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    從Snap到Google云 李佳首次詳解云AI戰略

       2017-05-28 2400
    導讀

      Google云AI及機器學習研發主管李佳  Google云AI及機器學習研發主管李佳也來到了圍棋峰會現場。  2016年11月,這位年輕的

     

      Google云AI及機器學習研發主管李佳

      Google云AI及機器學習研發主管李佳也來到了圍棋峰會現場。

      2016年11月,這位年輕的華人女性工程師同導師李飛飛一同加入Google,并負責Google云AI及機器學習方面的業務,出任研發主管。

      在此之前,李佳憑借計算機視覺、機器學習、人工智能、移動視覺、電子商務、產品推薦、以及圖像搜索等領域的創新知名硅谷,是Snapchat的技術中堅,甚至在2016年還被Business Insider 評選為 “領導 Snapchat 的神秘力量”之一。

      為何在Snapchat上市前期加盟Google,李佳解釋了自己的想法:

      首先我非常享受在Snap的工作過程,看到了一個100多人的很小的公司成長到2000人的公司,這是從一個只有幾間辦公室的小公司到IPO的成功,這個過程是非常有意思的。

      其次,在這個過程中,我個人看到了整個機器學習和計算機視覺對媒體公司和娛樂公司的影響,我從中受益匪淺,同時覺得挺有成就感。

      我當時在收到 Google 邀請的時候,當時在想確實AI人才是比較稀缺的,高科技公司和當紅獨角獸企業可以找到自己AI的人才,但是還有很多的公司或者是傳統行業,他們是沒有同等機會的。

      Google云這個機會對我來說,是能夠把機器學習和AI能夠帶給更多的公司。作為AI的研究者和技術工作者,看到自己的技術和開發出來的成果能夠影響到這么多各行各業,我覺得是非常好的機會。所以當時做了這個決定,當然到了Google之后,同時也看到了各行各業對機器學習和AI的需求,我覺得這個過程確實是非常令人興奮的。

      同時,身為Google云AI及機器學習研發主管的李佳,也披露了團隊的核心目標:利用Google云,把Google最好的技術——AI技術分享給千萬企業,其中會包含Google如何去創新,如何從客戶的問題當中發現新的AI問題,然后去探索新的解決辦法。

      具體到Google云在AI及機器學習方面的戰略,李佳表示會從四個方面著手:

      第一是計算力,目前Google在此方面的核心是TPU,在本月初的Google I/O大會上,Google剛剛宣布推出 Google Cloud 的TPU二代,這是目前Google最新的技術。所以現在Google是有TPU、GPU和CPU,這是在計算方面的積累。

      第二是大數據。眾所周知,數據在AI發展的地位非常重要。這些企業怎么樣去獲得他們的數據、怎么樣去管理和處理他們的數據,這是需要很多的經驗的。為了幫助很多對AI感興趣的這企業開始他們的第一步,于是Google Cloud 分享了很多的公共數據,其中包括基因組合的數據。這是有關基因分析、基因測試的研究和發展的。

      另外一個例子就是最近有百萬級的Youtube Videos 是有標簽的數據,幫助很多對大數據以及對視頻數據感興趣的企業進行了解。Google今年還收購了Kaggle,Kaggle 是在機器學習和數據科學領域里面最大的一個社群。他們有90萬的注冊用戶都是數據科學家和機器學習的科學家和工程師。這些用戶都會參加Kaggle上面的競賽然后去解決一些比較難的AI問題。

      第三是算法。很多的公司希望大眾更多的去關注他們的產品,或者是說企業新的機會。所以Google提供給他們準備好的應用程序API,相當于是一個端對端的非常方便使用的應用程序接口,這些企業就可以直接就使用這些API。

      比如說有游戲公司和旅游公司要發展海外業務的時候,他們就可以用我們的Google Translate API,這個是基于Google的Neural Translayte 系統,由TPU來進行運算的一個算法。

      還有其他的例子,比如像空客集團在 Google云上面會用到機器學習的算法來對衛星云圖里面出現的不完美的方面,有云和下雪這些分不開的情況,進行處理和修改。這樣的話,他們就可以得到非常高清的、非常準確的、實時的信息。

      此外有個英國的在線超商。他們在用Google云上面的自然語言系統來改變他們整個客戶支持的系統。他們用自然語言處理的API,可以用人工合成的語言接口來獲得客戶的反饋,對客戶的反饋進行分類。根據反饋的緊急情況排序,這樣的話他們可以把這個過程變得更自動化、更節省時間。

      第四大戰略則是人才。Google對于人才格外關注,投入方面便能可見一斑。

      首先是面向學術界,每一年Google 大概會有超過250個研發資金給學術界用于支持學術項目,同時也會去資助博士,以及招聘成千上萬的實習生。在Google內部還有一個培養工程師機器學習能力的項目。

     
    (文/小編)
     
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