编者按:本文来自于微信公众号 “量子位”(ID:QbitAI), 动点科技经授权发布。

刚刚,Jeff Dean 发表了在 Google AI 东京座谈会上的讲话。

这位谷歌传奇、谷歌 AI 掌门人,率队分享了:Google AI 所思、Google AI 所想,以及 Google AI 的行动和成果。

在现场,量子位与 Jeff Dean 展开对话。我们问及多年来,一直备受争议的 AI 专利争议。Jeff Dean 坦率的直言相告。

这也是谷歌首次官方回应此事。

Jeff Dean 表示,Google 并不打算靠专利牟利,但出于当前市场环境,Google 选择了先申请成专利,防止可能的碰瓷或不必要的麻烦。

此外,Jeff Dean 还罕见感慨起时光——放出他刚博士毕业的 90 年代萌新照,认为当前 AI 研究者真是生逢其时,并说未来 10 年、20 年让他壮心不已。

以及,Jeff Dean 的手机还落在现场。

他用什么手机?想知道答案,可以在文末最后找提示~

Google 首次回应 AI 专利争议

前不久,Google 申请的 Dropout 专利生效引发了一波震动,再次引发了全球人工智能、机器学习开发者的担忧。

昨天,量子位在调查中发现,Google 这几年偷偷申请的专利,何止一个 Dropout。大多数人都没意识到,Google 有一大波 AI 相关专利已经生效。

这个问题已经困扰行业多年。

但 Google 一直没有正面回应。趁这次的机会,量子位在 Google 东京办公室,直接向 Jeff Dean 提到了最近的 AI 专利争议。

Jeff Dean 没有回避,他回答说:希望开发者不必为此担心,因为 Google 这样做,更多还是出于防御,而非进攻。

Google 在发展技术的过程中,把知识产权申请成专利,也是不断明确成果的常规做法,但并不打算靠专利牟利。

但如果不申请成专利,可能自身业务和发展也面临威胁,出于当前市场环境,Google 选择了先申请成专利,防止可能的碰瓷或不必要的麻烦。

Jeff Dean 明确,专利即便申请成功,也永远不会被当做武器,用来攻击别人或牟利工具。Google 只是出于竞争防御。

这位 Google 传奇也希望更多开发者理解,现在的市场竞争有时也让人无奈。

这就是 Google 的原因。

AI 要大规模应用、解决大问题

那么在现场,又是什么 AI 进展拨动着 Jeff Dean 的心?

我们重点看下这次的分享。

概括而言是 AI+,不过还不是其他公司常说的那一个。

Jeff Dean 登台,先分享了最近令自己很自豪的一项研究。

在印度,两位高校学生通过 TensorFlow 来打造了一个 AI 预测空气污染的应用,帮助更多人及时精准了解空气情况并针对性防护。

谈成果只是为了更好解释原因。

Jeff Dean 说,机器学习的原理,现在已经在各种各样的应用中被越来越多熟知。

核心就是利用机器处理海量数据的能力,现阶段帮助人类更好找出规律并加以应用。

而且算力方面的大发展,也让一切成为可能。

Jeff Dean 回想起自己刚开始机器学习研究的 1990 年代,那时候张量处理器的计算力还是 32GFLOPS,但 30 年后的现在,算力增长到了 420TFLOPS,处理速度快了 1 万倍。

技术准入的门槛也在不断降低。

他自己领导打造的机器学习工具平台 TensorFlow,早早就面向业界开源,并且发展迅速。

更多即插即用的工具库,如 Google 云 AI Hub 也已经推出。

整体而言,如果你想用 AI 做点什么,现在技术和开发工具已能很好解决。

虽然也有一些小数据学习、隐私问题等方面的挑战,但 Jeff Dean 也强调正在得到解决。

比如他重点谈到了联邦学习(Federated Learning)。

这是 Google 2016 年提出的一种新兴 AI 基础技术,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。

其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。

Jeff Dean 认为,深度神经网络也好、机器学习发展也好,最终都会进一步向小、轻,快等方向进步。

而联邦学习等前沿基础研究,正是这种方向的进展之一。

最初是为了在本地能够基于小数据的不断机器学习,但现在而言,也能更好解决大家担忧的隐私问题。

Google AI 总管现场展示了一段手机输入法 demo,完全本地,不依赖云端联想输入,借助手机本地的数据和机器学习,就能让用户输入既越来越智能,也无隐私泄露之忧。

总之,技术不断精进,剩下的就是做什么和怎么做。

用 AI 做什么和怎么做?

Jeff Dean 再次强调了 Google 的 AI 发展原则:

七要、四不要。

关键是把 AI 向善,把技术用在让世界更美好的地方。

所以从去年开始,AI for social Good 就成为了 Google AI 落地的重要方向,并从对内对外两方面展开。

对内,Google 把 AI 技术研发中已经拥有的经验,发挥到地球能源资源等关乎未来的问题中。

比如全球非法捕鱼的检测。

通过 TensorFlow,识别渔船、捕鱼工具等等,更好解决非法捕捞问题。

对外,Jeff Dean 可以团结一切可以团结的 AI 力量。

然后提供 TensorFlow 这样的工具,帮助更多开发者使用 Google 一样的 AI 技术。

也最大化降低 AI 门槛,比如 Google 云 AutoML 的发布。

还有推出课程,培训人才,提供应用机会:

提供奖励和支持:

最终目的就是让更多有识之士,找到场景,落地 AI,做更多社会有益的事情。

比如今年受到 Google 嘉奖的团队中,就有项目通过 AI 帮助解决自杀问题。

这也是让 Jeff Dean 壮心不已的核心原因。

他感慨一人之力终究有限,一家公司也不足以做所有的事情,但现在 AI 已经兼具天时地利人和,能够在更广阔更重要的场景问题中发挥作用。

投身 AI 和机器学习半生,如今机器可以看、听、说和理解。

可以更好检测和预防癌症病变,可以预测洪水灾害,可以帮助保护濒危物种,还可以运用一个传感器就能降低森林滥砍滥伐……

Jeff Dean 所言所述,现场传达出的言外之意再明确不过:

Google AI 的主要 plan(计划),全在于关乎人类命运的这颗 Planet(星球)。

这也恐怕是 Google 何以为 Google 的原因吧。

最后,Jeff Dean 说,比起过去几个十年,未来 10 年、20 年里 AI 能带来的变革,更让他感到激动。

AI 会把人类发展带向一个新高度。

Jeff Dean 感慨:很多 AI 的用途我们还没想出来……但未来可期。

Google AI 向善

现场 Google 还依次展示了最新的一些 AI 应用和研究项目。

用 AI 解决医疗问题,在肺癌筛查、转移性乳腺癌的检测和糖尿病眼病检测等方面救命。

追踪濒危物种,从识别座头鲸叫声开始,训练了一个能够从这些很长的水下录音中自动识别鲸鱼叫声的神经网络。

用 AI 保护雨林,为雨林中的树木砍伐和环境保护建立了一个实时监测和警报系统。

他们用安装在树木高处的旧手机记录雨林中的声音。一旦音频被传上云,他们就会使用 TensorFlow 实时分析音频数据,以监听电锯和伐木工程车的声音,同时更好地了解濒危物种的行为。

用 AI 优化塑料垃圾管理,一个来自 Google AI Impact Challenge 的获奖者。他们将用图像识别技术构建一个 AI 工具,通过拍照就能自动确定垃圾的类型和价值。

检测农作物虫害,来自印度的开发者,Wadhwani 人工智能研究所,构建了一个 AI 模型,可以自动检测和计算农作 物上害虫的数量。

该模型并非一个独立的应用程序,而是一个可以添加进现有应用程序和平台中的功能。

另外还有帮助残障人士的进展。

Google I/O 大会上为听障人士􏰗语音识别转写的 Live Transcribe 赢得赞美一片。

现在最新推进的 Euphonia 项目,帮助言语障碍患者与他人交流。

Google 语音和生物交叉的团队,构建语音识别模型 (speech recognition models),这些模型经过训练可以理解言语障碍患者的话语。

以上,就是 Google AI 这次东京座谈会的全部内容。

不知你怎么看?