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谷歌 的人工智能:让流动的信息产生智能


所属分类:行业资讯???????发布时间:2016-08-01

早在 2001 年,拉里佩奇对于 谷歌 的定位就是人工智能。这个理念源于拉里·佩奇的恩师威诺格拉德,上世纪 70 年代,威诺格拉德曾作为MIT人工智能实验室的一员,一门心思要制造与人类思维匹配的智能。然而威诺格拉德看到所谓人工智能在各个领域的溃败,同时又受到加州大学伯克利分校教授塞尔斯「中文房间」理念的启发,终退出这个领域。

1998 年,威诺格拉德和他的学生拉里·佩奇、谢尔盖·布林及其导师拉杰夫·莫特瓦尼联合发布了一篇学术论文《你能用自己口袋里的论文做什么?(What Can You Do with a Web in Your Pocket?)》,该论文提出了GOOGLE搜索的产品原型。同年,佩奇和布林从斯坦福大学毕业,创立GOOGLE,通过改善人类信息组织和发现的方式,创造一种可以为人类服务的智能方式。

该论文的概念也体现在 谷歌 的 Slogon 里:「整合全球信息并为其使用」。因此谷歌 对于信息背后的智能方式有着天然的热爱,硅谷资深记者 Steven Levy 在六年前探访谷歌 总部后这样写道:

谷歌 搜索的大创新是引入新算法 Page Rank。而网络搜索是一个多方过程。首先,GOOGLE机器人获取每个可访问网站的内容。这些数据将被分解成一个索引(通过文字进行组织,就像书本的目录),这样就可以根据内容找到任何页面。每当用户键入一个查询,GOOGLE就会在索引中搜寻相关页面,然后返回一个包含多达数百万页面的列表。复杂的是对列表进行排序,也就是决定哪些页面应该出现在上面。

此时,上下文便有了用武之地。所有搜索引擎都会引入上下文,但没有一个像GOOGLE那样引入得那样多、应用那样自如。PageRank本身也是一个信号,同时也是页面的一个属性(指其相对于其他网页的重要性),该属性可以帮助确定其与查询内容的相关性,其中的一些信号在现在看来是显而易见的。

2012年,谷歌 提出了常识图谱,所谓常识图谱,简而言之就是一种深度挖掘搜索词潜在的常识关系,来呈现更结构化的搜索结果。比如当你搜索硅谷,你所看到的不仅仅是关于硅谷的网页信息,还提供结构化及详细的关于主题的信息

将杂乱无章的网页到结构化的实体常识,搜索引擎可以通过常识图谱给用户提供更具条理的信息,甚至顺着常识图谱可以探索更深入、广泛和完整的常识体系,让用户发现他们意想不到的常识。谷歌 高副总裁艾米特·辛格博士一语道破常识图谱的重要意义所在:「构成这个世界的是实体,而非字符串(things,not strings)」。

根据 谷歌 官方的说法,常识图谱的信息来自许多来源,包括CIA的世界概述,Freebase 和维基百科,通过常识图谱,谷歌 在践行「整合常识并使其可用」方面迈出了坚实的一步。

2011年开始,谷歌 引入深度学习框架。深度学习并非什么新技术。上世纪60年代发明后,先后在 80 年代和 90 年代初期流行过一整,但随后就逐渐消沉。但在 谷歌 看来,深度学习需要的海量数据恰好也是 谷歌 擅长的领域,与此同时工业平板电脑,对于计算能力的高要求也是 谷歌 自身技术架构足以应对的。

深度学习开始由吴恩达推动的谷歌大脑计划,谷歌 技术大拿 Jeff Dean 也参与其中。当时想通过使用神经网络来提升技术水准,但并没有把研究做成像大学象牙塔那种,而是结合 Android、Gmail、图片去改进产品解决真正问题。

2012年6月,《纽约时报》率先报道了 谷歌大脑项目,吸引了公众的广泛关注。公众一次了解到,利用16,000个CPU Core的并行计算平台去训练含有10亿个节点的深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks),使其能够自我训练,能够实现对2万个不同物体的1,400万张图片进行辨识。

到了 2012 年年底,在业界关注的图片分类的竞赛 ImageNet 中,谷歌 一支采用深度学习的精英团队完败给 Geoff Hinton 手下的博士生团队。这也促使 谷歌 重新开始认识深度学习带来的巨大价值,一年后,谷歌 高价收购了 Geoff Hinton 的团队,并全面开始在产品里部署基于深度学习的相关技术。

从早期基于 page Rank 的搜索技术到引入常识图谱以及全面整合深度学习,谷歌 一遍遍地将互联网上的原始信息、基于 Android 系统收集到信息、利用谷歌 服务( 搜索、Gmail、Youtube)搜集的信息清洗、过滤、重组,寄希翼于从这些「0和1」的组合里找到智能的存在方式。

2014 年 10月,谷歌 推出 Gmail 的「进化版」—— Inbox,这是一个基于对邮件自动扫描后的重新展示,自 Inbox 的帮助下,用户收件箱里的邮件可以自动被归类到「旅行」(如机票邮件)、「财务」(如信用卡账单)、资讯资讯(如各种网站的订阅) 。2015 年的 谷歌 I/O 大会发布的 谷歌 Photo 令人震惊。谷歌 开辟了对于照片处理的新方式,基于深度学习的算法,谷歌 Photo 可以自动识别、分类,并支撑自然语言搜索。

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