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在用安卓开源系统改变了移动世界之后，谷歌希望用开源机器学习系统tensorflow改变人工智能领域。
“对我来说，机器学习就是让人类不用像机器一样做事。”11月10日，在谷歌宣布开源第二代机器学习系统的第二天，谷歌母公司alphabet的董事长埃里克施密特通过视频告诉了包括《中国商业新闻》在内的媒体。
面对在场的媒体，施密特举了一个例子:“你们都是记者，你们必须不停地在电脑上打字，而不只是听和说。为什么我们不能让机器做重复性的工作，比如制造和大量的打字工作？”他预测，在谷歌宣布开源的第二代机器学习系统后，特别是在医疗、游戏和教育领域，机器学习将发挥巨大的作用。
机器学习背后的黑色技术
机器有学习能力有多重要？谷歌科学研究员gregcorrado做了一个比喻:“机器学习就像一个火箭助推器，大量的数据是火箭的燃料。”
谷歌机器学习的原理是使用大量的计算机来模拟人脑中的“神经元”，形成一个人工神经网络。它不需要大量的研究人员来帮助计算机标记事物之间的差异。只要为算法提供大量数据，“神经元”之间的关系就会发生变化，这样数据就可以自己说话，组成“神经网络”的机器就可以自动学习和识别数据，并在新的输入中找出与所学概念相对应的部分，从而达到机器学习的效果。
例如，当人们需要一台计算机来区分图片内容时，每个人工神经元将把捕获的信息传送给被设定为“决策者”的神经元。他们最终将通过查看下层所有神经元提供的信息，结合案例分析、数据和算法得出结论。
事实上，谷歌对机器学习的研究可以追溯到7~8年前语音技术的开始。然而，施密特透露，机器学习已经在计算机视觉领域取得了突破。
三年前，谷歌科学家杰夫？在接受《中国商业新闻》采访时，杰夫丁透露，“谷歌”实验室通过连接16000个计算机处理器，创建了一个用于机器学习的神经网络系统。人们发现，这个系统自己创造了猫的概念，并教会自己识别猫，这就是所谓的“自我学习”。
然而，当时谷歌机器学习只是一个实验项目，仅限于简单的认知工作。几年后，谷歌的机器学习系统已经从第一代机器学习系统“dist credit”升级到第二代tensorflow系统，前者在谷歌应用程序中识别语言和图片，后者已应用于gmail、谷歌照片、谷歌翻译(Google Translation)、youtube和其他产品。
谷歌研究员格雷格拉多告诉记者，利用机器学习技术，gmail邮件服务的垃圾邮件拦截率提高到99.9%，误报率下降到0.05%。这背后的原因是机器学习被引入到垃圾邮件过滤器中，它可以通过分析计算机上的大量电子邮件来识别垃圾邮件和网络钓鱼邮件。更重要的是，机器学习可以适应不断变化的情况，除了使用预设的规则拦截垃圾邮件和网络钓鱼邮件，它还可以在运行过程中自行创建新的规则。
另一个可以代表这项技术的最新产品是谷歌在gmail上引入的smartreply功能。Smartreply是基于谷歌机器学习系统，它分析大量电子邮件的场景、写作风格和写作情绪，从而帮助用户过滤适合上下文的简短回复句子。
“一小步”和“一大步”
"在谷歌内部，机器学习现在是谷歌搜索中第三重要的技术."格雷格拉多告诉记者，人工智能意味着科学家希望机器变得更聪明，并从经验和数据中学习。"手动给机器编程显然不会使它自己学习更有效."
然而，实现机器学习的训练过程仍然很长。在这个过程中，机器需要做大量的测试、调整和适应工作，并且很可能会犯一些人们不大可能犯的错误。
这就是为什么谷歌向拥有大量编程能力的行业工程师、学者和技术人员打开了机器学习系统的大门。我们希望业界能够利用各种机器学习算法实现张量流，并改进其在各种场景中的应用。
“例如，如果计算机视觉比人好，为什么人们要开车？这台机器应该被驱动。现在是医生在看x光。如果你将来让机器看到它，它会做出更准确的诊断吗？”施密特说:“在开源之后，如果全世界的聪明人都能给谷歌提供良好的反馈，谷歌将会有更好的发现，使产品和服务更加完美。”
他还提到，机器学习非常擅长预测时间序列中事件的发生，他对机器学习在医疗、游戏和教育领域的价值尤为乐观。“甚至我们竞争对手的团队也会使用它，这就是谷歌与众不同的原因。"
对于目前谷歌机器学习的开放策略，格雷格拉多说，一方面，谷歌的开放机器学习鼓励每个人从不同的角度学习。即使在谷歌内部，这也不仅仅是一种机器学习的方式；另一方面，谷歌与学术界、商界和不同的实验室合作，如facebook和百度。
同时，他认为机器学习不是魔法。不要盲目地认为机器学习比没有机器学习好。它只是一个工具，让研究人员不用重写代码就能转换他们疯狂的想法。
然而，当机器可以像人脑一样思考时，我们应该如何对待机器学习的伦理问题？未来的机器人(报价300024，购买)会像电影《少数派报告》中那样扮演“坏人”的角色吗？
施密特的回答是:“只有在电影中，机器人才会被设定为坏人。”在现实世界中，可以通过算法制定一些规则来确保它能够正确工作。”
