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Google 2015年在機器學習上有哪些重要的布局?

作者: 時間:2015-12-29 來源:雷鋒網(wǎng) 收藏

  2015年7月

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/285037.htm

   Search幫你避開擁堵

    

 

  谷歌宣布將在 Search中開發(fā)一個為用戶提供目標地點人流情況的功能。用戶只要在 Search的搜索框中輸入目標地點,谷歌提供的結果中就包含這一地點未來一周內每天的人流分布情況。據(jù)此,用戶可以免去排隊、等位的煩惱。

  2015年10月

  RankBrain:谷歌利用來排名網(wǎng)頁

    

 

  RankBrain是谷歌開發(fā)的一個機器學習系統(tǒng),幫助優(yōu)化搜索結果。它是谷歌搜索算法的一部分,可以在數(shù)十億網(wǎng)頁中找到與特定查詢內容最相關的網(wǎng)頁。

  投資德國研究中心DFKI

  谷歌通過其德國分公司,對德國人工智能研究中心DFKI進行了投資 。DFKI是一個非營利組織,旗下大約450名科學家、學者和其他專業(yè)人士正在語言技術、嵌入式智能和增強現(xiàn)實等領域開展研究項目。谷歌這一舉措被看為挖掘這個人工智能領域在歐洲的前沿的技術能力。

  開辦深度學習新課程

  谷歌宣布了一項新的“大腦訓練項目”(Brain Residency Program)。該項目的周期為12個月,類似于深度學習方面的研究生或博士生課程。深度學習是機器學習的一個分支,目的是模擬人的大腦。

  2015年11月

  谷歌人工智能幫你回復郵件

    

 

  谷歌推出有別過去郵箱的“自動回復”功能,他們將使用一款新型工具更智能地回復用戶郵件。系統(tǒng)收到郵件后會自動辨別哪些郵件需要及時回復,并且提供三個合適的候選回復答案,用戶可選擇直接發(fā)送,或者編輯完之后再發(fā)送。

  谷歌開源第二代深度學習系統(tǒng)TensorFlow

    

 

  (TensorFlow工作原理)

  谷歌宣布開源第二代深度學習系統(tǒng)TensorFlow。該系統(tǒng)將機器學習算法變成了符號表達的各類圖表,從而有效縮短了重新寫代碼的時間,被用于語音識別或照片識別等多項機器深度學習領域。TensorFlow的命名起源于該系統(tǒng)的運作原理,即復雜的數(shù)據(jù)結構(Tensor)將會被傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進行分析和處理,其性能比第一代人工智能系統(tǒng)快五倍。

  2015年12月

  谷歌開發(fā)人工智能聊天機器人

    

 

  據(jù)稱,谷歌利用人工智能技術和“聊天機器人”技術,正在試圖開發(fā)一款新的移動即時通訊服務,使其能完成一定難度的問答對話。用戶可以發(fā)短信給朋友或聊天機器人,他們會搜尋網(wǎng)絡和其他信息來源來回答問題。

  總體看來,谷歌2015年的人工布局符合“將機器習得技術應用到我們所有的產(chǎn)品之中”的目標。

  一方面,谷歌不斷擴寬覆蓋領域,從傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)延伸到自動駕駛汽車、智能醫(yī)療等領域,從而擴大信息的抓取面,提升信息的積累和輸入。

  另一方面,谷歌不斷加深人工智能科研力度,研發(fā)更高級的深度學習算法,提高圖像識別和語音識別力度,優(yōu)化翻譯功能,開源深度學習系統(tǒng),從而對收集到的信息進行更深層的加工和處理,進行信息輸出。

  兩方面的努力相輔相成,谷歌一步步地將人工智能滲透到其產(chǎn)品的方方面面,繼續(xù)保持自己在行業(yè)的巨頭地位。


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關鍵詞: Google 人工智能

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