Google I/O 2017:李飛飛 ——我為什么對TensorFlow研究云感到興奮

雷鋒網AI科技評論按：谷歌在17日舉行的年度開發者大會上發布了一系列基于人工智能技術的新產品和服務，預示將未來重心將轉向人工智能方面。谷歌云中心—人工智能和機器學習首席科學家李飛飛在大會上發表了演講。以下是雷鋒網編輯對此次演講內容的聽譯。

我（李飛飛）做人工智能研究至少二十年了，可以很實在地說，過去的幾年里是我職業生涯中最興奮的時刻.

人工智能正在改變谷歌所做的一切

人工智能正在擴展人自身的能力。無論是金融業還是醫療健康行業，建立人工智能專業知識都是一項巨大投資，要知道單單靠自己是沒有這個機會的。這就是我為什么加入谷歌的原因，就是為了確保在將來每個人都可以來影響人工智能的發展，解決那些困擾人工智能的問題，保持它的競爭力。換句話說，谷歌稱之為大眾化人工智能。下面用行動來分享幾個例子，首先，谷歌正在開發大眾化算法，通過一個高水平的機器學習ALPS收集數據，讓人工智能變強，可以讓你的應用不費力就可以了解圖像，視頻，音頻和自然語言中的內容。不管你的專業知識是什么水平，你都可以將這些工具立即投入使用，并看到結果。另外，谷歌對開發者自己構建的模型持同等的關注。2015年11月，谷歌開源了tensorflow,它是一個在谷歌中廣泛使用，用于機器學習的軟件框架。今天，谷歌繼續升級，在tensorflow 1.2版本中帶來新的高水平ALPS，只需用你能用到的最好硬件，加上自己的數據就可以立刻來訓練機器學習模型。谷歌鼓勵大家去看TensorFlow說明，會了解的更多。

第二代TPU問世，性能強勁

補充一點，谷歌還推出了云機器學習引擎來幫助大家在云端管理大型TensorFlow訓練和預測工作。當然，不可避免的是人工智能需要大量的計算資源, 這對開發者來說是一個很大的障礙。為了解決這個問題，Sundar今天上午宣布，谷歌已經開發了第二代TPU（tensor processing unit 張量處理單元），可以用它來訓練機器學習模型并且運行第二代TPUs實現了驚人的180萬億次每秒的浮點運算，為驅動機器學習的進步建立了特大數量的數字計算。在今天，用32個世界上市售最好的GPU訓練大規模翻譯模型任務需要一整天，但是使用1/8的TPU pod，只需要一個下午就能完成。TPU規格只是今天要講的一部分。真正的突破在于我們如何讓它們作為一個整體將算法大眾化。

谷歌云平臺把這個不可思議的新硬件提供給大家。你將很快就能租個云TPU，不需要任何的前期資金投入。同樣方式，你也可以在谷歌計算引擎租其他的基礎設施。無論你是在CPU、GPU、還是TPU上運行代碼，我們都努力確保一致的操作體驗和流暢的平臺互通性。如果你對訓練機器學習模型的云TPUs開發的感興趣，可以點擊這個鏈接了解更多。g.co/tpusignup

谷歌的云TPU阿爾法計劃

作為一個人工智能研究者，我可以告訴你，TPU的研究意義是明顯的。舉個例子，當谷歌把云TPU消息分享給哈佛醫學院后，他們很期盼能用上谷歌的TensorFlow研究云在全國范圍內做醫學研究。這就是為什么我對TensorFlow研究云很興奮。更讓人激動的是，谷歌為頂級機器學習研究者提供1000個免費的云TPUs。

谷歌現在正在建立一個用來授權應用（APP）接入tensorflow研究云的程序。

谷歌多年來一直在開發世界上最先進的人工智能技術，云的出現意味著你可以與每個人分享，從創業公司到企業，從醫療保健到零售業，以及他們任意兩者之間。谷歌創造了云人工智能團隊讓人工智能大眾化，大多數強大的AI工具，從你投入使用之時，即伴你一路成長。你在人工智能道路上走的每一步，谷歌都會為你提供支持。

via 雷鋒網編輯楊文聽譯

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