務(wù)深度學(xué)習(xí)的用途

雖然在實驗室和游戲競賽中證明了這一概念，但它也悄悄地跨越了谷歌的許多服務(wù)領(lǐng)域。

它的第一個實際用途是圖像識別，它可以對上傳到互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)百萬張圖片進(jìn)行排序，整理成谷歌索引。這樣做是為了更準(zhǔn)確地對它們進(jìn)行分類，從而為用戶提供更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。谷歌在圖像分析領(lǐng)域的最新突破包括深度學(xué)習(xí)圖像增強技術(shù)。通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析，以及它對其他相似圖像的了解，恢復(fù)或填充圖像中缺失的細(xì)節(jié)。

另一個平臺，谷歌云視頻智能專注于向新受眾開放視頻分析。存儲在谷歌服務(wù)器上的視頻可以被分割并分析內(nèi)容及上下文，允許自動生成摘要，甚至在人工智能認(rèn)為可疑的情況下進(jìn)行安全警報。

語言處理是其服務(wù)的另一個領(lǐng)域，技術(shù)已經(jīng)相對成熟。谷歌輔助語音識別AI使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)如何更好地理解語音指令和問題。谷歌大腦開發(fā)的技術(shù)被納入到這個項目中。最近，谷歌的翻譯服務(wù)也被置于谷歌大腦的保護(hù)傘之下。該系統(tǒng)被重寫，在一個名為“谷歌神經(jīng)機(jī)器翻譯”的新平臺上運行，將一切都轉(zhuǎn)移到一個深度學(xué)習(xí)環(huán)境中。

谷歌今天在其核心服務(wù)上使用深度學(xué)習(xí)的第三個主要方式是在YouTube上提供更多有用的建議。不得不提的是，該技術(shù)背后使用的正是谷歌大腦，當(dāng)我們使用他們的服務(wù)器時，它會監(jiān)控和記錄我們的瀏覽習(xí)慣。數(shù)據(jù)已經(jīng)表明，向觀眾推薦符合喜好的相關(guān)視頻是為平臺吸引觀眾的關(guān)鍵，廣告也會隨之滾滾而來。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)致力于研究和學(xué)習(xí)觀眾的一切習(xí)慣和喜好，并找出能牢牢吸引他們的東西。

谷歌還要在哪些方面進(jìn)行深度學(xué)習(xí)?

當(dāng)然，考慮到他們已經(jīng)取得了成功，谷歌必然會熱衷于在更宏大的、專業(yè)的或面向未來的項目中實施這項技術(shù)。

2015年，它開放了其TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)編程平臺，任何人都可以使用相同的技術(shù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)解決方案。通過其云機(jī)學(xué)習(xí)引擎，它還為第三方提供存儲和處理能力，希望在不投資計算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施的情況下，應(yīng)用這項技術(shù)。

Google的自駕車部門Waymo已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)算法納入其自主系統(tǒng)，以便讓自駕車更高效地分析和應(yīng)對周圍環(huán)境。

而Deep Mind目前正致力于以醫(yī)療保健為重點的項目，包括檢測早期眼部損傷跡象以及癌變組織生長。

下一步

谷歌一直是開拓、鼓勵深度學(xué)習(xí)面向大眾的主力軍。而且，我們也會越來越多地將它們應(yīng)用于自己的數(shù)據(jù)。很多人都把希望寄托于深度學(xué)習(xí)，在未來幾年里，從醫(yī)學(xué)到探索太空的各個領(lǐng)域都將取得巨大的飛躍，而谷歌所做的基礎(chǔ)工作也將在其中發(fā)揮重要作用。

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