Gianandrea)始终都是谷歌 机器学习 的重要推动者，而作为该公司的风向标，迦南德里最近成为了搜索业务主管。他2010年加盟谷歌时，对 机器学习 和 神经网络 并不太了解。但2011年左右，他被神经信息处理系统(NIPS)大会的消息所震惊。在每年的NIPS大会上，都有团队宣布利用 机器学习 技术取得的最新成果，其所涉及的领域包括翻译、 语音识别 和视觉系统等。迦南德里说：“许多令人感到惊讶的事情正在发生。当我首次关注NIPS大会时，感觉内容十分晦涩难懂。但在过去3年间，这个领域在学术界和产业界都取得蓬勃发展，去年大约有6000人参加大会。”
杰夫·迪恩，谷歌最权威的计算机科学专家，正在制作 机器学习 方面的工具，并领导相关团队。
这些 神经网络 算法 在不断改进，再加上摩尔定律带来的强大计算能力，以及谷歌和Facebook等 科技 公司挖掘出来的庞大用户行为数据， 机器学习 的新时代由此拉开序幕。迦南德里也加入其中，他认为这项技术将成为谷歌的核心。与他志同道合的人还包括迪恩，他是谷歌秘密研究部门Google X 神经网络 项目“谷歌大脑”(Google Brain)的联合创始人。
谷歌发力 机器学习 并非简单地代表编程技术发生了转变，这项技术可能为计算机赋予迄今高不可攀的权力。实际上，这已经属于“深度学习” 算法 ，它是从大脑结构中获取灵感围绕复杂 神经网络 建立起来的 算法 。“谷歌大脑”就属于“深度学习”努力，谷歌旗下 人工智能 公司DeepMind也在加入这个领域。DeepMind研发的AlphaGo击败了人类围棋冠军，打破了人类对智能机器性能的期望，同时也引发了人们对智能机器和杀人 机器人 的担忧。
尽管迦南德里不相信“机器会杀死我们”这样的预言，但他认为 机器学习 系统将成为革命性技术，从医疗诊断到无人驾驶汽车，各行各业都将利用这种技术。虽然 机器学习 不会取代人类，但它却会改变人类。迦南德里以Google
Photos为例进行了解释。这款产品的标志性功能是能够在图片中识别出用户指定的物品，这令人感觉颇为神秘，甚至有些不安。通过学习，电脑可“知道”边境牧羊犬的样子，而且可以识别出不同年龄和毛长的边境牧羊犬。
对于人类来说，这可能十分容易，但没人能够从数百万张图片中筛选出来这些照片，同时还能识别出不同的犬种，而 机器学习 系统就可以做到。如果它了解了一个犬种，便可使用相同的技术识别出另外9999个犬种。迦南德里说：“这才是真正令人感到新奇的地方。在这样狭小的领域，你甚至可以看到 机器学习 系统具备超人能力。”
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