巨兽谷歌的新战争：要创建AI世界的安卓？
发布时间：2021-11-04 17:23:41 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：2011年，苹果创始人乔布斯去世之前，忠告时年38岁的拉里佩奇，谷歌想要做的太多了。佩奇反驳：是你做得还不够多。如果我们只是在做以前做的事情，不尝试新的东西，我会有一种犯罪感。 谷歌大脑（Google Brain）总负责人、谷歌成长过程中的关键人物Jeff Dean
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有关“改造世界”这件事情，谷歌曾在移动互联网时代做到过这件事情：全世界超过85％智能手机搭载的安卓操作系统，彻底改变了人们使用移动终端的方式。
在过去两年的时间里，谷歌将公司内部开发和采用的机器学习技术整理到了一起，命名为TensorFlow。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和范例的框架，被Google几乎所有产品采用。
包括Jeff Dean在内的多位谷歌受访者向《财经》记者表示，谷歌要把TensorFlow打造为人工智能时代的“安卓”。从商业的角度来说，这个说法成立；从技术角度来说，TensorFlow是一套开源学习框架，类似java，而安卓则是一套开源操作系统。
TensorFlow前身为谷歌第一代深度学习系统DistBelief。但DistBelief仅是一个谷歌内部系统，与谷歌内部的基础架构联系紧密，而且仅仅专注于神经网络算法。经过一番改造，2015年11月，谷歌推出开源深度学习平台TensorFlow（单机版）。
2017年2月，谷歌在美国加州举办首届TensorFlow开发者峰会，并发布TensorFlow 1.0版本。新版本在建立和训练神经网络方面，速度要比第一代系统快5倍，能支持多种硬件平台，甚至能在手机上部署。
TensorFlow好比赋予AI能力的乐高积木，外部开发者和使用者可以根据不同的需求选取不同的积木，搭建成自己想要的AI产品。
目前，在世界上最大的开源软件社区Github上，谷歌TensorFlow受开发者欢迎程度和代码活跃程度遥遥领先于其他开源AI平台，全球各地开发人员每周上传的代码超过上万行。一位TensorFlow开发者对《财经》记者说，对于开源软件来说，这是生命力的体现。
AI初创公司杉数科技高级副总裁勒雅告诉《财经》记者，与其他开源深度学习平台相比，TensorFlow优点是社区强大，功能齐全，通用性和架构设计好，易于部署，适合大规模产品。
但TensorFlow也处于起步期，杉数科技资深技术人员邓琪告诉《财经》记者，因为追求通用性，TensorFlow在灵活性和速度、接口设计等一系列性能指标上不如其他一些平台，这给其他开源平台留下发展机会。
杉数科技是一家AI公司，在前期考察权衡之后，最终转向基于Python语言自行开发了机器学习和数值优化平台。严格意义上说，它不属于TensorFlow阵营。
勒雅说，谷歌在TensorFlow上野心很大，开源TensorFlow绝不只是将源代码贴出来就算了事，而是要吸引、带领全世界的开发人员对TensorFlow进行不断更新，使之成为最大的深度学习平台，成为全球AI开发平台的事实性标准。
如果能够做到这点，全世界AI产品将继续流淌谷歌的血液，并将潜在的财富源源不断引流至谷歌，就如今天绝大多数智能手机中搭载着谷歌安卓操作系统一样。
Jeff Dean说，人工智能虽然无法直接给谷歌带来收入，但是其他使用了人工智能技术的谷歌业务所搭载的广告收入可以反过来补贴研发的投入。
谷歌因此对TensorFlow社区投入很大，宣传力度也大。相比之下，一些出自学术机构或个人之手的开源深度学习平台虽然在某些地方可能优于TensorFlow，但很难保证后期有持续的人力物力去投入。
多位行业人士向《财经》记者表示，谷歌开源AI平台也是明智之举，AI产业还处于发展早期，仅凭谷歌一己之力难以带动产业，作为平台厂商当务之急是做大生态。
谷歌开源TensorFlow也促使其他大公司开源自己的深度学习平台，AI行业的准入门槛因而大为降低，因为谁都可以将它的源代码拿过来研究和使用，为大批创新AI应用的诞生提供了基矗例如，本土AI创业公司出门问问正使用TensorFlow去训练语音助手。
MIT斯隆管理学院的教授Michael A. Cusumano此前评价，即便TensorFlow开源平台本身不赚钱，但如果它能获得成功，也将成为谷歌的赚钱机器。
“未来各行各业都需要用机器学习和人工智能来帮助它们发展商业，但这个世界上真正有能力雇佣机器学习科学家的公司非常少，可能只有几千家。”Jeff Dean对《财经》记者说，“谷歌的意义也在于此。”
勒雅则解释说，如果要使用TensorFlow更高级的功能，最好能结合使用谷歌的公有云（不免费）。AI需要强大的计算力，谷歌云为能提供更强大的计算力，研制了AI专用芯片TPU。谷歌实际为AI应用开发者提供了从芯片到云到深度学习平台到周边软件一全套的工具与服务。
当然，谷歌云目前没有进中国，中国的AI公司几无可能跨境使用谷歌云，因为数据传至境外有可能违反最新出炉的《网络安全法》。这给百度、、阿里发展自己的AI平台和云服务留下了一个缓冲地带。
谷歌一直希望将TensorFlow打造成AI时代的安卓系统。
出门问问是一家提供语音助手产品与服务的AI创业公司，其创始人兼CEO李志飞告诉《财经》记者，谷歌安卓的成功经验有三点：一是定义了一个标准，大家都按照这个标准去开发应用；二是有活跃的社群，开发者在社群里互相解答难题，分享开发经验，甚至都不需要谷歌官方的帮助；三是有丰富的上下游产业链支持，上游有各种手机适配，下游有大量的应用开发者，而且开发者也能赚到钱。
TensorFlow同样在往这个方向上走。相比安卓，TensorFlow在努力成为事实标准，社群建设程度也还可以，但上下游产业链还不丰富。更重要的是，其他科技巨头和科研机构也在力争这个领域的机会，如微软有DMTK、Facebook有Torchnet、百度有Paddle，等等。
近日，微软集团与Facebook宣布达成战略合作关系，双方将共同建立开放式神经网络交流（ONNX）格式，AI应用将能在双方的开源平台上自由切换。多位行业人士表示，这是两家联手防止谷歌一家独大的体现。
李志飞认为，短期内各个开源AI平台都有机会，但长期来看，平台级的产品不会超过两三家，除了谷歌，亚马逊和微软也有机会，因为两者均有强大的公有云，而AI离不开强大的计算能力。勒雅则认为，胜出的一定是那些易于学习和使用的深度学习平台。
至于中国AI公司，李志飞认为，将来会有大量AI应用诞生，但是近期很难产生世界级的，能与谷歌争锋的深度学习平台厂商。
谷歌的目标不仅是将AI变成谷歌体系所有产品的基因，更大的野心在于塑造一个“通用型人工智能”新秩序，谷歌则是这个秩序的主导者。Jeff Dean预测，通用型人工智能世界的塑造可能需要15年时间。
新架构下的创新路径
此前十数余年，谷歌擅长面向单个消费者的创新产品，但要深入到行业，发展行业用户，谷歌需要更多改变
Lily Peng是谷歌产品经理，她看起来很年轻，却已是一对双胞胎的母亲。同时她也是一名医学科学家，她的团队在谷歌内部的任务是将深度学习的技术与医学相结合。
谷歌内部有很多像Lily这样的跨界人才，为了确保技术能够落地在不同的细分行业里，同时具备技术能力和行业经验的人才必不可少。
Lily的团队最开始与印度的医院进行合作。在印度，不少医院发现很多糖尿病患者会引发视网膜病变，而由于缺少受过专业训练的眼科医生，无法高效地对患者眼底图像进行解读。
Lily的团队对印度的一些医生进行了算法培训，其中包含了图像识别技术，来帮助医生解读患者的眼底图像。“我们的算法结果与专业的眼科医生得出的结果几乎没有差别。”她对《财经》记者说。
这一技术的落地基于Tensorflow平台，通过TensorFlow平台算法组合，他们不仅能帮助进行眼底检查，还能对癌症进行图像检查。
作为一个女性员工，Lily能感受到公司对她的支持。“谷歌给了我六个月的产假，”Lily告诉《财经》记者，“充分休整之后，我又迅速地融入团队。”
在加入谷歌之前，Lily曾在一家创业公司就职。在谷歌，她并不需要像一个普通的产品经理那样，考虑产品赚钱的问题。“我们只需要作为一个研究人员，专心研发医学解决方案即可。”
谷歌有一个被外界争相模仿的传统——为了激发员工的创新能力，每个员工都有20％的自由时间可以关注任何你感兴趣的领域。2004年，佩奇和谢尔盖·布林在谷歌的IPO招股书上强调了这个著名的管理哲学，“我们鼓励员工在完成本职工作之余，利用20％的时间来做任何他们认为对谷歌有益的事情。”
这确实为谷歌的创新带来了价值。谷歌法国巴黎部门两位工程师利用谷歌 “20％时间”，将纸板作为主材料，花费六个月时间开发了一款VR头显。2014年6月，谷歌对外推出这款头显，命名为“Cardboard”，而这款头显成为了不少手机VR公司竞相模仿的鼻祖。
甚至在VR行业中，这已经成为一种VR头显的主要类别——低成本的手机VR盒子统称为Cardboard。
需要厘清的一个事实是，并非所有的谷歌员工都认同“20％时间”规则。 （编辑：淮安站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |