Google Brain負(fù)責(zé)人Jeff Dean

鳳凰科技訊（作者/花子健）5月24日消息，烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)進(jìn)入第二天，Google資深研究員、Google Brain負(fù)責(zé)人Jeff Dean在接受鳳凰科技采訪(fǎng)時(shí)表示，機(jī)器學(xué)習(xí)在近5年的進(jìn)步非常大，在未來(lái)的5年時(shí)間將開(kāi)始大規(guī)模應(yīng)用。

在許多中國(guó)程序員的眼中，Jeff是一個(gè)天才程序員。他跟人工智能的緣分始于本科畢業(yè)論文——《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行培訓(xùn)》，他認(rèn)為人工智能并不是一個(gè)孤立的技術(shù)，不管是橫向的相關(guān)技術(shù)發(fā)展還是縱向的行業(yè)測(cè)試和應(yīng)用。

人工智能包含語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、反饋等許多分支。也正是因?yàn)槿绱?，?duì)于渴望參與到人工智能研究的人來(lái)說(shuō)，他們可以從各個(gè)分支著手，比如潛心研究如何降低圖片識(shí)別的錯(cuò)誤率。

同時(shí)，人工智能的發(fā)展也是沒(méi)有國(guó)界的。在中國(guó)，阿里巴巴、騰訊等頂級(jí)公司和一些頂級(jí)大學(xué)的研究人員發(fā)表大量關(guān)于人工智能的學(xué)術(shù)論文。

在Google內(nèi)部，人工智能也貫穿整個(gè)Google的戰(zhàn)略。Jeff表示，在人工智能這件事上，會(huì)有很多部門(mén)協(xié)同工作，既包括硬件和軟件，還包括到產(chǎn)品和服務(wù)；特別是對(duì)于一個(gè)新的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，這種協(xié)同效應(yīng)更加明顯。

作為一個(gè)崇尚研究自由的公司，Google給予研究人員充分的自由。但是為了讓各個(gè)人工智能的項(xiàng)目協(xié)同工作，他們?cè)O(shè)定了一個(gè)共同的目標(biāo)——解決如何去學(xué)習(xí)這個(gè)問(wèn)題。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)在行業(yè)應(yīng)用的進(jìn)程在加快。Jeff表示，在2012年Google Brain部門(mén)剛成立的時(shí)候，使用的處理器還是CPU，人工智能技術(shù)也還是處于起步的階段。

不過(guò)現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)取得非常重大的進(jìn)步，在今年的Google I/O大會(huì)上，Google表示語(yǔ)音識(shí)別的錯(cuò)誤率已經(jīng)從8%降到5%。語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別這些機(jī)器學(xué)習(xí)的核心技術(shù)取得的進(jìn)步，解決了計(jì)算機(jī)科學(xué)的根本問(wèn)題，計(jì)算機(jī)現(xiàn)在已經(jīng)是一個(gè)能看，然后能識(shí)別物體的設(shè)備。

最直接的結(jié)果就是帶來(lái)人工智能相關(guān)技術(shù)的落地應(yīng)用，比如無(wú)人駕駛領(lǐng)域，感官系統(tǒng)、圖像視覺(jué)反饋系統(tǒng)是無(wú)人駕駛技術(shù)的核心技術(shù)。目前谷歌無(wú)人車(chē)已經(jīng)對(duì)這些技術(shù)進(jìn)行了許多測(cè)試，測(cè)試結(jié)果已經(jīng)非常穩(wěn)定。在行業(yè)垂直領(lǐng)域的落地，將推動(dòng)人工智能技術(shù)在未來(lái)實(shí)現(xiàn)端到端的應(yīng)用。

但是人工智能應(yīng)用的加快也引發(fā)了許多擔(dān)憂(yōu)，包括人工智能對(duì)于人類(lèi)工作崗位的取代、人工智能部署的道德問(wèn)題以及如何依靠人工智能去賺錢(qián)。

在Jeff看來(lái)，人工智能會(huì)取代一部分的工作崗位，這些工作崗位都是可替代性高的崗位，但是需要政府去好好規(guī)劃，避免社會(huì)問(wèn)題的出現(xiàn)。

而在解決人工智能正確部署的問(wèn)題上，Google聯(lián)合Microsoft、Facebook和IBM等知名公司成立了一個(gè)工作組，他們進(jìn)行了一些相關(guān)的課題研究，以確保人工智能技術(shù)的安全部署。

人工智能對(duì)于公司收入的幫助上，其實(shí)目前Google也沒(méi)有完美的解決辦法。Jeff認(rèn)為很多人工智能產(chǎn)品帶來(lái)的都是非直接收入。以谷歌翻譯和谷歌照片為例子，它們都是免費(fèi)的產(chǎn)品，但是帶來(lái)了很多的用戶(hù)，這些用戶(hù)使用了Google其他的產(chǎn)品，比如說(shuō)谷歌的搜索服務(wù)，如果他們搜索相機(jī)的相關(guān)條目，就有可能給Google帶來(lái)收入。

談到接來(lái)下的比賽，Jeff認(rèn)為AlphaGo的勝算非常大。AlphaGo的系統(tǒng)制定的結(jié)果是勝算的幾率最大化，而不是追求比分的最大化，如果小比分贏得比賽的幾率最大，那么它就會(huì)追求小比分贏得比賽的機(jī)會(huì)，這樣會(huì)為它提供更多贏下比賽的機(jī)會(huì)。