半夏撰写

李飞飞离开后,猜画小歌打败众多开发工具,成2018谷歌开发者大会主角?

为期两天的2018 Google开发者大会今天正式开幕。大会将涵盖机器学习人工智能、Android、ARCore等12个主题,以60个演讲的方式呈现给大家。

大会伊始的主题演讲环节, Google 大中华区总裁石博盟及之后的发言者就表示,之前就有550万中国开发者关注谷歌的I/O大会,并且大家都在一直传递一个信念:AI也开始在各个领域有所建树,谷歌一直相信AI的力量,也立志于让大家可以更好地应用AI。

石博盟表示,谷歌希望可以利用Android、TensorFlow帮助全球的开发者创造无数优质应用。会上,谷歌还演示了通用应用广告、谷歌成长指南两个项目,旨在更好的帮助开发者。

在大会的前不久,为建立谷歌AI中国中心立下汗马功劳的李飞飞已经回归斯坦福继续做教授,接任李飞飞谷歌云AI负责人职位的是卡内基梅隆大学(CMU)计算机科学学院的前院长Andrew Moore。

更多的具体内容还要看接下来两天各个分论坛中大家的精彩演讲。

以下是主题演讲环节提到的此次大会亮点

 1、猜画小歌:作为预热,谷歌官方开启了一场猜画小歌游戏大赛,现场邀请2000多名观众同时参与,最终,同一轮猜画最快、最多的人画作为21张,获得谷歌提供的大奖。Google产品总监Andrew Bowers在会上同时宣布,猜画小歌游戏”好友同玩“功能今日也正式上线。

据悉,猜画小歌自上线两个月以来,已经有超过上百万用户使用,被AI猜中的画作为5亿张。在猜画小歌之外,谷歌还将这样的游戏用在了艺术与文化项目中,例如,用户只要画出一种物品,就可以匹配最接近的艺术作品。

2、安卓系统:AI深入地改变了最新版本的安卓系统,并使得该版本的安卓系统,更加智能化、更加稳定化、更加兼容化。比如可以自适应的电池,安卓系统可以使用机器学习来判断哪个是常用App,帮CPU节能30%。

Android中国开发者的数量过去两年间翻了3倍,去年中国开发者收入还增长50%。谷歌相关人员还介绍了如何使用Android Jetpack新框架加快应用开发速度、如何使用Kotlin静态编程语言将代码大大简化等。

3、TensorFlow:TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前,TensorFlow被50个团队用于研究和生产许多谷歌商业产品,如语音辨识、Gmail、谷歌相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

目前,其在全球已经拥有了1700万下载量,并有39000次提交次数;1600人参与了贡献,问题回答次数也达到了11500次,这也谷歌维持此开源平台的意义所在。

4、Fiutter:Flutter 作为 Google 新一代的跨平台框架,其通过自建绘制引擎有着较多的优点,比如说高性能,以及轻松构建更流畅的 UI。大会介绍了Fiutter目前的合作伙伴,并以有5000万用户使用的闲鱼为例,详细介绍了新的功能。

5、Wear OS:  2015年谷歌发布了第一代Wear OS,目前Wear OS 有了更多智能手表搭载,其也希望可以为用户提供更加完善的平台。谷歌也希望和中国开发者合作,积极增加合作伙伴,为用户带来愉快的体验。

目前,搭载Wear OS中国版的智能手表,默认左滑调出健身功能“小问运动”;右滑调出智能助理“小问助手”;下滑可以方便地进行浏览资讯,及时处理微信等通知。

6、Fairbase:  Firebase为数据存储提供跨平台解决方案,帮助开发者提供应用质量,目前月活跃应用数120万个。其中,ML Kit是一款适用于 Firebase 的机器学习套件,它使得开发者不更新应用,就可以对新功能进行云端部署。

7、Ar core:ARCore已经应用在小米、华为、三星、vivo等多家厂商的产品上,全球已经有1.75亿部手机可以使用ARCore。预计到2020年,中国开发者的收入可以占全球AR总收入25%,为此,谷歌开发了Sceneform、Cloud Anchors等功能,开发者可以更容易地写出AR的程序,大家也可以聚一起玩AR游戏。

谷歌之前历次大会的亮点回顾

Google Cloud Next 2018

在谷歌的年度大会Google Cloud Next 2018上,李飞飞和李佳的“佳飞”组合公布了她们在谷歌云的又一座里程碑:度过艰辛时刻,AI客服中心终于落地,AutoML也如约推出自然语言和翻译服务,TPU 3.0进入谷歌云!

此次产品最核心的亮点有两个:1、Cloud AutoML新增语言分类和翻译两大功能。很多媒体集团已经开始使用;2、通过图灵测试的AI,可以投入商用,现场展示了AI如何通过语音交流,完美的帮电商用户退货;

今年1月,Google发布开发利器Cloud AutoML,即便你不懂机器学习,也能训练出一个定制化的机器学习模型。

李飞飞之前也就离职的事情在朋友圈提到过,Cloud AI被Forrester、MIT Technology Review、Forbes等高度评价为工业界领先团队。

“我们一起创造了多个有影响力的产品包括 AutoML,Contact Center AI,DialogflowEnterprise,Vision/Speech/NL/Translation APIs,Cloud AI platform等等。我们的行业解决方案(包括零售,医疗,能源)也开始受到青睐。”

2018谷歌I/O大会

谷歌宣布将Google Research与 Google.ai合并,推出全新的Google AI,统管所有的谷歌研究项目和人工智能事务。权限的Google AI旨在做每个人都能使用AI工具,推进该领域的技术进步,致力于人工智能应用产品和新领域。

此外,宣布服务已经覆盖超过25个国家和地区,且可控制智能设备超5亿台的Google Assistant,在此次大会上还被赋予了多轮对话的能力,以及分辨对话人的能力。

还有谷歌为机器学习定制的专用芯片TPU,专为谷歌的深度学习框架TensorFlow而设计,该芯片只用于Google街景、DeepMind和AlphaGo等谷歌系产品。

Google News也面向iOS、Android和Web平台,进行了彻底的重构,可以借助人工智能和机器深度学习,帮助用户订阅多个出版物来源。

Waymo CEO也介绍了如何利用谷歌大脑和机器学习技术来解决无人驾驶研发中心的各种各样的问题,比如让无人驾驶发现旁边的行人,通过预测路上行人和汽车行动来规避危险。

2017谷歌开发者大会

此次大会上,Google Cloud 人工智能机器学习团队的首席科学家李飞飞宣布,谷歌 AI 中国中心在北京成立。该中心由李飞飞和 Google Cloud 研发负责人李佳博士共同领导。李飞飞将会负责中心的研究工作,也会统筹 Google Cloud AI, Google Brain 以及中国本土团队的工作。

除了发表自己的研究成果,谷歌 AI 中国中心也非常期待能在中国本土合作上有所建树,为更广大的学生及研究人员提供高质量 AI 及机器学习的教育支持。

除此之外,谷歌还发布了一系列的关键数据:Google 已经研发出非常强大的 TPU Pod, 目前每秒钟可以做出 11.5 千万亿次浮点运算 (PetaFlops), 4 兆兆字节 (TB) 内存。

全球有 20 亿激活的 Android 设备和 Google Play 上高达 820 亿的应用安装。 有超过 140 家运营商可进行代扣费的付款方式,它们覆盖了 9 亿的手机设备。把这些都算在一起的话,去年在 Google Play 进行消费的用户数增长了 30%。

Google 智能助理可以在数百万台设备上使用,包括 Google Home 之类的语音激活扬声器,符合条件的 Android 手机,Android TV,Google Pixelbooks,耳机和 Android Wear,即将推出 Android Auto。

同时,谷歌还发布了 Google Assistant SDK,可将 Google 智能助理嵌入到自定义的硬件项目中。Google Assistant SDK 适用于 Linux,Android Things 以及支持 gRPC 的任何其他平台。

2017谷歌I/O大会

谷歌此次大会的主角是AI人工智能,AI也已经融入到了谷歌产品和软件系统的方方面面。比如,谷歌公布了自己的人工智能专用芯片TPU3.0,计算力是TPU2.0的8倍,可以更快更智能解决更多问题。

除此之外,Google Assistant得到了重点介绍,大会介绍其更新了6种新声音,还宣布其已经支持30种语音,在80个国家可用。

此外,Google News用AI介入了人们阅读新闻方式,会向用户推荐相关阅读,关联推送其他相关新闻。

Android P Beta测试版正式上线,谷歌提到的适配手机厂商中有一大半来自中国,小米、一加、Vivo等成为第一批支持厂商。

大会还介绍了Waymo无人驾驶汽车的近况,Waymo已经在亚利桑那州凤凰城上路,并且每天有2.5万辆车在路上验证各种路况。AI的介入让无人驾驶的错误已经减少了100多倍,可让无人驾驶汽车更安全。

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李飞飞人物

李飞飞,斯坦福大学计算机科学系教授,斯坦福视觉实验室负责人,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌,担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月,返回斯坦福任教,现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启,李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人,Christopher Manning接任该职位。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

重构技术

代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

阿尔法围棋技术

阿尔法围棋是于2014年开始由英国伦敦Google DeepMind公司开发的人工智能围棋程序。AlphaGo是第一个打败人类职业棋手的计算机程序,也是第一个打败围棋世界冠军的计算机程序,可以说是历史上最强的棋手。 技术上来说,AlphaGo的算法结合了机器学习(machine learning)和树搜索(tree search)技术,并使用了大量的人类、电脑的对弈来进行训练。AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索(MCTS:Monte-Carlo Tree Search),以价值网络(value network)和策略网络(policy network)为指导,其中价值网络用于预测游戏的胜利者,策略网络用于选择下一步行动。价值网络和策略网络都是使用深度神经网络技术实现的,神经网络的输入是经过预处理的围棋面板的描述(description of Go board)。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 维空间内,有 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。 在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

图灵测试技术

图灵测试(英语:Turing test,又译图灵试验)是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。测试的谈话仅限于使用唯一的文本管道,例如计算机键盘和屏幕,这样的结果是不依赖于计算机把单词转换为音频的能力。

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