一文为你解读谷歌与 学习的不解之缘

雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：现今， 学习的应用非常普遍，而谷歌一直是使用 学习的一股强大力量，Forbes上的一篇文章详细介绍了谷歌在 学习上的应用。跟着雷锋网 AI科技评论来看看谷歌究竟将它运用在了哪些地方？

学习属于人工智能领域，在这个领域，真正的奇迹正在发生。

一直以来，虽然计算机的运行速度很快，但它并不聪明——它没有能力从犯的错误中学到经验，必须得到精确的指令才能执行任务。

什么是 学习

学习涉及到构建出人工神经网络，这种网络会试图模仿生物的大脑来分类和处理信息。

学习中的“ ”意味着使用多层堆叠的神经网络，这种数据处理结构被称为 神经网络。 神经网络这种复杂的结构，让它在处理数据时能更彻底、更精确，优于之前其他的人工智能技术。

学习已经在人工智能的最前沿推陈出新，现在的许多应用中都有它的身影。

随着数据量的不断增加，处理技术变得越来越便宜，社会上的更多领域可能会受到影响。下面我们来看看Google这个先驱是如何在众多产品和服务中使用 学习的。

谷歌正在使用 学习技术

谷歌一直是支持使用 学习技术的一股强大力量。 学习如今在前沿应用中非常普遍，它几乎与人工智能是一个意思了。原因很简单——它的效果明显。运用 学习，可以破解困扰数据科学家几十年的难题，比如语音和图像识别，以及自然语言生成问题。

2011年，谷歌成立谷歌大脑项目，这是他们首次公开对 学习潜在可能性的探索。第二年，谷歌宣布他们已经建立了一个神经网络，用来模拟人类的认知过程。这个网络在16000台电脑上运行，在学习了大约1000万张图像之后，它能够成功识别出猫。

2014年，谷歌收购了英国 学习初创公司DeepMind。

DeepMind将现有的机器学习技术和神经科学的前沿研究联系起来，开创了一种新的研究方法，让系统更精确，就像大脑一样有了智力。

DeepMind研发出了Alpha Go，为了验证算法执行任务的能力，他们让系统玩电子游戏，后来又让系统下围棋，在这个过程中他们发现系统的技术越来越高超。

谷歌在邮件服务中是如何使用 学习的?

当证明了 学习在实验室和游戏竞赛中很有效果之后，谷歌悄然将这项技术推向了更多的服务领域。

第一次实用是在图像识别中，可以用它对谷歌索引出的互联网上的数百万张图片进行分类。这样做可以让图像分类更精确，从而为用户提供更准确的搜索结果。

谷歌目前在 学习的研究中，在图像分析领域的最新突破是图像增强。这包括重建或填充图像中缺失的部分，这种功能是通过从现有的数据中推断，以及利用学到的其他类似图像实现的。

Google Cloud Video Intelligence向用户开放视频分析功能。用户将视频传到谷歌服务器上之后，这个平台可以对视频的内容进行分割和分析，可以自动生成摘要，如果视频内容有可疑之处，AI甚至还会发出安全警报。

语言处理是谷歌运用 学习的另一个服务领域。谷歌AI语音识别助手运用 神经网络来学习如何更好地理解语音指令和问题。谷歌大脑开发的技术已经在这个项目中有所运用。

最近，谷歌的翻译服务也运用了谷歌大脑开发的技术。在新的谷歌神经机器翻译系统上进行翻译，可以将一切都任务都转移到 学习环境中。

另外，运用谷歌大脑的技术，可以在Youtube上提供更多个性化的推荐。当我们在谷歌的服务器中浏览内容时，它会监控和记录我们的浏览习惯。已经有数据显示，为用户推荐他们想要看的视频是提高用户留存率的关键，留住了用户之后就有源源不断的广告费了。 神经网络能充分的用来研究和学习用户的习惯和偏好，不断推荐用户喜欢的内容。

雷锋网 AI科技评论编译整理。

via：Forbes

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