谷歌的野心:称霸人工智能

谷歌的野心:称霸人工智能

ID:20105327

大小:53.00 KB

页数:5页

时间:2018-10-08

谷歌的野心:称霸人工智能_第1页
谷歌的野心:称霸人工智能_第2页
谷歌的野心:称霸人工智能_第3页
谷歌的野心:称霸人工智能_第4页
谷歌的野心:称霸人工智能_第5页
资源描述:

《谷歌的野心:称霸人工智能》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、谷歌的野心:称霸人工智能5月底,一年一度的谷歌年度开发者大会在加州举行。在高温和超贵门票的双重夹击下,每天仍有数千人排着队等候进入会场,同时,全世界还有超过100个国家在进行同步直播,光在中国,就有超过100万人熬着时差之苦观看这场盛宴……而这些人,都只是为了一睹这家全球最具科技气息的公司为全人类带来的各种黑科技。一千名观众眼里就有一千个谷歌开发者大会,有的人看到了萌萌哒的无人驾驶汽车,有人看到更为独立的可穿戴设备(不用依靠连接便能完整运行),有人看到这两年已经热得有点不可理喻的虚拟现实科技。但这些都不是重点,重点就是谷歌CEO桑达

2、尔·皮查伊(SundarPichai)在大会开场秀时迫不及待第一个就“安利”给大家的黑科技——“人工智能”。谷歌助手打天下当你要对着或者电脑说话时,你首先肯定会想到苹果的Siri和微软的小娜,它们能告诉你明天的天气,帮你订餐馆和电影票,无聊时你还可以调戏一下它然后截图发微博和朋友分享它们犀利的回答。但很遗憾,这已经是它们的极限,它们无法像个朋友一样和你聊天,甚至无法连续在同一个主题或者语境下和你对话。但现在,全新的谷歌助手(GoogleAssistant)往这个方向迈出了一小步。举个很简单的例子,当你问它“电影《荒野猎人》的男主角是

3、谁”时,它会立刻告诉你是莱昂纳多·迪卡普里奥,然后你再问“他还主演过什么电影”时,他还会告诉你小李之前演过的所有电影。我们测试了一下,至少Siri目前还没办法弄明白我们问的第二个问题是啥。简单来说,这个谷歌助手能给用户提供真正的对话式体验,但还不止于此。它还比目前市面上的人工智能助手更能“听懂人话”。比如你打算周末去看电影,想要谷歌助手推荐一些热门电影,它会通过数据分析给你推荐一些比较受欢迎的电影,当你补充说“我还想带孩子一起去看”时,它会自动剔除那些不适合儿童观看的电影。这个助手不仅仅存在于里,它同样被融合到谷歌最新的智能科技家居

4、产品GoogleHome里。它是一个与亚马逊Echo相似的智能音箱,除了能播放音乐、安排待办事项等常见功能外,它还能成为智能家居产品的中枢,根据用户的需求、喜好和习惯,完成调节温度、开启灯光等任务。而且,当你一个人在家感觉空虚寂寞冷时,它还可以陪你聊天、谈心。这一切,完全是因为它拥有一套自然语义分析系统,不仅能回答你的问题,还能完整地理解上下文语境,围绕一个话题陪你聊下去。这还不够酷?不要紧,还有惊喜。当不怎么爱自拍的你和聊了很久但从未谋面的女X友准备交换照片时,之前的情形是:电光火石之间,你得从储存的一大堆照片中翻出几个月前拍的最

5、为得意的自拍照片,而那边的女X友已经等到没了期待。现在,你只要对着说一句“找出我的自拍照”,它马上就能将合适的照片摆在你眼前。这个功能的强大之处在集成了谷歌助手的谷歌最新聊天应用GoogleAllo上得到了最好的体现。GoogleAllo最大的亮点是能够自动了解对话内容和图片,并为你提供快捷回复的选择。比如有人发了一张狗狗的图片给你,它会判断这张狗狗图片是否会“可爱”,然后提供回复说:“啊好可爱!好喜欢!”如果你平时习惯了毒舌,那么GoogleAllo给你提供的很可能是:“这狗长得挺像它主人。”或者“这条狗出生时肯定是脸先着地。”之

6、类的回复。但是我们也担心,如果用GoogleAllo对话的双方都开启了自动回复的功能,那会不会出现两个机器人聊得停不下来的场景……听人话、说人话、识人脸、办人事……谷歌助手这些逆天技能背后依然是基于谷歌的机器人深度学习技术。这项技术在早前“阿尔法狗(AlphaGo)”大战李世石的世纪围棋大战时就被宣传得几乎无人不知,所以,你想想,连围棋大咖脑子里想什么都能猜到并且给出应对策略的技术,用来应付我们这些普通人……想想都觉得有些大材小用。软件、硬件两手抓如果说以前的谷歌只是一家更注重于研发和提供技术的公司(比如搜索、邮箱等业务,比如开发安

7、卓系统但并不专注制造,比如研发无人驾驶汽车操作系统却让传统车企来造车),那么这种状况在即将到来的人工智能时代将会出现彻底的转变。这次谷歌的机器学习技术软硬件的同时发力很好地佐证了谷歌承包未来人工智能生活的决心。从技术层面来说,先前我们提到谷歌助手给我们带来的对话式体验,背后也是机器深度学习的技术——机器人通过不断的学习,自己完善语音语意识别,不断提升水平。这和“阿尔法狗”打败李世石是差不多的道理,通过不断学习更多围棋套路,预测对手更多的下子可能性,以找到一条最有可能赢得比赛的路。在这个过程中,开发人员并不需要写程序去指挥机器完成什么

8、任务,只需要让机器人不断地吸收和分析海量的数据,然后在需要完成任务时,机器人会自主“思考”完成任务的最佳办法。比如之前让机器人学习抓取物体的实验中,谷歌利用了深度学习技术来训练机器人,让机器进行海量的训练,在经验中学习到有效抓取物体的

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。