谷歌＂机器学习忍者＂计划:人工智能融入所有产品

自我发掘 逐渐进化

需要强调的是，谷歌早已了解 机器学习 的概念，该公司的创始人就是强大 人工智能 的坚定信奉者。 机器学习 已经被应用到谷歌很多产品中，尽管并非总是采用最近热门的 神经网络 技术。事实上，谷歌10年前就开始通过内部培训，向公司工程师传授 机器学习 技术。2005年初，当时负责谷歌搜索业务的彼得·诺维格(Peter Norvig)向研究科学家大卫·帕布洛·科恩(David Pablo

Cohn)提议，希望知道谷歌能否采用卡内基-梅隆大学组织的相关课程。

而科恩表示，只有谷歌自己才能教授这种内部课程，因为谷歌的运营规模与其他公司都大不相同。所以他改造了谷歌总部43号楼一个大房间，每周三在那里开设两小时的课程。就连迪恩也参加过几次。科恩说：“那是全世界最好的课程。作为工程师，他们都比我优秀得多！”这门课程非常受欢迎，几乎座无虚席。就连班加罗尔办事处的员工都会特意等到午夜之后，以便接入远程教学系统。

几年后，部分谷歌员工把授课内容制作成了短片，从而结束了直播授课的历史。但科恩认为，这门课程算得上是MOOC(大规模开放在线课程)的先驱。在随后几年，谷歌还针对 机器学习 培训展开了其他尝试，但这些尝试缺乏条理性和连续性。科恩2013年离开谷歌后， 机器学习 突然间成为谷歌关注的重点领域。

但在2012年以前， 机器学习 课程的重要性还未获得充分认识，直到迦南德里决定“吸收大量从事这项工作的人”，并将他们安排到同样的办公楼之后。始于Google

X部门的“谷歌大脑”也加入进来。迦南德里说：“我们吸收了很多团队，将他们安排到同一栋办公楼内，还提供了全新的咖啡机。有些人之前只接触过所谓的感知计算，即声音和 语音识别 等技术，而现在他们可以与那些从事语言研究的人共同探讨。”

越来越多地，这些工程师们开发的 机器学习 技术开始出现在谷歌的热门产品中。由于视觉、 语音识别 以及翻译是 机器学习 的主要领域，因此无需感到惊讶，这项技术成为谷歌语音搜索、翻译和Photos等服务的重要组成部分。更重要的是， 机器学习 技术将被应用到所有产品中。

迪恩表示，随着他和他的团队对 机器学习 的理解逐步深入，他们开始以更具野心的方式探索这项技术。他说：“我们之前或许会在系统的组件中使用 机器学习 技术，现在则会使用这项技术替代整套系统，而非为每个组件设计更好的 机器学习 模式。”迪恩表示，如果现在让他重新编写谷歌的基础架构，其中的很多内容都不再是预先编好的 代码 ，而是后期学习而来的。