谷歌＂机器学习忍者＂计划:人工智能融入所有产品

格雷格·考拉多，谷歌大脑项目联合创始人，正在和多个团队协作，将 人工智能 应用到谷歌产品中。

机器学习 还能够将原本无法想象的功能植入到产品中，比如2015年11月推出的Gmail自动回复功能。这个功能源自“谷歌大脑”项目联合创始人格雷格·考拉多(Greg

Corrado)与Gmail工程师巴林特·米克洛斯(Bálint

Miklós)之间的对话。考拉多之前曾经与Gmail团队合作使用 机器学习 算法 探测垃圾信息、归类邮件，但米克洛斯提出了更激进的建议：能否利用 机器学习 技术自动生成回复邮件，省去移动用户在狭小的键盘上输入文字的麻烦。考拉多说：“当初我几乎惊呆了，因为这个建议太疯狂了。但我后来觉得，借助我们始终都在研究的预测性 神经网络 技术，或许可能实现。而在意识到这是一个机会的时候，我们就必须去尝试。”

为了提高成功概率，谷歌让考拉多及其团队与Gmail部门展开了密切合作，这种派遣 机器学习 专家进驻产品部门的做法如今已经越来越普遍。考拉多说：“ 机器学习 既是科学又是艺术，这就像烹饪。虽然烹饪过程发生了化学反应，但对于真正对烹饪感兴趣的人来说，必须要学习如何搭配手中的食材。”

传统的 人工智能 技术在理解语言时，需要将语音规则嵌入系统。但在这个项目中，系统可以利用现代化的 机器学习 技术，借助足够的数据自主学习，就像儿童自学那样。考拉多说：“我并不是跟着语言学家学会说话的，而是通过听别人说话学来的。”。但真正令智能回复变得切实可行的，是它的成功很容易定义——他们的目的不是创造一个妖艳的虚拟斯嘉丽·约翰逊(Scarlett

Johansson，电影《她》中的智能 操作系统 )，而是希望它能回复真正的电子邮件。

考拉多说：“这项服务的成功标志是，用户觉得机器生成的备选回复有用，可被当作自己的真正回复使用。”因此，只需要知道用户是否点击了系统推荐的回复内容，便可对其进行训练。然而，在开始测试智能回复功能时，用户却注意到了怪异事情：系统经常会推荐一些不合时宜的浪漫回应。考拉多说：“其中一种失败模式是：只要系统感觉困惑，它就会说‘我爱你’。这并不是软件漏洞，而是我们的错误引导它如此做。”