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谷歌大脑:正在改变谷歌帝国的利器

| 作者 张天雷 关注 4 他的粉丝 发布于 2014年7月25日. 估计阅读时间: 5 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

对于一个互联网公司来讲,枯燥的数据标注工作是家常便饭。数据组经常花费大把的时间盯着屏幕,来标注所见数据的好坏、种类和重要性等等,用来提升应用的用户体验和广告点击率。互联网巨头谷歌也不能免俗,例如在其门牌号识别的项目中,就有很多工程师整日重复上述过程,面对屏幕,判断看到的图片是不是门牌号,然后标注结果。门牌号识别对于谷歌地图服务来讲是很重要的一部分,能够提供精确到大厦门牌号的导航会带来非常好的用户体验,然而,对于这些标注数据的员工来将,应用的重要度反而加重了他们标注工作的繁重度,意味着他们需要更加仔细的来辨认本来就很难区分的电话号码、胡乱的涂鸦和门牌号。

这种会让人歇斯底里的工作,在前几周得到了改善,据连线杂志报道,谷歌公司的一些员工训练出了一种机器学习算法,来辅助甚至代替标注员的工作。这并不是一种新的尝试,而传统的学习方法往往效果差强人意。但是,这一次,工程师采用了一套新的人工智能系统克服了以往的问题,这就是谷歌大脑系统。有了这个系统,街景地址识别的效率得到了极大的提升,法国街景团队提供的地址数据在一小时内就被谷歌大脑系统完成了地址识别。在这个过程中,机器学习算法起到决定性的作用,难怪业界都说谷歌公司不是一个搜索公司,而是一个机器学习公司。

谷歌大脑系统,三年前诞生于谷歌神秘X实验室,此后一直处于内测状态,传闻中的无人驾驶汽车、广告点及系统、谷歌街景等都萌发自此实验室。其目标就是为软件工程师提供一流的机器学习算法,用于公司的各类业务中。和常规的项目不同,谷歌大脑可以看做是谷歌公司迈向一个全新领域的尝试,一如上一个十年它的创始人通过搜索和大规模广告系统开创天下一样的新颖。除了上文所述的地址识别以外,谷歌大脑还被用于其Android手机的语音识别以及G+社交网络的图像搜索任务。谷歌大神Jeff Dean声称现在谷歌内部大概有30-40个项目在使用谷歌大脑系统,有一些已经产品化,有一些在初步尝试,与现有系统比较,都的到了比较乐观的结果。谷歌公司在大脑系统上的发力,可以看做是公司研发策略转向一种新的称作“深度学习”的人工智能方法的尝试。站在同一起跑线的,还有Facebook、微软、IBM、百度等巨头。竞争非常激烈,连线杂志近日报道,微软公司名为Adam的深度学习系统,在其学术峰会上首次出现在公众面前。其亮点在于,识别种类更多,而使用的机器少一个数量级。和谷歌大脑不同,Adam并不试图达到算法的极致,而是致力于解决计算性能的优化。百度公司也在今年发布了自己的深度学习战略,主要用于图片搜索和广告点击率预测。

谷歌公司在深度学习上的发力可以追溯至2011年斯坦福教授吴恩达教授(现任百度研究院院长)加入“射月”实验小组开始,最早的报道来自纽约时报。此后的一年,纽约时报再次报道,吴教授所在团队通过一个1万6千台计算机的集群,通过模仿人脑思考模型,成功的基于1亿张Youtube截图教会了算法识别一只猫,同年,Android手机语音识别的错误率降低了惊人的25%。然后谷歌公司就开始了一轮深度学习专家收购战,去年雇佣了著名的Geoff Hinton教授,以及他的DNNResearch公司,还斥资4亿美元收购了深度学习游戏公司DeepMind。

有了深度学习,工程师可以构建从某种程度上模仿人脑学习的软件模型。然后在现有的海量数据上进行训练、调试最终施展于新的应用上。模型具有很好的重用特性,谷歌图片搜索训练的图片识别模型,也可以帮助谷歌地图。能改进搜索引擎结果的文字分析模型也可以帮助Google+。在谷歌的内网上,已经有相当数量的深度学习模型分享出来,Jeff Dean团队负责其后端,而应用团队则负责提供相应的数据。机器学习模型的构建和训练是非常复杂的,需要多年的积累,但是使用却没有那么难。整个使用过程非常简单,下载源代码,调整一个配置文件,给出自己的数据,运行。

正如当年谷歌发布分布式模型MapReduce,最后造就了开源版本Hadoop,如日中天的谷歌大脑项目,正不断的以论文等形式进入大众开发者视野,下一个开源大脑会是什么样子?让我们拭目以待。


感谢郭蕾对本文的审校。

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