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(dòng)的組織者和帶動(dòng)者。

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

　　“一直以來(lái)，在傳統(tǒng)編程者與機(jī)器學(xué)習(xí)者之間都存在著一場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)。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(guò)渡到機(jī)器學(xué)習(xí)的隊(duì)伍，不要求每個(gè)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(shí)代。Google 正在各個(gè)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(kāi)設(shè)一個(gè)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(zhēng)，延伸到了歐洲。

　　基于目前學(xué)術(shù)界并沒(méi)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?jí)工程師一輩子都通過(guò)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(guò)對(duì)編程的控制來(lái)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(shí)，甚至對(duì)于一些頂級(jí)的、可以解決復(fù)雜問(wèn)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(cè)的方式。機(jī)器學(xué)習(xí)就像是一個(gè)活生生的、會(huì)呼吸的家伙，它和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)編程完全不同。”

　　但是，Google 對(duì)訓(xùn)練工程師學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)的前景是樂(lè)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(huì)。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(kāi)設(shè) TensorFlow 公開(kāi)課時(shí)，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。”Jeff Dean 說(shuō)。