谷歌"机器学习忍者怎么刻录cd"计划:人工智能融入所有产品
本文摘要:网易科技讯7月5日消息,据科技网站BackChannel报道,要想将人工智能融入到你的所有产品中,最好的方式就是重新培训“程序员军团”,这就是谷歌“机器学习优先”战略的初衷。《连线》杂志前资深记者、美国在线内容平台Medium主编史蒂芬·列维(Steven Levy)

网易科技讯7月5日消息,据科技网站BackChannel报道,要想将人工智能融入到你的所有产品中,最好的方式就是重新培训“程序员军团”,这就是谷歌“机器学习优先”战略的初衷。《连线》杂志前资深记者、美国在线内容平台Medium主编史蒂芬·列维(Steven Levy)近日撰文,详细介绍了谷歌研发机器学习技术、并将其融入自身所有产品的过程。

以下为文章摘要:

卡森·霍尔盖特(Carson Holgate)正在受训成为忍者。当然,这里所指的并非日本的武术,尽管霍尔盖特拥有不错的武术功底,现年26岁的她是空手道黑带二段。但是霍尔盖特最新接受的是算法培训,她几周前加入这个项目,希望能够借此掌握比身体对抗更强大的技术,即机器学习。

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卡森·霍尔盖特,谷歌工程师,正在接受机器学习“忍者训练”。

作为谷歌安卓部门的工程师,霍尔盖特是参加今年“机器学习忍者”项目的18名程序员之一。在“机器学习忍者”项目中,谷歌通过类似“安德的游戏”方式,从各个团队选拨有才华的程序员,向他们传授人工智能技术,以便提升所有产品的智能化程度,尽管这有可能让他们开发的软件变得更加难以理解。

负责管理“机器学习忍者”项目的谷歌内部机器学习产品经理克里斯汀·罗伯森(Christine Robson)说:“机器学习忍者计划的口号是:你想成为机器学习忍者吗?我们从谷歌各个部门选拨人员,并将他们融入机器学习团队进行6个月的培训。在导师指导下,这些人可以参与部分相关项目。他们可以由此入手,从而掌握大量机器学习方面的知识。”

对于4年前拿着计算机科学和数学学位来到谷歌的霍尔盖特来说,这是掌握软件行业最热门技术的机会:利用学习算法和海量数据,教授软件完成任务的方法。多年来,机器学习都被视为高度专业的领域,仅有少数精英人士才能够掌握它。但这种情况已经发生改变,最近的研究结果表明:由模拟生物大脑工作方式的“神经网络”驱动的机器学习技术是将计算机与人类能力真正融合的正确途径。在某些情况下,甚至可能打造出超人。

谷歌希望扩大内部精英人才的数量,甚至希望让机器学习成为谷歌人人能够掌握的常规技术。对霍尔盖特这样的工程师而言,“机器学习忍者”项目是实现自我飞跃的绝佳机会,可以向精英中的精英学习。霍尔盖特言语间流露出敬畏之情,她说:“这些人正在开发令人觉得不可思议的模型,而且他们都有博士学位。”可是由于该项目将所有学员都称作“忍者”,所以她开始有些难以接受,但她最终克服了障碍。

鉴于谷歌庞大的员工数量,其总部中的6万名员工约有半数是工程师,所以“机器学习忍者”项目实际上规模很小。但是这个项目却象征着谷歌的认知在发生改变。尽管机器学习很早以前就是谷歌研发的重点技术,谷歌也始终在积极招募这个领域的专家,但直到2016年,谷歌才真正开始痴迷于机器学习。

雄心勃勃 打造超人

在2015年末的财报会议上,谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)阐述了该公司的机器学习战略。他说:“机器学习是颠覆性的核心技术,可以让我们反思做任何事情的方式。我们希望将它应用于所有的产品中,包括搜索、广告、YouTube或Play。我们目前还处于发展初期,但你会看到我们以系统化的方式将机器学习应用到这些领域中。”

显然,如果谷歌要在旗下的所有产品中应用机器学习技术,就需要精通这项技术的大量工程师,而机器学习技术与传统编码截然不同。正如机器学习畅销书《算法大师》(The Master Algorithm)的作者佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos)所说:“机器学习是阳光下的新生事物,它是可自主发展的技术。” 编写这样的系统需要找到合适的数据、选择合适的算法,并为确保成功营造合适的条件。最后,你要给予系统足够的信任,尽管这对程序员来说很难。

谷歌机器算法项目负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)说:“越多的人通过这种方式思考解决问题的方案,我们就会变得越好。”迪恩估计,谷歌目前约有2.5万名工程师,但只有几千人精通机器学习技术,或许这个比例仅有10%。他希望最终精通机器学习技术的人能接近100%。在被问及这个愿望能否实现时,迪恩称“我们会尽力尝试。”

多年以来,约翰·迦南德里(John Gianandrea)始终都是谷歌机器学习的重要推动者,而作为该公司的风向标,迦南德里最近成为了搜索业务主管。他2010年加盟谷歌时,对机器学习和神经网络并不太了解。但2011年左右,他被神经信息处理系统(NIPS)大会的消息所震惊。在每年的NIPS大会上,都有团队宣布利用机器学习技术取得的最新成果,其所涉及的领域包括翻译、语音识别和视觉系统等。迦南德里说:“许多令人感到惊讶的事情正在发生。当我首次关注NIPS大会时,感觉内容十分晦涩难懂。但在过去3年间,这个领域在学术界和产业界都取得蓬勃发展,去年大约有6000人参加大会。”

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杰夫·迪恩,谷歌最权威的计算机科学专家,正在制作机器学习方面的工具,并领导相关团队。

这些神经网络算法在不断改进,再加上摩尔定律带来的强大计算能力,以及谷歌和Facebook等科技公司挖掘出来的庞大用户行为数据,机器学习的新时代由此拉开序幕。迦南德里也加入其中,他认为这项技术将成为谷歌的核心。与他志同道合的人还包括迪恩,他是谷歌秘密研究部门Google X神经网络项目“谷歌大脑”(Google Brain)的联合创始人。

谷歌发力机器学习并非简单地代表编程技术发生了转变,这项技术可能为计算机赋予迄今高不可攀的权力。实际上,这已经属于“深度学习”算法,它是从大脑结构中获取灵感围绕复杂神经网络建立起来的算法。“谷歌大脑”就属于“深度学习”努力,谷歌旗下人工智能公司DeepMind也在加入这个领域。DeepMind研发的AlphaGo击败了人类围棋冠军,打破了人类对智能机器性能的期望,同时也引发了人们对智能机器和杀人机器人的担忧。

尽管迦南德里不相信“机器会杀死我们”这样的预言,但他认为机器学习系统将成为革命性技术,从医疗诊断到无人驾驶汽车,各行各业都将利用这种技术。虽然机器学习不会取代人类,但它却会改变人类。迦南德里以Google Photos为例进行了解释。这款产品的标志性功能是能够在图片中识别出用户指定的物品,这令人感觉颇为神秘,甚至有些不安。通过学习,电脑可“知道”边境牧羊犬的样子,而且可以识别出不同年龄和毛长的边境牧羊犬。

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