谷歌大脑负责人撰文介绍谷歌大脑的 2016 实现的八个目标和2017年目标

而正在此日，Jeff Dean 代外全盘团队撰文回头了谷歌大脑的 2016 年，并公告于 Google Research Blog 上，这个为天下带来科技惊喜的团队结局若何对待本身的 2016 年吧。

谷歌大脑团队的宏愿自始自终：团队勉力于通过众界限的纯商酌及运用性商酌，制造更众的智能软件及智能体例，以此提拔人们的生存秤谌。

“固然这一远景是咱们仰望星空的持久愿景，但咱们也需求脚结实地，回头一下咱们过去一年竣事的小主意，并与你们一同分享那些会为 2017 年新收获涤讪的点点滴滴。”

正在邦际顶级的期刊及学术集会（如 ICML、NIPS 及 ICLR）上提交论文是科研秤谌的质地担保，谷歌大脑团队同样寄望于此。过去一年间，团队共有 27 篇论文完毕了这个小主意，界限涉猎渊博

团队目前仍旧向机械练习商酌的顶尖学术集会 ICLR 2017 提交了 34 篇论文。AI 科技评论附上了提交论文的清单，若是感有趣的用户能够点击查看。

2014 年岁暮，三位谷歌大脑团队的成员颁布了一篇名为《诈欺神经搜集完毕序列到序列的练习》的论文，提出了此手段可运用于机械翻译。

2015 年，团队声明了此手段同样或许运用于天生图像题目、明白句子因素及管理打算化的几何题目当中。

2016 年，谷歌大脑团队与谷歌翻译团队举办密相符作，将谷歌翻译算法以一种所有端到端的练习体例所代替。该体例缩小了原有体例与人类高质地翻译之间的差异，而这一数字到达了 85%。

正在数周后，谷歌大脑团队又颁布了「zero-shot」翻译体例，纵使是体例之前从没练习过的样本对，机械也或许利市翻译出来。目前，这一体例仍旧利市上线谷歌翻译，而它所统治的说话对数目也正在不竭添补。

Jeff Dean 还额外特意提及了 AI 科技评论于本文起初时提及的作品，这篇颁布于《纽约时报》，原名为《超等 AI 正正在憬悟》的作品详明刻画了谷歌翻译是若何一步步进阶深度练习的。

Jeff Dean 也回头了谷歌大脑正在机械人界限博得的成就，他吐露，守旧机械人的担任算法是通过尽心打算并举办人工编程而完毕的，所以，若何将新的才力「教授」给原有的机械人也成为一个离间。谷歌大脑团队置信，机械人若是能驾御机械练习才力，那么让它自愿驾御这些新的手艺也绝责备事。

正在 2016 年，谷歌大脑团队与 Google X 团队互助完毕了板滞臂的手眼调和功用，并过程 80 万次的抓取实习，让它们正在不竭的练习经过中摄取自学履历，雷锋网此前也做过报道和笼罩。

“随后，咱们寻求了三种机械人练习新手艺的三种大概式样，囊括加强练习、通过机械与物体的交互，以及人类的操作树模等。谷歌大脑团队将正在这些事情的根蒂上络续前行，以完毕让机械人正在纷乱的实际境遇中习得新手艺，并凯旋操纵的主意。”

值得一提的是，为了让其它机械人商酌者也能测试正在该界限寻求，谷歌大脑团队共享了数个机械人数据库。

机械练习有着伟大潜力，囊括运用于医学诊断界限。谷歌大脑同样防备到了这一提高，并正在本年 6 月的美邦医学学会刊物上（Journal of the American Medical Association）颁布了一篇名为《深度练习算法的运用及有用性：因糖尿病引致的视网膜病变》的论文，详明了目前机械练习体例正在疾病诊断上的新成就。「若是没能筛查出早期的视网膜病变，将会有四亿人面对失明危急。通过这项手艺，咱们生机或许助助更众人丁正在眼科大夫稀缺的情形下取得妥贴的查抄。」AI 科技评论相识到，谷歌 DeepMind 目前仍旧与英邦邦度医疗供职编制（NHS）举办了二度互助，将和 Moorfields 眼科病院一同拓荒识别视觉疾病的机械练习体例。

除此之外，谷歌大脑团队也勉力于拓展医学影像的其它界限，并置信机械练习或许正在接下来一年内又好又速地提拔医患的就医体验。

不管是印刷出书、影戏或是电吉他，人们诈欺科技界说媒体内容的制造与分享。正在 2016 年，谷歌大脑树立了一个名为 Magenta 的项目，以寻求艺术与机械智能的灵感火花，并诈欺机械练习足够人类的制造力。

先是用机械练习修树起音乐与图像天生之间的合系，再是文本天生与虚拟实际，Magenta 正正在成为内容创作的最佳天生模子。

谷歌大脑团队通过举办研讨会及博览会的式样，对音乐创作及艺术派头转移等焦点举办研讨。而这些寻求也同样取得了学界的承认， demo 正在岁暮的 NIPS 2016 上取得了最佳奖项的首肯。

「当咱们拓荒出强壮且完好的 AI 体例，并渊博运用于这个天下之时，谷歌大脑团队同样也心系安定与平正。咱们同样生机具有能助助人类更好分解机械出产的用具。」

正在 AI 安定界限，谷歌大脑通过与斯坦福、伯克利及 OpenAI 等机构的互助，颁布了名为《AI 安定的的确题目》的白皮书，提及了人工智能界限大概打算的的确安定题目，而谷歌大脑团队也勉力于正在演练数据的隐私题目、涉及差别项主意隐私界定，以及常识转移手艺方面提出可行的护卫计划。

而正在另一篇名为《监视练习中的机缘平正性》的作品中，谷歌大脑也以 FICO 评分体例为例，测试通过调度演练的预测因子，以避免结果显现不需要的小看。

TensorFlow 于 2015 年 11 月开源，当时动作一个生机机械练习社区都能从中受益的开源平台而存正在。一年来，TensorFlow 仍旧成为了 GitHub 上最受接待的机械练习项目，具有越过 570 功劳者的上万次提交。而得益于社区的功劳，TensorFlow 目前仅正在 GitHub 上就有众于 5000 个与 TensorFlow 干系的项目了。

谷歌大脑团队吐露，TensorFlow 目前仍旧取得了很众商酌团队与大型企业的承认（如 DeepMind），另外正在寻找海牛或助助日本农人选黄瓜等额外的小项目中也博得了喜人的起色。

正在庆贺 TensorFlow 树立一周年之际，谷歌大脑还正在 OSDI 上提交了一篇名为《TensorFlow：大限制机械练习体例》的论文。

通过与编译器团队的互助，谷歌大脑也正在勉力拓荒用于 TensorFlow 的后端编译器 XLA，并仍旧正在此中增添了一个 alpha 版本。

2016 年 1 月，谷歌大脑团队的一名商酌刻意人 Vincent Vanhoucke 正在优达学城上开设了一门免费的深度练习正在线课程。另外，团队还结构了 TensorFlow Playground，这个交互式体例或许通过可视化的式样，助助人们更好地分解大略的神经搜集练习是若何竣事工作的。

正在旧年 6 月，首届 Google Brain Resident 项目正在 2200 名申请者中筛选出了 27 名学员，并正在过去的 7 个月岁月内展开了豪爽原创商酌，并竣事了 21 篇论文。

8 月份，很众谷歌大脑的成员都加入了 Reddit 的 MachineLearning 小组上的 AMA 问答，为网友们解答了机械练习社区及对团队的各类疑义。

正在 2016 年，咱们给与了 46 名试验生（大一面是博士生），他们与团队成员一同展开了商酌。

除了上述公然举动外，谷歌大脑也正在谷歌内部展开事情，以期将机械练习专业及精神浸透到其它产物团队中。谷歌大脑团队生机公司能做为一个全体，给与并诈欺复活的机械练习商酌成就。比方与平台团队合作无懈，为正在 Google I/O 大会上提及的机械练习加快器 ASIC（张量统治单位 TPU）提出了脾气化且高秤谌的主意。这种定制芯片或许正在数目级上提拔机械练习的机能，并渊博运用于谷歌产物中，囊括 RankBrain、神经机械翻译体例，另有正在 3 月份击败李世石的 AlphaGo。

总而言之，对待谷歌大脑团队及谷歌上上下下全数同事与互助伙伴而言，2016 是令人工之眉飞色舞的一年，而团队也同样期望机械练习商酌能正在 2017 年更上一层楼。

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