谷歌的未来：人工智能、云技术、机器学习.doc

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1、谷歌的未来：人工智能、云技术、机器学习　　谷歌的未来是什么？这是一个让人非常激动的问题。　　人工智能是现在的最高目标，世界上所有的信息都可以通过这项技术处理。当然，这也是谷歌正在做的事情。　　机器学习是谷歌所做一切的核心　　最近几年，谷歌开始朝着多样化的方向发展。从自动驾驶汽车到智能手机，各种领域都在不断的探索。事实上机器学习技术是谷歌现在所做每件事的核心。个孤儿最初是以搜索引擎技术起家，因此自然而然的可以扩展到机器学习和人工智能领域。这样，谷歌就能真正理解你提出的问题，并且给出相应的答案，而不仅仅是展示简单匹配关键字的搜索结果。搜索引擎优化

2、领域对RankBrain算法应该很数据，该算法可以为智能搜索提供动力。GoogleAssistant助手同样具有自然语言处理能力，与语音识别技术的结合，通过机器学习成为一种可能。　　　　同样，像谷歌眼镜这样的项目也向我们展示了机器学习技术如何与计算机视觉技术结合到一起，帮助我们寻找在现实世界中存在的东西。从本质上说，人工智能不是一个搜索的步骤，而是一个自然的过程。　　但它可以走得更远。　　为什么谷歌需要更多的硬件来实现愿景　　想谷歌Pixel这样的产品最适合哪个方面呢？答案很简单。为了充分利用人工智能技术这种软件化的平台，谷歌需要最合适的硬件

3、来运行它。谷歌想要成为人工智能技术的首选解决方案，就得像搜索那样。因此这就意味着需要人们将GoogleAssistant放在口袋中随时带着走。　　GoogleAssistant面临着来自苹果、微软、亚马逊甚至三星的竞争。在未来的几年里，由于人工智能技术将主导整个行业，谷歌也不得不需要为抢占这一市场而奋斗。　　　　当你的口袋中有GoogleAssistant的时候，就没人想要再用Echo这样的设备再额外提问了。　　就像我的同事最近在文章中所指的那样，谷歌其实并不关心自己智能手机的销量，主要是想向其它OEM厂商证明，更紧密的与服务关联可以满足客户

4、的需求，并且向对方施加压力，要求对方将自己的服务和功能摆在重要的位置。由于Pixel和Pixel2是面对消费者提供的选择，OEM厂商也需要让自己的设备同样支持GoogleAssistant来保持竞争力。　　　　谷歌想要GoogleAssistant出现在所有的智能手机上，甚至是iPhone。这就意味着它必须要对硬件和软件的方向产生很大的影响。　　这种共生关系是双向的，硬件支持是谷歌人工智能的愿景，但人工智能也催生了新的硬件机会，这些机会原本是不可能存在的。谷歌首席执行官桑达·皮查伊表示，他不只是想让谷歌的硬件在未来使用人工智能技术，而是希望人

5、工智能技术能激发出更多的产品。这些产品原本并不存在，比如谷歌Clips摄像机就是一个很好的例子。　　甚至谷歌的自动驾驶汽车也是机器学习技术的一个实例，它依赖于计算机视觉技术，识别危险并做出相应的反应。　　云技术　　很明显，谷歌对未来有一个非常清晰的计划，它围绕着机器学习和人工智能技术。它的目标和以往一样：“组织全世界的信息，让其更有可用性和易用性。”　　　　很明显，人工智能和机器学习帮助谷歌为实现这一目标提供了最好的工具。硬件是用户与机器学习技术之间的通道，并且鼓励其他OEM厂商通过展示可能的方式加入到董事会中。　　需要说明的是，人工智能和机

6、器学习并不是同一件事情：机器学习只是人工智能处理模式的一个方面。一如既往，Gary对此有了不同的解释。　　现在，像Alexa、Siri和GoogleAssistant这样的虚拟助手都在云平台上工作。我们的语音命令被保存，然后经过某种方式的处理，发送到服务器上进行额外的处理，然后就可以做进一步的响应。这是必要的过程，因为大多数智能手机都没有更多的性能来支持机器学习所需要的算法能力。比如理解语音命令或识别图像中的目标。　　　　所有有难度的工作都是在云端完成的。为了做到这一点，谷歌使用了一个名叫TensorFlow的项目，它是一个使用机器学习技术组

7、成的算法库，有云张量处理器（CTPU）来驱动它的算法。让人兴奋的是，开发者可以通过谷歌的云平台免费使用这项服务。比如你有一个需要用到机器学习技术的想法，就能通过谷歌的这项服务将其变成现实。这是谷歌进军硬件领域的又一范例。为了在人工智能领域保持领先的地位，这也说明了为什么云技术是其重要的组成部分。　　问题是，人工智能应用程序某种程度上来说还是非常受限制的。它不仅造成了明显的速度瓶颈，而且还带来了安全问题，同时需要设备始终保持在线的状态。　　幸运的是，我们现在处于一个硬件大爆发的年代。这是由于新的神经处理单元（NPU）提供的人工智能保障。谷歌在P

8、ixel2中提供了PixelVisualCore，这是谷歌第一款移动芯片，意料之中的是，它与机器学习技术有关。该芯片的设计目的是帮助Pixel的摄像头实现HDR+功