機(jī)器學(xué)習(xí)已成谷歌第三大技術(shù) 開源有助創(chuàng)業(yè)者
五年后重新談?wù)撍阉髦蟮募夹g(shù)時，機(jī)器學(xué)習(xí)成為谷歌 (微博)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，如今最能代表這項技術(shù)的產(chǎn)品就是Google Photos。發(fā)布6個月后，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，谷歌雖然也同樣會根據(jù)關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，但是對于圖片的識別技術(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)識別一張圖片，而不是使用信息點匹配的方式，原因是后者只能識別靜物。這項被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的項目包括26個層次的識別，而每個層次識別的內(nèi)容并不相同。簡單來說，谷歌可以從像素、線條和形狀分別進(jìn)行對圖片的識別，最終告訴用戶這是什么。
不過，這里存在著一個難以突破的困境。機(jī)器可以通過已經(jīng)上傳的多張圖片識別出他們相同的特點，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。舉個例子，機(jī)器識別一張貓的照片，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”。
面對大千世界的海量數(shù)據(jù)，在實際中是無法有專門的人對每個事物進(jìn)行標(biāo)定。推特和Pinterest通過五年的時間實現(xiàn)了這個方式，而Instagram用了兩年半的時間。
然而，谷歌的做法就是利用每一個人的搜索，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)，你可以大致猜測出這個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)測機(jī)器可以預(yù)測不斷重復(fù)同一工作”，然后使其對工作處理的更好。
機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)實際上包括三個重要的部分。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“學(xué)習(xí)”的軟件，知道如何調(diào)整參數(shù)、降低錯誤。
不過，對機(jī)器的調(diào)整速度非常緩慢，這需要機(jī)器對至少上千萬，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，目前有一百多個團(tuán)隊在用機(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Gmail垃圾郵件的識別率，以及對語音轉(zhuǎn)換文字的識別率提高了20%。
谷歌在上周曾發(fā)布了自動回復(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單地回復(fù)。如果需要回復(fù)，系統(tǒng)會進(jìn)入第二個判斷，即如何對郵件進(jìn)行回復(fù)。這樣的判斷與識別垃圾郵件類似。
事實上，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X光片的識別或許比人能夠的出更精準(zhǔn)的判斷，而對時間順序發(fā)生事情的判斷對醫(yī)療診斷異常重要。
Eric Schmidt表示，如果選擇創(chuàng)業(yè)，會進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域，因為這個領(lǐng)域的規(guī)模和機(jī)會。“我預(yù)測，會有很多的醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以利用我們的技術(shù)做正確的事情”。
對于目前的開放策略，Greg Corrado稱，機(jī)器學(xué)習(xí)需要鼓勵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。
