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機(jī)器學(xué)習(xí)已成谷歌第三大技術(shù) 智能趨勢(shì)

機(jī)器學(xué)習(xí)不止是用于優(yōu)化減少垃圾郵件以及YouTube的視頻推薦,如今最能代表這項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)品就是Google Photos。發(fā)布6個(gè)月后,用戶已經(jīng)上傳了500億照片。這樣大量的數(shù)據(jù)以使得谷歌可以自動(dòng)幫助用戶組織和管理圖片,而且更加人性化的搜索圖片和分享。

  五年后重新談?wù)撍阉髦蟮募夹g(shù)時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)成為谷歌接下來產(chǎn)品必備的技能,并且谷歌已經(jīng)宣布將開放這一能力,原因是其需要大量的數(shù)據(jù)使得機(jī)器更加智能。

  機(jī)器學(xué)習(xí)不止是用于優(yōu)化減少垃圾郵件以及YouTube的視頻推薦,如今最能代表這項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)品就是Google Photos。發(fā)布6個(gè)月后,用戶已經(jīng)上傳了500億照片。這樣大量的數(shù)據(jù)以使得谷歌可以自動(dòng)幫助用戶組織和管理圖片,而且更加人性化的搜索圖片和分享。

  周二,Google Photos產(chǎn)品經(jīng)理Chris Perry在日本向媒體展示了Google Photos是如何識(shí)別出十幾年前父子在峽谷的合影,而這張照片并未被人工添加任何標(biāo)簽。與傳統(tǒng)照片管理依靠特定標(biāo)簽不同,谷歌雖然也同樣會(huì)根據(jù)關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索,但是對(duì)于圖片的識(shí)別技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了根本的改變。

  Chris Perry展示了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別一張圖片,而不是使用信息點(diǎn)匹配的方式,原因是后者只能識(shí)別靜物。這項(xiàng)被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的項(xiàng)目包括26個(gè)層次的識(shí)別,而每個(gè)層次識(shí)別的內(nèi)容并不相同。簡(jiǎn)單來說,谷歌可以從像素、線條和形狀分別進(jìn)行對(duì)圖片的識(shí)別,最終告訴用戶這是什么。

  不過,這里存在著一個(gè)難以突破的困境。機(jī)器可以通過已經(jīng)上傳的多張圖片識(shí)別出他們相同的特點(diǎn),并知道這是同一類事務(wù),但無法將這些事務(wù)與人的認(rèn)知相聯(lián)系。舉個(gè)例子,機(jī)器識(shí)別一張貓的照片,并知道這是一只喵喵叫的貓,但是它卻無法告訴用戶這是一只“貓”。

  面對(duì)大千世界的海量數(shù)據(jù),在實(shí)際中是無法有專門的人對(duì)每個(gè)事物進(jìn)行標(biāo)定。推特和Pinterest通過五年的時(shí)間實(shí)現(xiàn)了這個(gè)方式,而Instagram用了兩年半的時(shí)間。

  然而,谷歌的做法就是利用每一個(gè)人的搜索,以此代替專門的人工添加,這是自7、8年前語音團(tuán)隊(duì)開始切入機(jī)器學(xué)習(xí)后開始的。2、3年前谷歌開始大規(guī)模投資這項(xiàng)技術(shù),

  如今,谷歌向外界開放其機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow,Alphabet執(zhí)行主席Eric SchMIDt表示,這將不斷擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò),組成更大的知識(shí)基礎(chǔ),獲得更多回饋,進(jìn)而有更多發(fā)現(xiàn)。

  當(dāng)你看到被白雪遮蓋了部分的路標(biāo),你可以大致猜測(cè)出這個(gè)圖片是什么以及背后的含義。谷歌認(rèn)為,機(jī)器也應(yīng)該可以同樣做到。為此,谷歌將機(jī)器學(xué)習(xí)引入旗下的產(chǎn)品。谷歌高級(jí)研究科學(xué)家Greg Corrado告訴騰訊科技,“機(jī)器學(xué)習(xí)已成為谷歌搜索第三大重要技術(shù)”。

  在Greg Corrado看來,人工智能是機(jī)器響應(yīng)環(huán)境,而機(jī)器學(xué)習(xí)是可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)。谷歌真正感興趣的是這兩者的交集部分。“我們預(yù)測(cè)機(jī)器可以預(yù)測(cè)不斷重復(fù)同一工作”,然后使其對(duì)工作處理的更好。

  機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)實(shí)際上包括三個(gè)重要的部分。首先,需要找到“Model(模型)”,這就是在輸入和輸出中間的一個(gè)轉(zhuǎn)換公式,也就是“機(jī)器學(xué)習(xí)”中的“機(jī)器”;其次,需要為這個(gè)公式找到固定的“參數(shù)”,這是需要機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí),并不斷修正;最后,需要一個(gè)“學(xué)習(xí)”的軟件,知道如何調(diào)整參數(shù)、降低錯(cuò)誤。

  不過,對(duì)機(jī)器的調(diào)整速度非常緩慢,這需要機(jī)器對(duì)至少上千萬,甚至達(dá)到10億G的案例進(jìn)行學(xué)習(xí)。這也是,機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)的最大差別,前者需要大量數(shù)據(jù)作為“助推器”。

  盡管并未對(duì)外公布是否該技術(shù)引入谷歌眼鏡等硬件產(chǎn)品,但谷歌母公司Alphabet執(zhí)行主席Eric SchMIDt證實(shí),目前有一百多個(gè)團(tuán)隊(duì)在用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),其中包括Youtube核谷歌搜索等。

  谷歌披露,機(jī)器學(xué)習(xí)提高了對(duì)Gmail垃圾郵件的識(shí)別率,以及對(duì)語音轉(zhuǎn)換文字的識(shí)別率提高了20%。

  谷歌在上周曾發(fā)布了自動(dòng)回復(fù)郵件的功能。當(dāng)用戶收到新的郵件后,深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以判斷是否需要簡(jiǎn)單地回復(fù)。如果需要回復(fù),系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入第二個(gè)判斷,即如何對(duì)郵件進(jìn)行回復(fù)。這樣的判斷與識(shí)別垃圾郵件類似。

  事實(shí)上,機(jī)器學(xué)習(xí)的未來并不只是谷歌搜索所引發(fā)的業(yè)務(wù)。如果計(jì)算機(jī)視覺比人更好,那么就應(yīng)該讓機(jī)器來開車;機(jī)器對(duì)X光片的識(shí)別或許比人能夠的出更精準(zhǔn)的判斷,而對(duì)時(shí)間順序發(fā)生事情的判斷對(duì)醫(yī)療診斷異常重要。

  Eric Schmidt表示,如果選擇創(chuàng)業(yè),會(huì)進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域,因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域的規(guī)模和機(jī)會(huì)。“我預(yù)測(cè),會(huì)有很多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以利用我們的技術(shù)做正確的事情”。

  對(duì)于目前的開放策略,Greg Corrado稱,機(jī)器學(xué)習(xí)需要鼓勵(lì)大家從不同的角度研究,即使在谷歌內(nèi)部也有不同的方法,而學(xué)術(shù)界和不同的企業(yè)之間有很大的差異,谷歌也正在與Facebook和百度合作。而此次開源更可以為創(chuàng)業(yè)公司、學(xué)生,以及粉絲愛好者打開機(jī)器學(xué)習(xí)的入口。

引爆概念,機(jī)器識(shí)圖為哪般?

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