芳心老师撰写半夏编辑

「不作恶」谷歌的人工智能之路

「do not be evil(不作恶)」理念似乎在「被遗忘」和「重新拾起」中拉扯。

近日,谷歌CEO Sundar Pichai 在国会山众议院司法委员会(House Judiciary Committee)的会议厅接受了长达3.5个小时的议员质询。

这次质询集中在以下几个焦点:中国版谷歌搜索问题、抵制特朗普问题、窃取信息问题。

在国会议员咄咄逼人的质问下,Pichai一一对答。

这次听证会是一系列国会听证会中的最新一次,这些听证会明确了立法者对大型互联网公司权力的担忧。

甚至有国会议员警告说:“谷歌很可能选出下一任总统”。

此前,谷歌由于与五角大楼签署Maven合同而迎来了一场辞职浪潮,该合同所涉及的项目是将人工智能技术应用到无人机镜头分析上去。

谷歌最后决定不续签这份合同,CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)还发布了人工智能准则”(AI Principles)。

而在昨天,谷歌发表博文称,在能制定出相关政策以阻止备受争议的面部识别技术被滥用之前,该公司将暂不出售采用这种技术的产品,并且积极与其他一些团体合作以确定面部识别技术可能存在的问题。

谷歌现在最大的标签已经是一家以人工智能驱动的科技公司,但是,谷歌的人工智能之路一直是在质疑、辞职和罢工中前进,其“do not be evil(不作恶)”理念似乎在“被遗忘”和“重新拾起”中拉扯。 

一、谷歌人工智能的落地之路 

谷歌的人工智能之路一直很清晰,就是人工智能技术为核心,在不同的平台转化为不同的智能产品。

谷歌的研发包罗万象,医疗、自动驾驶、语音助手等每个热门领域都想分一杯羹,从投资到收购,谷歌的人工智能大旗屹立不倒。 

自动驾驶 

12月5日,谷歌旗下的自动驾驶技术公司Waymo终于在测试10年之后,上线了第一个自动驾驶商业服务——Waymo one。 

这一商业化的落地巩固了Waymo自动驾驶全球第一的地位

根据Waymo公布的消息,该公司首先向用户开放APP使用权,用户使用APP任何时候都可以呼叫Waymo自动驾驶车辆。目前,该服务仅在凤凰城郊区约100英里范围内运营。

和当地的Uber或者Lyft收费差不多,在钱德勒市行驶3英里,费用7美元,合人民币10元/公里。

但是,车内依旧有安全驾驶员,没有实现完全自动驾驶

之前,谷歌的无人驾驶汽车一直由谷歌旗下秘密研究部门Google X负责,2016年,谷歌成立无人驾驶汽车项目成立 “Waymo”的独立实体公司。 

谷歌的无人驾驶研发之路可以说一直很坎坷,早在2009年,谷歌就开始进行自动驾驶实验,这种先发优势让Waymo成为自动驾驶行驶里程最长的公司。

其中在公共道路上的行驶里程超过400万英里,在无人驾驶汽车的实际行驶英里数方面保持领先。 

但是,到了2016年,其他例如特斯拉已经售出的约10万辆电动车,这些电动车大多都跑在路上测试、收集无人驾驶数据,Uber也已经开始在匹兹堡试营运无人驾驶出租车队。 

谷歌的无人驾驶研发依旧没有实质性进展,其实,这主要是由于谷歌对待无人驾驶技术一直很谨慎。

上个月,Waymo公司CEO John Krafcik在WSJ D.Live技术大会上承认了自动驾驶道路漫长,他说,虽然无人驾驶汽车“真正在这里”,现实中也出现了自动驾驶汽车,但它们还远远没有普及。最主要的原因在于,自动驾驶技术还没有达到在任何天气和任何条件下都能驾驶的最高等级L5。 

换句话说,道路场景复杂多变,目前的算法还达不到那么高的要求。

苹果联合创始人Steve Wozniak也说:“道路是由人类建造的,人类是不完美的,而且汽车目前无法解释这一因素。”

语音助手

谷歌是在2016年发布语音助手Google Assistant的,相比苹果的语音助手Siri,谷歌晚了五年,相比亚马逊的语音助手Alexa,谷歌晚了两年。

目前,承载谷歌语音助手的主要是谷歌推出的智能音箱Google Home和智能手机上的语音软件。

谷歌入局智能音箱较晚,去年才推出首款智能音箱设备Google Home,但是,凭借其价格和渠道优势,谷歌智能音箱销量一路稳增,到了今年的第一季度,谷歌的智能音箱出货量首次超越亚马逊

要知道,从亚马逊推出首款智能音箱以来,一直占据着绝对的市场份额,几乎成为智能音箱的代名词。 

根据市场研究机构Canalys的报告,2018年第一季度智能音箱全球出货量接近900万台,与去年同期相比增长210%。

其中,谷歌凭借 Google Home 和Google Home mini 系列出货 320 万台,首次超越亚马逊亚马逊Echo系列设备出货了250万台

谷歌的智能音箱在销售额方面增长更快,同比增长483%,2018年第一季度的市场份额达到32%。 

亚马逊的智能音箱销售额同比增长8%,但市场份额从2017年第一季度的接近80%下降到约28%。 

到了第三季度,亚马逊重回冠军宝座,Echo系列智能音箱的销量排在第一名,售出630万台。 

但是,谷歌紧随其后,Google Home系列智能音箱售出了590万台

从全球市场份额来看,亚马逊排在第一名,占有31.9%的市场份额,同比增长了1.3%。

而谷歌占有29.8%的市场份额,同比增长了187%。

为什么谷歌的智能音箱可以在这么短的时间内就可以追上亚马逊,除了价格和渠道优势以外,最重要的是相比亚马逊的语音助手Alexa和苹果的语音助手Siri 来说,谷歌的语音助手Google Assistant更加智能。

今年5月,谷歌在美国加州山景城举办的Google I/O开发者大会,大会没有发布任何新品,而是升级了Google Assistant。 

谷歌让语音助手可以像人一样思考,Google将这项技术成为Google Duplex,指解决一个我们打电话才能完成的事。 

这种技术让语音助手的声音更加自然,接近人的声音,除此之外,它回答问题也更加智能。 

谷歌语音助手依赖搜索技术,正在打通智能家居、搜索、地图、线下服务,成为一个新的平台。目前为止,谷歌语音助手接入手机、汽车与智能家庭设备达5亿台,支持30多种语言,进入了80多个国家与地区。 

医疗健康

谷歌很重视人工智能在医疗领域的落地应用。

今年11月,谷歌新组建Google Health,并把DeepMind公司的健康业务纳入其中。 

谷歌在2014年以6亿美元收购这家在当时只是个小透明的人工智能公司,那时,DeepMind的官网用大大的字体写着“DeepMind很高兴成为Google的一部分”。

到了2015年,DeepMind研发出AlphaGo,打败世界围棋冠军李世石,从此一战成名。 

自此,DeepMind的首页没有了Google的字样。 

到了明年3月,Google收购DeepMind五周年,DeepMind可以自行决定去留。

再说回谷歌的医疗AI,谷歌CEO Sundar Pichai说:“未来,如果人工智能要重塑医疗保健行业,它就需要遵守医疗保健的相关规定,事实上,我认为AI+医疗将成为未来10到20年间产生最大利益的领域之一。”

2015年,谷歌对企业架构进行调整,成立母公司Alphabet。 

Verily、DeepMind和Calico是Alphabet旗下专注于医疗健康的三家子公司。 

这三家子公司的医疗保健计划主要是使用AI来解决疾病,从监测、检测到生活方式管理。 

Verily是最主要的医疗公司,Alphabet的大部分医疗工作都是在这里完成的。这家子公司专注于通过分析工具、干预措施、研究等手段利用数据改善目前的医疗保健。 

目前,Verily专攻眼疾,并且一直在申请与接触和眼植入相关的专利。

Verily一直致力于生产一款可以轻松监控数亿糖尿病患者的血糖水平隐形眼镜,这个项目于2014年启动。 

但是,前不久,由于技术挑战难度太高,Verily已经停止研发。 

Verilfy首席技术官Brian Otis  说:“我们对葡萄糖感应镜片的临床研究表明,我们测量泪液葡萄糖和血糖浓度之间的相关性,以支持医疗设备的要求,这种一致性不够充分。” 

该项目已经证明了智能隐形眼镜的其他用途。这些镜片可用于传输和感应其他数据,可用于构建智能镜片,以解决白内障手术患者的远视并且可以改善视力。 

DeepMind从2016年开始涉足医疗健康领域,那一年,DeepMind成立DeepMind Health部门,致力于利用AI向临床护士、医生以及专家教授提供辅助工具。

DeepMind开发了一个名为Streams的应用程序,主要功能是变身人工智能助理护士和助手。目前,Streams应用程序正在英国试用。 

除了Streams应用程序外,三年来,DeepMind在医疗领域的研究成果还包括AI检测眼部疾病,扫描头颈癌以及预测肾脏损伤等。

Calico专注于研究与抵御衰老以及与年龄有关的疾病。该子公司使用AI来理解大型数据集,同时,实现实验室流程的自动化。

除此之外,谷歌还专注于糖尿病、心脑血管疾病和帕金森氏症等疾病的监测与管理。 

例如,谷歌推出的小型连续葡萄糖监测器(CGM),目前已经提交给FDA批准的Dexcom G6监测系统,可以监测你皮肤下的间质葡萄糖水平。 

还有可穿戴设备Study Watch。该设备由研究人员使用来监测参与者的不同生物标记,包括心电图(ECG)和心率监测器。研究人员可以利用它来发现早期异常现象,有助于在疾病发展的早期发现心脏病预测因子。 

二、谷歌人工智能的收购之路 

自2012年以来,谷歌就频繁收购AI公司为其人工智能铺路。 

2013年,谷歌收购了多伦多大学计算机系的创业公司。DNNresearch主营深度学习神经网络方向。 

2014年,谷歌收购Deepmind,这应该是目前最火的人工智能公司,其在游戏、医疗和计算等领域都有不俗的表现。 

同年,谷歌收购Dark Blue Labs,这是一家深度学习公司,主要从事数据架构以及算法开发工作,被收购后并入DeepMind

2016年,谷歌收购Moodstocks,Moodstocks公司是以图像识别技术为主,并推出了智能手机的图像识别应用程序Moodstocks Notes。

除此之外,谷歌还收购了专注于计算机视觉自然语言处理等一系列AI初创公司近20家,可以看出,谷歌的收购涵盖了人工智能大方向下的各个领域,为谷歌的人工智能发展提供技术支持。  

结语 

推动谷歌人工智能研发的方向只有两个,一是坚持七大原则: 

1、对社会有益;2、避免制造或加强不公平的偏见;3、建立并测试安全性;4、对人负责;5、融入隐私设计原则;6、坚持科学卓越的高标准;7、为符合这些原则的用途提供服务。 

二是让AI变得简单易用。

原则是一回事,能不能按原则办事又是另一回事,我们不得不承认谷歌对推动人工智能应用落地做出了很大努力,但是,回顾谷歌近几年的新闻就会发现,谷歌就像是纠结的“天秤座”,既想要认真搞研发又想要马上得到商业回报。 

谷歌的人工智能之路,道阻且长。

AI锐见
AI锐见

洞察AI行业趋势

产业计算机视觉深度学习Dark Blue LabsMoodstocksDeepMind智能音箱Waymo医疗健康语音助手自动驾驶谷歌
2
相关数据
亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
相关技术
DeepMind机构

DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。在2010年由杰米斯·哈萨比斯,谢恩·列格和穆斯塔法·苏莱曼成立创业公司。继AlphaGo之后,Google DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸II》(StarCraft II)。深度AI如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网上去学而习得与人类相同的思考力。

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。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

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)

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

暂无评论
暂无评论~