淺談Google的人工智能的崛起之路

　　不只是 Giannandrea 認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)成為科技的核心。 Google 內(nèi)部的機(jī)器學(xué)習(xí)擁護(hù)者越來(lái)越多。 比如，Google Brain 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Dean，他曾在 Google X 負(fù)責(zé)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究計(jì)劃。這些在 Google 進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)，說(shuō)明了 Google 對(duì)計(jì)算機(jī)的決心和信心。

　　如今在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最領(lǐng)先的為“深度學(xué)習(xí)”算法，這個(gè)算法的模型由人腦啟發(fā)，建立在復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之上。Google Brain 以及 Google 在2014 年 1 月以 5 億美元收購(gòu)的 DeepMind，都在深度學(xué)習(xí)這一塊集中力量開發(fā)。 DeepMind 開發(fā)了 AphaGo，并在圍棋比賽中將人類的冠軍打敗了，這件事激發(fā)了人類對(duì)人工智能深深的恐懼。 Giannandrea 覺得人工智能絕對(duì)不會(huì)把人類趕盡殺絕或者取代人類，但是，它將要深刻地變革我們生活的每一個(gè)方面。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的概念在 Google 絕不是新鮮事。 Google 的創(chuàng)始人一直以來(lái)相信人工智能的力量。十年前，Google 已經(jīng)開始在公司內(nèi)部給工程師教授機(jī)器學(xué)習(xí)的課程。 2005 年的時(shí)候， 研究科學(xué)家 Peter Norvig 開始在每周三在 43 號(hào)樓給感興趣的 Google 工程師講授機(jī)器學(xué)習(xí)。課程如此受歡迎，以至于在 Bangladesh 的工程師熬夜到凌晨，只為了遠(yuǎn)程打個(gè)電話過來(lái)一起聽課。而 2013 年，整個(gè) Google 都意識(shí)到了機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性。

　　隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性在 Google 內(nèi)部崛起，Jeff Dean 也開始認(rèn)真思考：“在過往，我們可能會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)，去改善系統(tǒng)的某幾個(gè)方面。但現(xiàn)在我們真的是要用機(jī)器學(xué)習(xí)去取代整個(gè)舊的系統(tǒng)?！?/p>

　　機(jī)器學(xué)習(xí)正在讓產(chǎn)品有著以往不可想象的新功能。比如去年 11 月發(fā)布的 Gmail 上的智能回復(fù)功能，就是緣起于 Google Brain 與 Gmail 團(tuán)隊(duì)的一次對(duì)話。 Google 一直鼓勵(lì)著這種合作，讓這兩個(gè)團(tuán)隊(duì)保持密切的聯(lián)系。

　　傳統(tǒng)的對(duì)人工智能語(yǔ)言的理解是：人們需要將語(yǔ)言的規(guī)則嵌入到系統(tǒng)，但是在 Gmail 的智能回復(fù)中，這個(gè)系統(tǒng)擁有足夠多的數(shù)據(jù)，它自己就可以學(xué)習(xí)和完善自己。

　　不過當(dāng)這個(gè)團(tuán)隊(duì)在開始測(cè)試智能回復(fù)的時(shí)候，這個(gè)軟件有一個(gè)很詭異的問題：它總是在建議一些不太符合場(chǎng)合的浪漫性的回復(fù)。 當(dāng)它感到困惑的時(shí)候，它就會(huì)開始說(shuō)：我愛你。這不是什么軟件上的故障。這個(gè)錯(cuò)誤可能就是它從人類行為中學(xué)習(xí)而來(lái)的： 如果你處于不知所措或者困窘的狀態(tài)，說(shuō)“我愛你”是個(gè)很好的防范策略。

　克服重重阻力，機(jī)器學(xué)習(xí)滲透到了搜索算法中

　　Greg Corrado 為 Google Brain 的聯(lián)合創(chuàng)始人，正在和其他產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)合作，將機(jī)器學(xué)習(xí)帶進(jìn) Google 的每個(gè)產(chǎn)品。

　　自從去年 11 月發(fā)布智能回復(fù)之后，Gmail Inbox 應(yīng)用的用戶就可以選擇三個(gè)自動(dòng)生成的回復(fù)，而且這些自動(dòng)生成的回復(fù)準(zhǔn)確性一般很高。 現(xiàn)在，從手機(jī)移動(dòng)端的 Gmail 用戶發(fā)出的回復(fù)中，十分之一都是由機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)創(chuàng)造的。 Gmail 的成功只是 Google 成功運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)極小的例子。

　　但是當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)被運(yùn)用到搜索功能，這就是極大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)了。一直以來(lái)，搜索都有運(yùn)用到機(jī)器學(xué)習(xí)，但是很多年以來(lái)，這個(gè)公司最重要的搜索算法，都被認(rèn)為太過于神圣，而不能被機(jī)器學(xué)習(xí)算法所玷污。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于搜索的作用，一直都受到懷疑。

　　這種懷疑，部分源自于一種文化上的抵抗：一直以來(lái)，高超的黑客們都想要對(duì)程序有完全的掌控，而機(jī)器學(xué)習(xí)難免有點(diǎn)太禪意般的“放任自流”。 Amit Singhal 是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的搜索工程師，是傳奇式的電腦科學(xué)家 Gerald Salton 的學(xué)徒，Singhal 當(dāng)年修改了 Google 創(chuàng)始人布林和佩奇的編程作業(yè)，讓他們的程序變?yōu)榭梢粤炕瘮U(kuò)大的工具。 Singhai 對(duì)于把機(jī)器學(xué)習(xí)并入搜索算法，曾經(jīng)抱著懷疑的態(tài)度。 Google 的工程師 David Pablo Cohn 證實(shí)當(dāng)時(shí)他們用機(jī)器學(xué)習(xí)提高搜索的沮喪的嘗試：

　　“Amit Singhai 的算法當(dāng)時(shí)是世界上最棒的，我們只能通過復(fù)制他的想法來(lái)做好。當(dāng)時(shí)我們找不到任何比他的方法要好的東西?！?/p>

　　到 2014 年早期的時(shí)候，Google 的機(jī)器學(xué)習(xí)專家們繼續(xù)挑戰(zhàn)這種局面。結(jié)果，機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)成為了搜索的一個(gè)核心部分：通過看用戶是否點(diǎn)擊了搜索詞條，來(lái)判斷搜索呈現(xiàn)的結(jié)果是否更好地匹配搜索的詞條。

　　如今，機(jī)器學(xué)習(xí)所建立的搜索匹配的成果 RankBrain，已經(jīng)是搜索算法的一部分。RankBrain 于 2015 年 4 月的時(shí)候上線。 Google 一直以來(lái)對(duì)于搜索功能如何運(yùn)作都是閃乎其辭，但是 Jeff Dean 很明確地說(shuō)：“RankBrain 這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)物在每一次檢索中都發(fā)揮作用，并且在大部分的檢索中影響著排名。”

　　并且，這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法證明是非常有效的。 每一次的 Google 搜索都要用上幾百個(gè)信息點(diǎn) (比如，用戶所處的地理位置，以及頁(yè)面的標(biāo)題是否與搜索詞條匹配)，而 RankBrain 提供的信息點(diǎn)，是所有信息點(diǎn)中的重要性排在了第三。