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无对手的谷歌都着急 AI 变现: 不盈利才没未来

2018-02-02 19:41:00 0 企业思维 | , ,

公众号/AI前线

作者| Max A. Cherney

编译 | 奚甜甜

编辑|Emily

AI 前线导读:Alphabet 旗下的谷歌公司历经数年,花费几十亿美金,在其所有的业务中融入了机器学习。

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“谷歌,请给我展示果酱甜甜圈的图片。”

这条要求展示美味油炸糖果图片的指令是由谷歌助手向谷歌智能手机 Pixel 2 发出的。数年来,用户们一直通过 Alphabet 公司的搜索引擎来执行这种类型的指令。而在幕后,回复这种询问类型的指令使用了大量的机器学习技术,这些技术是由谷歌公司花费数年的精力和数十亿美金开发出来的,谷歌希望这些技术能够成功敲开人工智能领域的大门。

为了实现这种图片识别功能,这款软件需要部署图像内容分析系统、语音识别系统,以及许多涉及到机器学习和人工智能的技术,其中大部分技术都是由谷歌创建的高科技数据中心来实现的。同时,该公司决定开发配套该软件的硬件系统,而且计划在 2018 年开始将其服务功能融入到新业务中。

自 2013 年以来,Alphabet 增加了公司基础设施的支出,投入约 573.6 亿美元——约为每年 100 亿美元。自 2015 年 Sundar Pichai 接任谷歌首席执行官一职以来,Alphabet 已经在这一领域投入了 300 亿美元,其中可能包括投入到数据中心的那一部分。谷歌助手、云业务部门以及以人工智能为基础的消费者硬件业务的计算能力都依赖这个数据中心。

据 Alphabet 的预测,未来我们将会迎来一个人工智能的世界。在旧金山举行的秋季发布会上,Pichai 公开了他们的具体想法:开发出一系列以人工智能技术为基础的硬件产品,这些产品会接受由人类发出指令。

2017 年初,Pichai 在一份简短的声明中表示:“由于使用环境越来越全球化,交互越来越简单,计算正在从移动优先转向人工智能优先。而且通过机器学习取得的进步让计算变得更加智能。”

换句话说,谷歌已经在人工智能和机器学习方面投入了数十亿美元,他们还会继续投入。

谷歌云技术的总裁 Tariq Shaukat 在接受 MarketWatch 电话采访时表示,“Pichai 的意思是,现在谷歌的产品或服务都在一定程度上应用了机器学习技术,来改善用户体验或改进我们的后端运营 。你们可以在我们提供的产品和功能服务上看到它们的身影。”

早期的投入并未有明确的回报

2016 年 4 月,Baird 公司召开季度收益电话会议,Pichai 在会上对分析师 Colin Sebastian 关于生活在人工智能优先世界的看法予以了回应。但是在这之前,Alphabet 公司早就开始进入人工智能领域。而正是这种早期的投入,才让谷歌从亚马逊 (AMZN,+ 0.46%)、Facebook(FB, -4.30%) 以及微软 (MSFT, + 0.82%) 等众多竞争对手中脱颖而出。

2017 年谷歌获得了很多投资者的青睐,当时该公司的市值首次突破了 7000 亿美元,在此之前只有苹果公司 (AAPL, +0.64%) 达到这一高度。同年,该公司的股价上涨超 30%,同比标准普尔 500 指数 (SPX, +0.70%) 涨幅略低于 20%。

“我认为谷歌很可能是最成熟的人工智能公司,” Sebastian 在 MarketWatch 对他的电话采访中如是说,“他们在机器学习和数据科学方面确实拥有大量的人才…从一开始,谷歌就已经建立了一个以人工智能为基础的组织。”

在人工智能领域,尽管谷歌可能比其竞争对手更具技术优势,但其财务收益却很难准确计算。作为一家商业公司,增加收益和降低成本都是头等大事。但由于谷歌将人工智能应用于其业务的各个方面,因此在 2018 年监测并确定人工智能的获益点对于该公司来说将会是一个挑战。

Baird 公司的分析师 Sebastian 表示,谷歌公司收益最多的产品是 Search,它可以根据用户的查询记录展示相应的广告,从这个产品我们就能看出该公司从人工智能中能够获得多少收益。

“为特定的查询匹配特定的广告,我认为这个功能是 Search 的一部分,它给 Search 带来了收益。”

这家公司的数千名工程师最终创造出的产品,无疑是能够令人印象深刻的。在 2017 年旧金山发布会上,该公司通过无线耳机和 Pixel 2 手机实现了近乎实时的语言翻译。虽然对这款新设备的评价好坏参半表明了谷歌公司任重而道远,但不可否认的是,他们从未停止探索的脚步。

无论这条探索之路有多坎坷,谷歌的产品线是为数不多完全可以将计算融入生活的系统之一。这是 Pichai 的一个主要想法,他认为应该是由人工智能来适应我们,而不是我们改变自己去适应人工智能。

Pichai 在十月份的活动中表示:“在人工智能优先的世界里,我认为电脑应该适应我们的生活方式,而不是我们为了电脑而改变自己。 人工智能应该环绕在我们周围,具备对话能力和情景能力,能够学习和自我适应。”

面向用户的产品和服务

Pichai 说,这种理念是谷歌之所以选择发明翻译耳机的原因之一。因为在进行交谈的时候,如果两个人都只能盯着手机看谷歌翻译的内容是非常不符合生活习惯的。这一做法与 Apple 的新产品观念形成了鲜明对比,因为后者在很大程度上希望消费者能够适应和学习使用新的人工智能技术。

Sebastian 说,虽然从表面上很难看出,但产品确实在决定用户能够从谷歌其他业务里(例如谷歌应用商店中付费 App 的推荐,以及 Gmail 的文本广告或自动回复提示)看到哪些内容和广告方面起着决定性作用。

一旦以人工智能为基础的功能开始广泛使用,产品的功能无疑会更强大,也会吸引更多的消费者。

Shaukat 说,“当我们第一次推出 Gmail 自动回复功能时,它的市场反响相对较差。但是,随着它的算法学习了人们的回复习惯,以及我们对其做出了改进,让它更好地融入到用户体验中。通过计算人们在回复邮件时使用快速回复的比例,我们现在可以看到,这种功能的使用率几乎达到了 12%。它已经将人工智能嵌入到正常的 Gmail 体验当中。”

另一个例子是 YouTube 的机器学习推荐引擎,该引擎通过绑定用户的观看习惯来推荐视频,创造了平均每个用户每天 60 分钟的收视率。尽管这种方法可以让用户花更多时间在 YouTube 上,但它也再次证明了人工智能所带来的收益是难以衡量的,因为谷歌不会单独分析 YouTube 的总收入。

为了改进 YouTube 的推荐引擎和 Gmail 的自动回复功能,该公司聘请了一些人工智能领域的专家。Sebastian 说,对于这项技术的早期投入已经吸引了大量的工程师。

Sebastian 说,“在硅谷,人工智能和机器学习领域的人才争夺战非常激烈,大量聘请这个领域的工程师和研究者是很昂贵的。而这么多年来,作为这个行业顶级的公司,谷歌一直在吸纳这类人才。”

例如,在多伦多大学任教的专家 Geoffrey Hinton,自 2013 年以来一直在为谷歌工作,同时这些专家也引荐了他们的一些学生。这些人才给该公司的研究和开发能力带来了极大的提升。 谷歌云业务部门的人工智能机器学习首席专家李飞飞也是一个非常优秀的人才,她同时也是斯坦福大学人工智能实验室的主任。她说,去谷歌工作是为了确保这项技术能够广泛地应用到各个行业中。

李女士是计算机视觉领域的专家,这一领域也属于人工智能,旨在教会机器学习如何理解并识别图像。“我们会继续投资这个团队,同时也会在她的领导下组建新的团队。” Shaukat 如是说。

云端的人工智能

与谷歌的其他非广告部门一样,云业务部门的收益也不是单独计算的,它们的数据包含在“其他”类别中,这一类别中还包括消费者硬件和谷歌游戏的收益。虽然公司没有公开云业务部门详细的收益,但一位发言人告诉 MarketWatch,云业务中的人工智能拥有超过 1 万名客户。Alphabet 首席财务官 Ruth Porat 在 10 月份表示,在年运转率超过 100 亿美元的“其他”类别中,谷歌云业务部门是这一类别中收益最大的。

Sebastian 说, “谷歌云业务部门已经开始了部分业务,主要是因为它本质上还是提供机器学习这种服务。这就是它与亚马逊和微软的区别。”

Goggle 认为其云业务部门的机器学习和人工智能的任务是将此类工具推荐给那些可能没有能力、资源或技术来进行自主开发的公司。

谷歌的高管 Shaukat 说,“我们的重点是围绕人工智能的大众化,以及促进公司转型成数据驱动的公司。当我们说到机器学习和人工智能的大众化时,从产品的角度来看,我们所关注的是如何让那些没有 100 个博士的公司也能够专注于深度学习和机器学习,以及如何协助那些公司,让他们也使用这些功能。”

Shaukat 举了一个例子,谷歌在今年 3 月宣布收购 Kaggle 公司,但是未公开收购金额。作为协议的一部分,谷歌同时收购了一个拥有 2000 多个公共数据集的平台,他们的数据科学家使用可以使用这些数据集,利用这些数据来训练他们的机器学习模型。

Shaukat 说,“这只是关于人工智能大众化概念的一个小例子。”

Shaukat 说,谷歌内部使用机器学习来优化数据中心的运营,这样可以将功耗降低 40%,因为这些算法能够找到工程师找不到的优化点。

人工智能够捕捉到潜在的巨大回报和大幅降低运营成本,类似上面的例子不胜枚举。虽然这种例子对于这些旨在迅速将互联网带到世界各地以及收集各种信息的科技公司来说不足为谈,但是它们确实减少了数百万的运营开支和潜在的环境代价。

现在虚拟助理还不够聪明,不够完美,无法执行幼儿或小孩能够根据本能和简单的指令就能完成的任务。就目前来说,图像识别在很大程度上已经是一种新奇的东西,在谷歌眼镜的示例中,它只能够将名片转录成联系人,或者提供图片中物品的相关信息。但是在招聘人才、大规模数据中心的建设以及其他硬件设备(例如该公司的机器学习芯片)投入数十亿美元之后,世界上大多数人都能从手机或电视上感受到这家技术巨头的愿景。Waymo 也是 Alphabet 在无人驾驶汽车方面压下的一个大赌注。

谷歌认为,它投入的数十亿资金最终所能创造出来的远远不止搜索甜甜圈图片这种功能。 在该公司的愿景中,终有一天我们能够说出:“谷歌,请带我开始索诺玛县的品酒之旅,确保能在我最喜欢的地方停留,并帮我提交税款。 另外,我回来之后请送一些果冻甜甜圈过来。“

英文原文:

https://www.marketwatch.com/story/ai-in-2018-google-seeks-to-turn-early-focus-on-ai-into-cash-2017-12-28

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