淺談Google的人工智能的崛起之路

　打敗了傳統(tǒng)編程后，機(jī)器學(xué)習(xí)該如何在 Google 普及

　　Christine Robson 是 Google 內(nèi)外機(jī)器學(xué)習(xí)活動的組織者和帶動者。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)在搜索中獲得成功，對于 Google 而言非常重要，這讓很多人開始真的注意起機(jī)器學(xué)習(xí)來。 而華盛頓大學(xué)的教授 Pedro Domingos 用更直白的語言說：

　　“一直以來，在傳統(tǒng)編程者與機(jī)器學(xué)習(xí)者之間都存在著一場戰(zhàn)爭。結(jié)果機(jī)器學(xué)習(xí)者在戰(zhàn)斗中獲勝了?！?/p>

　　Google 目前的挑戰(zhàn)是要將他們的工程師隊(duì)伍過渡到機(jī)器學(xué)習(xí)的隊(duì)伍，不要求每個人都熟悉掌握機(jī)器學(xué)習(xí)，但起碼需要熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)。 不僅 Google 在這么做，很多其他的公司(比如 Facebook)都在積極邁進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的時代。Google 正在各個名校的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域搶奪人才。 Google 也即將在蘇黎世開設(shè)一個機(jī)器學(xué)習(xí)研究中心，搶奪機(jī)器學(xué)習(xí)人才的戰(zhàn)爭，延伸到了歐洲。

　　基于目前學(xué)術(shù)界并沒有造出很多的機(jī)器學(xué)習(xí)人才，保持這方面的人才就顯得至關(guān)重要。在 Google，這并不是易事。因?yàn)榇蟛糠值捻敿壒こ處熞惠呑佣纪ㄟ^傳統(tǒng)的編程取得成就。但是機(jī)器學(xué)習(xí)所要求的，是全新的思維。編程者一般通過對編程的控制來進(jìn)行創(chuàng)造，但是機(jī)器學(xué)習(xí)要求掌控的是某些具體類型的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，但是這些領(lǐng)域的知識，甚至對于一些頂級的、可以解決復(fù)雜問題的工程師而言，都是陌生的，他們之前也根本不愿意學(xué)。

　　Christine Robson 正在致力于給 Google 的工作人員創(chuàng)造更好的機(jī)器學(xué)習(xí)的環(huán)境:“機(jī)器學(xué)習(xí)與靜止不變的編程不同：你要經(jīng)常給它提供新數(shù)據(jù)，我們要一直更新模型，一直學(xué)習(xí)，要一直添加更多的數(shù)據(jù)，一直轉(zhuǎn)變我們預(yù)測的方式。機(jī)器學(xué)習(xí)就像是一個活生生的、會呼吸的家伙，它和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)編程完全不同?！?/p>

　　但是，Google 對訓(xùn)練工程師學(xué)會機(jī)器學(xué)習(xí)的前景是樂觀的：如今在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的數(shù)學(xué)不算太復(fù)雜，大部分 Google 的工程師都可以學(xué)會。Google 并且建造了類似 TensorFlow 的工具，幫助工程師學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)。TensorFlow 也為 Google 在雇用人才方面增加了吸引力。當(dāng) Google 開設(shè) TensorFlow 公開課時，有 75000 人報(bào)名參加。

　　目前 Google 最大的任務(wù)，就打造更多可以完善這些機(jī)器學(xué)習(xí)工具的人才。他們也在內(nèi)部建立了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，“下一次的課程，已經(jīng)有好幾千的工程師報(bào)名參加?！盝eff Dean 說。