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「人工聰明將是Alphabet在將來新市場中的殺手鐧翻譯」市調機構CB Insights一份研究呈報也指出。

」創新工廠創辦人李開復指出。" data-reactid="16">「Google的野心就是把機器進修作為一個核心，然後用它去解決非較量爭論機、非網際網路範疇的各類問題。」市調機構CB Insights一份研究陳說也指出。

2014年是Google深度學習起飛關鍵年。

除DNNResearch團隊，2014年一個閃電併購案，也是讓Google在該範疇大爆發的主要緣由。

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" data-reactid="31">巨量的數據、雲端運算資本的擴大與GPU等硬體提高，支持起Google人工智慧手藝猛進，也讓Google入手下手做「智慧硬體」大夢。曩昔Google一直未全力投入硬體成長上，常委由硬體合作火伴生產，但本年4月，Google 成立新硬體部門，找Motorola前總裁歐斯特拉（Rick Osterloh）領軍，5月Google在開辟者大會上也頒發自行研發的機器學習專用晶片TPU（Tensor Processing Unit），而10月5日的發布會也滿是智慧硬體，Google聰明硬體時期已然來臨。

Google聰明硬體時期光降，台灣飾演要角

" data-reactid="13">2015年起，Google在人工聰明範疇大放異彩。除從OK Google進一步演變的Google Assistant以外，圍棋機器人AlphaGo、開源平台TensorFlow、搜索系統RankBrain、聰明即時通信Allo等人工聰明產品綿綿不斷地產出，不外，就在Google人工智慧產品紛纭上市的同時，Google公司組織也産生偉大轉變。除從OK Google進一步演變的Google Assistant以外，圍棋機械人AlphaGo、開源平台TensorFlow、搜索系統RankBrain、聰明即時通信Allo等人工聰明產品綿綿不斷地產出，不外，就在Google人工智慧產品紛纭上市的同時，Google公司組織也産生偉大轉變。

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2015年中，Google重整公司架構，新成立Alphabet公司，成為Google母公司，本來的Google X與Google Ventures等七大業務成為Alphabet的子公司。

他還有個迥殊成分：西洋棋特級巨匠，並且多年介入職業棋賽。

雪克加入Google的11年當中，共同創建了搜索排行系統Rankboost與機器學習系統Sibyl。「2012年以前Google利用深度進修的專案量是0個，但到2015年卻已超過1,500個，這些專案包羅Android、Google Apps、藥物開辟、Gmail、地圖、Photos、翻譯與YouTube等等橫跨各類範疇。」雪克指出。「2012年之前Google利用深度進修的專案量是0個，但到2015年卻已經超過1,500個，這些專案包括Android、Google Apps、藥物開發、Gmail、地圖、Photos、翻譯與YouTube等等橫跨各類範疇翻譯」雪克指出。在Gmail利用中的聰明答複（smart reply）功能也是以人工聰明給出建議答複內容，透過對Gmail 收件匣剖析使用者收到的信件內容，自動給出「明天見」、「頓時寄給你」等答複選項，讓使用者回覆Gmail更駕輕就熟。

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" data-reactid="28">雪克還指出，Google Photos部份也利用卷積神經收集（Convolutional Neural Network, CNN），讓機械可以自動標籤；機械可以基於人工聰明技術所進行的圖像辨識，對本來不具有標籤的照片進行分類；例如，利用者只要在搜尋欄位輸入「狗」，就能夠讓系統可以主動辨識，找出整批有狗的照片翻譯在Gmail應用中的聰明答複（smart reply）功能也是以人工聰明給出建議答複內容，透過對Gmail 收件匣闡發使用者收到的信件內容，自動給出「明天見」、「立地寄給你」等答複選項，讓使用者答複Gmail更駕輕就熟翻譯「除了這些焦點產品，也利用深度進修優化Google數據中間能源利用率，和用於檢測視網膜圖象中的糖尿病視網膜病變。「除這些焦點產品，也利用深度進修優化Google數據中間能源利用率，以及用於檢測視網膜圖像中的糖尿病視網膜病變。」雪克強調。" data-reactid="24">如今，Google Brain和DeepMind團隊成為Google成長人工聰明的主要推動氣力。

Google深度進修大爆發的幕後秘辛

從機械進修到機械智慧的 AI發展藍圖

" data-reactid="12">「今晚吃咖哩吧！」一名中年人在車上對著語音助手Google Assistant這麼說，而Google Assistant隨即就為車主找到曾消費的咖哩餐廳，而且放置餐點確認定單，當車主踏進家門後的15分鐘，咖哩就送抵家，這個辦事來自Google打造的語音助手Google Assistant。Google Assistant成為Google產品的魂魄，進駐產品的身體裡。

翻譯10月5日，Google CEO桑德爾．皮蔡（Sundar Pichai）在產品發表會上一口氣推出Pixel、Google Wi-Fi、Google Home、Daydream VR與Chromecast Ultra等五種產品，這些產品有個配合點：內含Google Assistant。10月5日，Google CEO桑德爾．皮蔡（Sundar Pichai）在產品頒發會上一口吻推出Pixel、Google Wi-Fi、Google Home、Daydream VR與Chromecast Ultra等五種產品，這些產品有個配合點：內含Google Assistant。" data-reactid="11">Google組織重整，以Alphabet作為母公司運作時，曾引發外界強烈熱鬧評論辯論，現在再看「Al」phabet，仿佛可以作為Google全方位布局人工智慧的解讀，其以人工聰明手藝為焦點，發展各範疇的智慧硬體，將來一年將大爆發。

Google成立「Al」phabet就是為了AI？

「Google人工智慧發展藍圖，是從Google的核心手藝：機械進修（Machine Learning）所利用的搜索與告白，拓展到機械聰明的聰明家庭中樞Google home等聰明硬體，或Google翻譯、Google Photos與Gmail等等。2013年，Google把手伸進多倫多大學，收購其電腦工程系的新創團隊DNNResearch，這個團隊沒有驚人獲利與實質上市產品，有的僅是辛頓（Geoffrey Hinton）教授和他的學生等三個成員，但辛頓教授恰是深度學習學派的開山祖師，他與學生所組成的團隊在神經收集、天然說話處置與圖象辨識上持續創下驚人的研究或比賽成果，在被收購前一個月，這個團隊才剛連續拿下三個比賽，拿走近20萬美元總額的獎金。」雪克分析。

其其實2014年前，Google就看準世界頂尖人才，不吝砸下重金收羅這些罕見的優異腦殼。2013年，Google把手伸進多倫多大學，收購其電腦工程系的新創團隊DNNResearch，這個團隊沒有驚人獲利與本色上市產品，有的僅是辛頓（Geoffrey Hinton）傳授和他的學生等三個成員，但辛頓傳授恰是深度進修學派的鼻祖，他與學生所構成的團隊在神經收集、天然說話處置懲罰與圖象辨識上陸續創下驚人的研究或角逐功效，在被收購前一個月，這個團隊才剛連氣兒拿下三個角逐，拿走近20萬美元總額的獎金。

「從外界看來我們是突飛大進，但其實這是全球深度學習相關技術積累的功效，這些功效可以追溯到1950年月，這60多年的積累像一個長長的尾巴，支持起Google的大爆發翻譯」雪克剖析。

" data-reactid="32">曩昔就和Google合作無懈的HTC與華碩等台灣大廠，天然也是Google聰明硬體布局重要火伴，在網路時期無緣介入世界舞台的台灣，正聯袂Google跨進智慧硬體世界。「如今是Google有史以來最正視硬體的時候……台灣的軟體手藝排世界前十，聯發科、HTC、台積電、鴻海等業者的等硬體產品是世界頂尖，台灣要能跟上AI手藝潮，掌控這個軟硬體整合的最好時機。

Alphabet公司的泛起和人工聰明成長有關嗎？「Alphabet也可以理解為alphabet，意味著投資回報高於基準，這是我們一向以來奮鬥的目的！」Alphabet履行長佩吉（Larry Page）在公然信中如許寫道，但他沒有明言對人工聰明範疇的壯闊野心，就字首上來看，「Alpha波」恰是一種腦波，也就是腦部電流勾當的核心情勢翻譯

" data-reactid="27">此中，Google翻譯就整合人工神經收集（artificial neural network，ANN），讓翻譯品質更接近人工翻譯，過去Google翻譯採用的是基於短詞句的機器翻譯（Phrase-Based Machine Translation，PBMT）但近日則採用基於神經網絡的機械翻譯（Neural Machine Translation，NMT），「以中英翻譯來講，若使用者要翻譯『請問茅廁在哪裡？』，曩昔的Google翻譯給的是：『Where is the restroom?』，但目前翻譯品質更好了，系統會給出：『Excuse me翻譯社 where is the toilet?』這樣的翻譯謎底。

翻譯Google機械學習團隊對於人工聰明的利用寄與厚望，2015歲尾，Google對外開放了自己內部開發利用的第二代機械進修程式庫對象TensorFlow；由於TensorFlow是第一套包含最完整、各類機械學習的程式庫與工具，TensorFlow毫不意外同時成為學界與業界最受接待的人工智能開源平台。

「在日本已有農業研發人員，利用TensorFlow東西開發出人工智慧揀選小黃瓜系統；現在，電腦已經不只會選土豆，電腦也學會按照小黃瓜的巨細顏色與形狀自動遴選；另外，TensorFlow也被科學家拿來判讀衛星照片，透過機械進修，主動辨別照片中的白色區塊是雲照舊雪。」雪克說。

Google機械進修團隊對於人工智慧的利用寄予厚望，2015年末，Google對外開放了本身內部開辟使用的第二代機器進修程式庫東西TensorFlow；由於TensorFlow是第一套包括最完整、各類機械進修的程式庫與東西，TensorFlow絕不意外同時成為學界與業界最受接待的人工智能開源平台。雪克專注於大範圍機械進修系統的研發，並將成果利用到Google系列的產品。

為了一窺Google人工聰明的發展藍圖與研發神秘，《數位時期》特殊專訪Google MLX（Machine Learning Accelerated）手藝總監雪克（Tal Shaked）。