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谷歌大力招揽机器学习人才,AI野心十足

2018-02-08 PrexNext
  • 来源: 网易智能

   2月6日,谷歌在北京举办Think With Google大会。会上,谷歌云AI研发主管李佳发表演讲,重点介绍了两周前发布的Google Cloud AutoML。然而,最值得注意的是,李佳在此次会议上的第一title已经悄然变成了谷歌AI中国中心总裁。会后,李佳博士接受了采访,谈及谷歌AI中国中心的工作以及Google Cloud AutoML的未来发展。
 
  谷歌AI中国中心成立两个多月以后,李佳以“总裁”的新身份亮相。
 
  2016年11月,李佳从Snapchat公司离开,追随自己在斯坦福大学的老师李飞飞一同加入谷歌,任谷歌云AI研发主管。2017年12月,李飞飞在谷歌开发者大会上宣布了成立谷歌AI中国中心的消息,由两人共同领导。现在,李佳成了新部门的执行者和负责人。
谷歌大力招揽机器学习人才,AI野心十足
  谷歌AI中国中心总裁李佳
 
  作为谷歌AI中国中心的领导者,李佳在演讲中晒出了招聘信息,大力招揽机器学习研究员和工程师。在采访中,李佳也表示,谷歌AI中国中心会聚焦在基础研究上,而目前主要工作就是聚集优秀的AI人才。
 
  除此之外,由于李佳和李飞飞都是谷歌云的高管,近期又发布了一个重要的开发工具Cloud AutoML,因此,我们有理由相信,谷歌AI中国中心早期的任务除了招聘之外,还会大力推广谷歌Cloud AI的理念和一系列工具。李佳在演讲中说到,谷歌Cloud AI的目标是推动AI研究和产品研发之间的良性互动。而刚刚发布的Cloud AutoML成为谷歌一个重要的普及AI的工具,它以低门槛的方式为AI产品赋能。
 
  据悉,Cloud AutoML发布两周以来,注册用户已经超过1万个,而且用户的背景也相当广泛。除了零售行业、医疗行业的用户以外,还有很多特别的案例。比如,伦敦动物学会用“相机记录”跟踪世界各地的动物,使用Cloud AutoML Vision自动标注图片,节省了很大的人力标注工作。还有一些环保机构用这个工具来检测垃圾等等。
 
  李佳在采访中透露,Cloud AutoML的研发已经有一段时间了,谷歌云的团队在之前已经做了很多工作。这其中最大的难点,也是最关键的事情是将技术和产品结合在一起。“在研发中,我们还需要考虑到算力和资源需要。最后Cloud AutoML集成了Transfer Learning(迁移学习)和Learning to Learning,这两种技术可以优势互补。”李佳说到。
谷歌大力招揽机器学习人才,AI野心十足
  从AI应用的角度看,Cloud AutoML的确是一个非常方便的工具。如果一个企业定制AI方案,就要去定义算法,收集数据,通常要数个月或者数年才能完成。而Cloud AutoML可以自动生成模型,产品周期被大大缩短,企业的花费也会降低。而且,谷歌还宣称其在图片分类上比专家设计模型效果更好。
 
  在Cloud AutoML Vision(图像)之后,谷歌还将陆续推出语音、对话、自然语言处理领域的Cloud AutoML。
 
  但是,低门槛Cloud AutoML是否在抢AI开发者的饭碗?李佳并不这么认为,她说,“全球只有100万的AI专业人士可以打造自己的算法,但是全球有2100万的开发者可以使用AutoML这样的产品。”李佳表示,Cloud AutoML实际上是为开发者打造的一款产品,它把门槛降低,让更多的开发者可以使用。如果有更多的人使用AI,这些开发者的机会就变得更多,届时将会有更多懂行业、懂产品的人把他们的特长发挥到极致。
 
  对于开发AI的用户,李佳将其分为四种:
 
  第一种是AI的研究者,他们可以用TensorFlow等工具去设计和开发。
 
  第二种是API的用户,这些用户没有数据去做训练,他们需要接口,不会自己开发模型。
 
  第三种用户想定制自己的模型,他们不需要自己去招聘AI人才,不需要数据标注,甚至不需要调参,就能够通过Cloud AutoML定制的自己的模型。
 
  第四种用户多是传统行业,他们根本不知道怎么样用AI,也不知道怎么做,这时候谷歌会与客户深度密切合作,教他们怎么用机器学习。
 
  AI应用的产业非常广,不同的用户有不同的需求。当被问到如何保持Cloud AI在科技巨头中的竞争力,李佳表示,谷歌是一个AI First的公司,谷歌目前所有的产品都是由AI赋能的,AI与Cloud是一个很好的结合,背后是谷歌十几年对于产品的迭代和对AI的理解。我们希望将这些经验分享给用户,让他们也能创造更多的产品。
 
  “AI本身是没有国界的,我们希望未来全世界都可以用到AI的技术。”李佳说到。
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