谷歌大脑负责人撰文介绍谷歌大脑的 2016 实现的八个目标和2017年目标

而正在即日，Jeff Dean 代外全盘团队撰文回头了谷歌大脑的 2016 年，并发布于 Google Research Blog 上，这个为寰宇带来科技惊喜的团队毕竟若何对待本身的 2016 年吧。

谷歌大脑团队的宏愿自始自终：团队勉力于通过众范围的纯探讨及行使性探讨，成立更众的智能软件及智能编制，以此晋升人们的糊口水准。

“固然这一远景是咱们仰望星空的持久愿景，但咱们也需求脚结实地，回头一下咱们过去一年达成的小主意，并与你们一同分享那些会为 2017 年新劳绩涤讪的点点滴滴。”

正在邦际顶级的期刊及学术聚会（如 ICML、NIPS 及 ICLR）上提交论文是科研水准的质料保障，谷歌大脑团队同样寄望于此。过去一年间，团队共有 27 篇论文告竣了这个小主意，范围涉猎普及

团队目前一经向呆板进修探讨的顶尖学术聚会 ICLR 2017 提交了 34 篇论文。AI 科技评论附上了提交论文的清单，倘若感趣味的用户能够点击查看。

2014 年年终，三位谷歌大脑团队的成员颁发了一篇名为《行使神经汇集告竣序列到序列的进修》的论文，提出了此手法可行使于呆板翻译。

2015 年，团队阐明了此手法同样可能行使于天生图像题目、分解句子因素及处分计较化的几何题目当中。

2016 年，谷歌大脑团队与谷歌翻译团队举行密相符作，将谷歌翻译算法以一种齐备端到端的进修编制所代替。该编制缩小了原有编制与人类高质料翻译之间的差异，而这一数字到达了 85%。

正在数周后，谷歌大脑团队又颁发了「zero-shot」翻译编制，纵然是编制之前从没进修过的样本对，呆板也可能利市翻译出来。目前，这一编制一经利市上线谷歌翻译，而它所措置的讲话对数目也正在连续加众。

Jeff Dean 还希罕特意提及了 AI 科技评论于本文出手时提及的作品，这篇颁发于《纽约时报》，原名为《超等 AI 正正在憬悟》的作品周详描写了谷歌翻译是若何一步步进阶深度进修的。

Jeff Dean 也回头了谷歌大脑正在呆板人范围赢得的收效，他暗示，古代呆板人的局限算法是通过周到计划并举行人工编程而告竣的，因而，若何将新的才力「讲授」给原有的呆板人也成为一个寻事。谷歌大脑团队信托，呆板人倘若能操纵呆板进修才力，那么让它主动操纵这些新的身手也绝诘难事。

正在 2016 年，谷歌大脑团队与 Google X 团队协作告竣了死板臂的手眼和谐效用，并原委 80 万次的抓取实行，让它们正在连续的进修经过中吸收自学体验，雷锋网此前也做过报道和笼盖。

“随后，咱们寻觅了三种呆板人进修新身手的三种或者体例，征求加强进修、通过呆板与物体的交互，以及人类的操作树范等。谷歌大脑团队将正在这些就业的根基上延续前行，以告竣让呆板人正在繁杂的实际境况中习得新身手，并获胜应用的主意。”

值得一提的是，为了让其它呆板人探讨者也能实验正在该范围寻觅，谷歌大脑团队共享了数个呆板人数据库。

呆板进修有着庞大潜力，征求行使于医学诊断范围。谷歌大脑同样留神到了这一前进，并正在本年 6 月的美邦医学学会刊物上（Journal of the American Medical Association）颁发了一篇名为《深度进修算法的行使及有用性：因糖尿病引致的视网膜病变》的论文，周详了目前呆板进修编制正在疾病诊断上的新收效。「倘若没能筛查出早期的视网膜病变，将会有四亿人面对失明危害。通过这项本领，咱们盼望可能助助更众生齿正在眼科医师稀缺的情形下取得相宜的反省。」AI 科技评论明白到，谷歌 DeepMind 目前一经与英邦邦度医疗效劳系统（NHS）举行了二度协作，将和 Moorfields 眼科病院一同开荒识别视觉疾病的呆板进修编制。

除此之外，谷歌大脑团队也勉力于拓展医学影像的其它范围，并信托呆板进修可能正在接下来一年内又好又疾地晋升医患的就医体验。

非论是印刷出书、影戏或是电吉他，人们行使科技界说媒体内容的成立与分享。正在 2016 年，谷歌大脑建树了一个名为 Magenta 的项目，以寻觅艺术与呆板智能的灵感火花，并行使呆板进修厚实人类的成立力。

先是用呆板进修创造起音乐与图像天生之间的相合，再是文本天生与虚拟实际，Magenta 正正在成为内容创作的最佳天生模子。

谷歌大脑团队通过举办研讨会及博览会的体例，对音乐创作及艺术作风迁徙等要旨举行探究。而这些寻觅也同样取得了学界的认同， demo 正在年终的 NIPS 2016 上取得了最佳奖项的首肯。

「当咱们开荒出强盛且完竣的 AI 编制，并普及行使于这个寰宇之时，谷歌大脑团队同样也心系安静与公道。咱们同样盼望具有能助助人类更好贯通呆板临蓐的东西。」

正在 AI 安静范围，谷歌大脑通过与斯坦福、伯克利及 OpenAI 等机构的协作，颁发了名为《AI 安静的全体题目》的白皮书，提及了人工智能范围或者计划的全体安静题目，而谷歌大脑团队也勉力于正在锻练数据的隐私题目、涉及差异项方针隐私界定，以及学问迁徙本领方面提出可行的守卫计划。

而正在另一篇名为《监视进修中的机缘公道性》的作品中，谷歌大脑也以 FICO 评分编制为例，实验通过调解锻练的预测因子，以避免结果崭露不需要的忽视。

TensorFlow 于 2015 年 11 月开源，当时动作一个盼望呆板进修社区都能从中受益的开源平台而存正在。一年来，TensorFlow 一经成为了 GitHub 上最受迎接的呆板进修项目，具有横跨 570 功劳者的上万次提交。而得益于社区的功劳，TensorFlow 目前仅正在 GitHub 上就有众于 5000 个与 TensorFlow 合连的项目了。

谷歌大脑团队暗示，TensorFlow 目前一经获得了很众探讨团队与大型企业的认同（如 DeepMind），别的正在寻找海牛或助助日本农民选黄瓜等希罕的小项目中也赢得了喜人的起色。

正在道贺 TensorFlow 建树一周年之际，谷歌大脑还正在 OSDI 上提交了一篇名为《TensorFlow：阵势限呆板进修编制》的论文。

通过与编译器团队的协作，谷歌大脑也正在勉力开荒用于 TensorFlow 的后端编译器 XLA，并一经正在个中增添了一个 alpha 版本。

2016 年 1 月，谷歌大脑团队的一名探讨负担人 Vincent Vanhoucke 正在优达学城上开设了一门免费的深度进修正在线课程。别的，团队还构制了 TensorFlow Playground，这个交互式编制可能通过可视化的体例，助助人们更好地贯通轻易的神经汇集进修是若何达成做事的。

正在客岁 6 月，首届 Google Brain Resident 项目正在 2200 名申请者中筛选出了 27 名学员，并正在过去的 7 个月功夫内发展了豪爽原创探讨，并达成了 21 篇论文。

8 月份，很众谷歌大脑的成员都到场了 Reddit 的 MachineLearning 小组上的 AMA 问答，为网友们解答了呆板进修社区及对团队的各种疑义。

正在 2016 年，咱们回收了 46 名实验生（大局限是博士生），他们与团队成员一同发展了探讨。

除了上述公然举动外，谷歌大脑也正在谷歌内部发展就业，以期将呆板进修专业及精神分泌到其它产物团队中。谷歌大脑团队盼望公司能做为一个完全，回收并行使重生的呆板进修探讨收效。譬喻与平台团队合作无懈，为正在 Google I/O 大会上提及的呆板进修加快器 ASIC（张量措置单位 TPU）提出了本性化且高水准的主意。这种定制芯片可能正在数目级上晋升呆板进修的本能，并普及行使于谷歌产物中，征求 RankBrain、神经呆板翻译编制，又有正在 3 月份击败李世石的 AlphaGo。

总而言之，看待谷歌大脑团队及谷歌上上下下全部同事与协作伙伴而言，2016 是令人工之眉开眼笑的一年，而团队也同样守候呆板进修探讨能正在 2017 年更上一层楼。

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