在Solve With AI上，谷歌再一次對(duì)外展示了AI在應(yīng)用上的進(jìn)展。從主題來看，很明顯地表達(dá)了谷歌希望將AI用于Solve（譯為“解決”）實(shí)際生活中的問題。
谷歌AI的負(fù)責(zé)人Jeff Dean在開場(chǎng)就是分享了一個(gè)實(shí)際生活A(yù)I應(yīng)用的例子：兩位印度的學(xué)生基于TensorFlow開發(fā)出了Air Cognizer這款空氣質(zhì)量分析應(yīng)用，幫助受到空氣污染影響的地區(qū)的用戶了解空氣質(zhì)量信息，從而為空氣污染治理提供幫助。
自從2015年谷歌將TensorFlow開源以來，已經(jīng)獲得超過410萬次的下載，幫助許多開發(fā)者進(jìn)行早期的機(jī)器學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練。而這兩位印度學(xué)生，則是這些來自全世界各地的開發(fā)者的一個(gè)縮影。
借助TensorFlow，谷歌在AI上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從聽說讀寫上獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源，同時(shí)又將這些能力輸出到聽說讀寫上，這些能力又被進(jìn)一步應(yīng)用于實(shí)際生活中，包括災(zāi)害預(yù)測(cè)、疾病篩查、海洋和森林保護(hù)等全球性問題。
Jeff Dean的AI生涯和谷歌的AI使用原則
從有了計(jì)算機(jī)之后，科學(xué)家就開始思考怎么樣能讓電腦變得更加聰明，具備學(xué)習(xí)和推理的能力，從而幫助人類完成更多的工作。
Jeff Dean從小就對(duì)計(jì)算機(jī)和編碼非常著迷。2018年8月，Jeff Dean的本科畢業(yè)論文首次對(duì)外曝光。他本科就讀于明尼蘇達(dá)大學(xué)，專業(yè)是計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。1990年本科畢業(yè)時(shí)，他這篇僅有8頁的畢業(yè)論文被評(píng)為當(dāng)年最優(yōu)等本科論文，被明尼蘇達(dá)大學(xué)圖書館保留至今。
這篇論文顯示，早在29年前，Jeff Dean已經(jīng)開始利用C語言為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編寫并行的計(jì)算代碼。而在“Solve With AI”的分享會(huì)上，Jeff Dean又對(duì)外展示了自己的畢業(yè)照。
“當(dāng)時(shí)，我就對(duì)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)充滿激情，而在今天，包括以后，我更加期待它的發(fā)展?！盝eff Dean說，他之前提到的兩個(gè)印度學(xué)生，他們的作品在30年前是不可能出現(xiàn)的，因?yàn)楫?dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)的技術(shù)遠(yuǎn)不像今天這樣。
在1990年，計(jì)算機(jī)的浮點(diǎn)運(yùn)算能力僅為32 GigaFLOPS，今天已經(jīng)是420 Tera FLOPS。Jeff Dean說：“今天的電腦比1990年的電腦快了超過1000萬倍?，F(xiàn)在AI發(fā)展很快，直接推動(dòng)力是計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度大幅度提高了?！?/p>
1999年，Jeff Dean加入谷歌成為其第20號(hào)員工。今年是Jeff Dean加入谷歌的第二十年，他已經(jīng)成為谷歌在AI上的總負(fù)責(zé)人。他的代表作就是在2011年和吳恩達(dá)一起創(chuàng)建了谷歌大腦。同時(shí)，他也是谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)開源框架Tensorflow的重要?jiǎng)?chuàng)始人之一。
2018年5月在烏鎮(zhèn)，“人機(jī)對(duì)戰(zhàn)”的主角是中國(guó)職業(yè)圍棋九段棋手柯潔和AlphaGo。Jeff Dean當(dāng)時(shí)在第一場(chǎng)比賽后對(duì)外分享了谷歌在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)上的進(jìn)展，這也是他在中國(guó)為數(shù)不多的露面。
從大學(xué)的求學(xué)生涯到加入谷歌至今，年近50歲的Jeff Dean已經(jīng)和AI打了大半輩子的交道。而下一個(gè)階段，他也開始思考機(jī)器和人的關(guān)系，以及AI大規(guī)模應(yīng)用應(yīng)該堅(jiān)持哪些原則，在一定程度上，這也是代表谷歌的態(tài)度。
“我們雖然已經(jīng)在很多領(lǐng)域應(yīng)用了AI，但是我們可以看到，不管在什么領(lǐng)域，AI和人都是相互學(xué)習(xí)的，而人和人之間的互動(dòng)，會(huì)增加我們對(duì)彼此文化的理解?！盝eff Dean認(rèn)為，AI和人并不是互相取代的關(guān)系，使用得當(dāng)就能避免帶來威脅。
谷歌在AI發(fā)展和應(yīng)用上的原則是：對(duì)社會(huì)是有用的；避免制造新的不公平和偏見；安全的搭建和測(cè)試；對(duì)人負(fù)有責(zé)任；保護(hù)用戶隱私；對(duì)技術(shù)水平的高標(biāo)準(zhǔn)等。此外，谷歌反對(duì)那些可能帶來危害的AI應(yīng)用；利用原則帶來直接的傷害；違規(guī)地監(jiān)視用戶以及違反國(guó)際法規(guī)和人類權(quán)利的行為。
“我們已經(jīng)審查了超過100個(gè)項(xiàng)目,并在機(jī)器學(xué)習(xí)的公平性方面培訓(xùn)了數(shù)千名谷歌員工。我們開發(fā)了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)形式,被稱為聯(lián)盟學(xué)習(xí)(Federated Learning)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以讓應(yīng)用程序和各項(xiàng)每個(gè)人工作,而不需要從設(shè)備上收集原始數(shù)據(jù)。”Jeff Dean說。
然而，擺在包括谷歌等超大型互聯(lián)網(wǎng)公司面前的難題依舊存在。根據(jù)多家媒體的報(bào)道，依舊有超過上千個(gè)基于Android系統(tǒng)運(yùn)行的應(yīng)用程序，即使在用戶拒絕授權(quán)的情況下，依然違規(guī)獲取用戶的數(shù)據(jù)。
Jeff Dean認(rèn)為，單靠一些人或者僅僅只是依靠谷歌，也是無法解決這些問題的，這些問題的解決需要更多的人和更多的公司參與其中。
谷歌的全球AI應(yīng)用計(jì)劃
早在2016年之前，谷歌就已經(jīng)開始推動(dòng)AI在實(shí)際生活中的廣泛應(yīng)用?！拔覀兿Ｍ鸄I能在全世界范圍內(nèi)幫助任何需要它幫助的人?！盝eff Dean說。
比如Global Fishing Watch，這個(gè)項(xiàng)目在2016年8月對(duì)外宣布啟動(dòng)，這個(gè)項(xiàng)目主要是監(jiān)測(cè)全球海洋的非法捕撈活動(dòng)，避免人類的過度捕撈對(duì)海洋魚類帶來的毀滅性打擊。
世界海洋保護(hù)組織也是這個(gè)項(xiàng)目的推動(dòng)者之一。至今，已經(jīng)有有超過189個(gè)國(guó)家的4萬個(gè)用戶使用這個(gè)平臺(tái)對(duì)于海洋魚類進(jìn)行監(jiān)測(cè)和保護(hù)?！袄眠@個(gè)平臺(tái)，創(chuàng)造了7個(gè)新的海洋保護(hù)區(qū)。”Jeff Dean透露。
Global Fishing Watch目前目前已經(jīng)覆蓋了超過30萬艘船，使用船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Identification System，AIS）追蹤的數(shù)據(jù)能顯示出船舶的實(shí)時(shí)行蹤，該系統(tǒng)還可以自動(dòng)將船舶行動(dòng)分類為“捕撈”和“非捕撈”。
在疾病預(yù)防和篩查上，谷歌的AI已經(jīng)在肺癌篩查、轉(zhuǎn)移性乳腺癌檢測(cè)和糖尿病眼病檢測(cè)上取得了不小的成績(jī)?！拔覀兿嘈?技術(shù)可以在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響,有助于實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)的民主化,將注意力轉(zhuǎn)回患者自身,并助力研究人員取得更多科研成果和發(fā)現(xiàn)?！惫雀杞】淀?xiàng)目的產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng表示。
肺癌是一種死亡率極高的疾病，導(dǎo)致的死亡人數(shù)超過其他任何癌癥,占全球年死亡率的3%。早期診斷對(duì)于肺癌治療有所幫助,但80%以上的肺癌病例均未在早期被發(fā)現(xiàn)。
谷歌建立了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以分析CT掃結(jié)果并預(yù)測(cè)肺部惡性腫瘤。最新的數(shù)據(jù)顯示，這個(gè)模型檢測(cè)到的癌癥病例增加了5%,同時(shí)假減少了11%以上的假陽性病例。
轉(zhuǎn)移性乳腺癌的檢測(cè)上AI的準(zhǔn)確率同樣高于人類醫(yī)生?！耙粡堘t(yī)學(xué)幻燈片可高達(dá)10億像素級(jí),所以在其中尋找任何東西都猶如大海撈針?！盠ily Peng表示，谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)模型來檢測(cè)病理圖像中的病變，發(fā)現(xiàn)了95%的癌癥病變，而病理學(xué)家至今只能發(fā)現(xiàn)其中的73%。
除了疾病篩查之外，AI對(duì)于自然災(zāi)害的預(yù)防也已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，并且已經(jīng)具有很高的成功率。
聯(lián)合國(guó)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，洪水每年影響超過2500萬人，給全球帶來數(shù)十億美元的經(jīng)濟(jì)損失。而早期的警告系統(tǒng)已經(jīng)能夠避免三分之一的死亡和經(jīng)濟(jì)損失。聯(lián)合國(guó)認(rèn)為，洪水是最容易預(yù)防的自然災(zāi)害。
谷歌的優(yōu)勢(shì)在于，每年都能接觸數(shù)十億的用戶，可以提供非常及時(shí)的預(yù)警信息。機(jī)器學(xué)習(xí)也能夠明顯改善這個(gè)領(lǐng)域，加上累積的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，AI將能夠更大程度降低洪水帶來的經(jīng)濟(jì)損失和傷亡。
收集大量衛(wèi)星的圖像，創(chuàng)造高分辨率的高層圖，以及和當(dāng)?shù)卣献魉鸭恿魉坏男畔?。從而可以進(jìn)行河流行為的模擬，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)十萬次的模擬過程，降低普及的成本。創(chuàng)建出一個(gè)可以進(jìn)行規(guī)模應(yīng)用、高分辨率的水利分析模型。
這個(gè)模型可以提前預(yù)判哪些地區(qū)很容易受到洪水的影響，并對(duì)這些地區(qū)的用戶發(fā)出預(yù)警。
借助于谷歌圖片和地圖的幫助，谷歌利用成像的不同來分析出這個(gè)地圖的景觀、包括山、河流等之間的不同、高度和變化情況，谷歌將90m的分辨率改善至1m。
在印度帕塔爾地區(qū)，谷歌的洪水模型預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為93%?！拔覀儗挠《劝堰@個(gè)模型擴(kuò)展到其他國(guó)家和地區(qū)，從而為全世界提供這些信息。”Sella Nevo表示。
除此以外，谷歌還將AI能力的應(yīng)用擴(kuò)展到了垃圾的識(shí)別與分類、熱帶雨林入侵者的警報(bào)與保護(hù)、瀕危動(dòng)物的保護(hù)等。
Jeff Dean很多次提到科技公司的社會(huì)責(zé)任——除了保護(hù)用戶的隱私，還需要將技術(shù)轉(zhuǎn)化為應(yīng)用的能力從用戶的角度出發(fā)，利用技術(shù)的進(jìn)步為用戶帶來真實(shí)的幫助?！拔覀冞€將繼續(xù)完善我們AI應(yīng)用的原則，并幫助那些需要AI的人。”他說。
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