­　　Google 的人工智能：讓流動的信息產(chǎn)生智能

­　　早在 2001 年，拉里佩奇對于 Google 的定位就是人工智能。這個理念源于拉里·佩奇的恩師威諾格拉德，上世紀(jì) 70 年代，威諾格拉德曾作為MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室的一員，一門心思要制造與人類思維匹配的智能。然而威諾格拉德看到所謂人工智能在各個領(lǐng)域的潰敗，同時又受到加州大學(xué)伯克利分校教授塞爾斯「中文房間」理念的啟發(fā)，最終退出這個領(lǐng)域。

­　　1998 年，威諾格拉德和他的學(xué)生拉里·佩奇、謝爾蓋·布林及其導(dǎo)師拉杰夫·莫特瓦尼聯(lián)合發(fā)布了一篇學(xué)術(shù)論文《你能用自己口袋里的論文做什么？（What Can You Do with a Web in Your Pocket?）》，該論文提出了谷歌搜索的產(chǎn)品原型。同年，佩奇和布林從斯坦福大學(xué)畢業(yè)，創(chuàng)立谷歌，通過改善人類信息組織和發(fā)現(xiàn)的方式，創(chuàng)造一種可以為人類服務(wù)的智能方式。

­　　該論文的概念也體現(xiàn)在 Google 的 Slogon 里：「整合全球信息并為其使用」。因此 Google 對于信息背后的智能方式有著天然的熱愛，硅谷資深記者 Steven Levy 在六年前探訪Google 總部后這樣寫道：

­　　Google 搜索的最大創(chuàng)新是引入新算法 Page Rank。而網(wǎng)絡(luò)搜索是一個多方過程。

­　　首先，谷歌機(jī)器人獲取每個可訪問網(wǎng)站的內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)將被分解成一個索引（通過文字進(jìn)行組織，就像書本的目錄），這樣就可以根據(jù)內(nèi)容找到任何頁面。每當(dāng)用戶鍵入一個查詢，谷歌就會在索引中搜尋相關(guān)頁面，然后返回一個包含多達(dá)數(shù)百萬頁面的列表。最復(fù)雜的是對列表進(jìn)行排序，也就是決定哪些頁面應(yīng)該出現(xiàn)在最上面。

­　　此時，上下文便有了用武之地。所有搜索引擎都會引入上下文，但沒有一個像谷歌那樣引入得那樣多、應(yīng)用那樣自如。PageRank本身也是一個信號，同時也是頁面的一個屬性(指其相對于其他網(wǎng)頁的重要性)，該屬性可以幫助確定其與查詢內(nèi)容的相關(guān)性，其中的一些信號在現(xiàn)在看來是顯而易見的。

­　　2012年，Google 提出了知識圖譜，所謂知識圖譜，簡而言之就是一種深度挖掘搜索詞潛在的知識關(guān)系，來呈現(xiàn)更結(jié)構(gòu)化的搜索結(jié)果。比如當(dāng)你搜索硅谷，你所看到的不僅僅是關(guān)于硅谷的網(wǎng)頁信息，還提供結(jié)構(gòu)化及詳細(xì)的關(guān)于主題的信息，下圖的右側(cè)就是 Google 的知識圖譜：

­　　將雜亂無章的網(wǎng)頁到結(jié)構(gòu)化的實(shí)體知識，搜索引擎可以通過知識圖譜給用戶提供更具條理的信息，甚至順著知識圖譜可以探索更深入、廣泛和完整的知識體系，讓用戶發(fā)現(xiàn)他們意想不到的知識。Google 高級副總裁艾米特·辛格博士一語道破知識圖譜的重要意義所在：「構(gòu)成這個世界的是實(shí)體，而非字符串（things, not strings）」。

­　　根據(jù) Google 官方的說法，知識圖譜的信息來自許多來源，包括CIA的世界概況，F(xiàn)reebase 和維基百科，通過知識圖譜，Google 在踐行「整合知識并使其可用」方面邁出了堅實(shí)的一步。

­　　2011 年開始，Google 引入深度學(xué)習(xí)框架。深度學(xué)習(xí)并非什么新技術(shù)。上世紀(jì)60年代發(fā)明后，先后在 80 年代和 90 年代初期流行過一整，但隨后就逐漸消沉。但在 Google 看來，深度學(xué)習(xí)需要的海量數(shù)據(jù)恰好也是 Google 最擅長的領(lǐng)域，與此同時，對于計算能力的高要求也是 Google 自身技術(shù)架構(gòu)足以應(yīng)對的。

­　　深度學(xué)習(xí)最開始由吳恩達(dá)推動的Google大腦計劃，Google 技術(shù)大拿 Jeff Dean 也參與其中。當(dāng)時想通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提升技術(shù)水準(zhǔn)，但并沒有把研究做成像大學(xué)象牙塔那種，而是結(jié)合 Android、Gmail、圖片去改進(jìn)產(chǎn)品解決真正問題。

­　　2012 年 6 月，《紐約時報》率先報道了 Google 大腦項(xiàng)目，吸引了公眾的廣泛關(guān)注。公眾第一次了解到，利用16,000個CPU Core的并行計算平臺去訓(xùn)練含有10億個節(jié)點(diǎn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN，Deep Neural Networks），使其能夠自我訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)對2萬個不同物體的1,400萬張圖片進(jìn)行辨識。

­　　到了 2012 年年底，在業(yè)界關(guān)注的圖片分類的競賽 ImageNet 中，Google 一支采用深度學(xué)習(xí)的精英團(tuán)隊(duì)完敗給 Geoff Hinton 手下的博士生團(tuán)隊(duì)。這也促使 Google 重新開始認(rèn)識深度學(xué)習(xí)帶來的巨大價值，一年后，Google 高價收購了 Geoff Hinton 的團(tuán)隊(duì)，并全面開始在產(chǎn)品里部署基于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)。

­　　從早期基于 page Rank 的搜索技術(shù)到引入知識圖譜以及全面整合深度學(xué)習(xí)，Google 一遍遍地將互聯(lián)網(wǎng)上的原始信息、基于 Android 系統(tǒng)收集到信息、利用Google 服務(wù)（ 搜索、Gmail、Youtube）搜集的信息清洗、過濾、重組，寄希望于從這些「0和1」的組合里找到智能的存在方式。

­　　2014 年 10月，Google 推出 Gmail 的「進(jìn)化版」—— Inbox，這是一個基于對郵件自動掃描后的重新展示，自 Inbox 的幫助下，用戶收件箱里的郵件可以自動被歸類到「旅行」（如機(jī)票郵件）、「財務(wù)」（如信用卡賬單）、新聞資訊（如各種網(wǎng)站的訂閱） 。2015 年的 Google I/O 大會發(fā)布的 Google Photo 令人震驚。Google 開辟了對于照片處理的新方式，基于深度學(xué)習(xí)的算法，Google Photo 可以自動識別、分類，并支持自然語言搜索。

­　　Google ：把雞蛋放在多個籃筐

­　　直到 2015 年夏天 Google 宣布重組，或許很多人還沒有意識到這家公司的業(yè)務(wù)有多繁雜，在新的 Alphabet 架構(gòu)下，新 Google 聚焦在在線業(yè)務(wù)和 Android 產(chǎn)品線以及云服務(wù)。尤其是在 Google 商業(yè)模式即將轉(zhuǎn)型的大背景下，人工智能或許將出現(xiàn)在更多的 Google 產(chǎn)品里。

­　　長期以來，Google 的盈利渠道都是廣告。在今年 4 月財報電話會議上，Google CEO 桑達(dá)爾·皮查伊公開表示：Google 將加快云計算業(yè)務(wù)發(fā)展，并計劃在 2020 年使云計算業(yè)務(wù)超過廣告業(yè)務(wù)。就在皮查伊上述表態(tài)的前后，Google 云計算服務(wù)簽下了Netflix、Spotify 這樣代表未來的企業(yè)級大客戶；并挖來曾一手打造 VMware 的 Diane Greene 來統(tǒng)領(lǐng)云計算團(tuán)隊(duì)。

­　　2016 年 7 月的騰訊「云+未來」大會上，馬化騰這樣定義未來：「未來互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)就是利用人工智能在云端處理大數(shù)據(jù)?！惯@實(shí)際上也是Google 在做的事情。皮查伊的這一幅手牌就是 Google 構(gòu)建的云計算生態(tài)。今年的Google Next 云計算大會上，Google發(fā)布了面向開發(fā)者的新機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，并開放語音識別API等等，如果再加上去年推出的 TensorFlow 平臺，Google希望通過將這些人工智能的服務(wù)模塊化、開放化，讓云計算的PaaS 層、IaaS 層的服務(wù)都具備人工智能屬性，從而能夠快速完成數(shù)據(jù)處理。

­　　DeepMind 則是 Google 的另一個秘密武器。日前，Google 宣布在數(shù)據(jù)中心的節(jié)能方案中采用 DeepMind 的算法，效果顯著。根據(jù)官方的數(shù)據(jù)顯示，這項(xiàng)技術(shù)幫助該公司將電力使用效率(PUE)提升了15%，與使用效率提升同時帶來的則是耗電量的下降，如果能將數(shù)據(jù)中心的耗電量降低10%，便有可能在幾年時間內(nèi)為 Google 節(jié)約數(shù)億美元電費(fèi)。而進(jìn)一步來看，倘若 Google 能在數(shù)據(jù)中心節(jié)能方面不斷優(yōu)化，其云計算的價格極有可能繼續(xù)下降，在云計算服務(wù)目前還處在價格敏感階段的時候，Google 的想象力還很大。

­　　總結(jié)

­　　上世紀(jì) 60 年代，包括約翰·麥肯錫、馬文·明斯基在內(nèi)的人工智能先驅(qū)們堅信，只需十年時間就足以制造一種可以匹及人類智能的智能。后來的故事大家或許都知道了，半個多世紀(jì)的時間，人工智能在寒冬與初春的交替中緩慢前行。現(xiàn)在，在算法逐步成熟、數(shù)據(jù)量增加以及計算能力突飛猛進(jìn)的幫助下，我們或?qū)⒂行乙娮C一次最接近人類智能的智能。

­　　與過往不同，這一次的智能誕生在每個人的手里緊緊握著的智能手機(jī)。本文并沒有去對比其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭，包括微軟、亞馬遜、Facebook 以及中國 BAT 的布局和思路，但無一例外，你能感受的這些智能都或多或少地在你的指尖呈現(xiàn)。

­　　從計算普及到交互進(jìn)化，蘋果和 Google 在兩條不同的道路上快速前進(jìn)，相比來說，包括微軟、亞馬遜、Facebook 在內(nèi)的人工智能計劃都與 Google 類似，而堅守「隱私價值觀」與「設(shè)備智能」 的蘋果，似乎并沒有同盟者……雖說殊途同歸，但觀察以及見證他們的行進(jìn)故事，也頗具意義。