MapReduce或许会重塑Google的人工智能

编辑小王

这是众多单调乏味的网络工作之一，谷歌团队会日复一日盯着电脑屏幕，观察街头照片，不断的询问：我是在看一个地址吗？是，点击yes，否，点击no。

这是谷歌地图服务中的关键部分。知道一个建筑确切的地址对地图制造者来说的确是非常有帮助的信息，但是这对于那些不得不找出那些由谷歌街景采取车获取的一串号码到底是电话号码，涂鸦标记还是合法地址的可怜谷歌员工来说，并没有使生活变得容易。然而，几个月之前，谷歌工程师制造出了一种机器来解决这些费力不讨好的任务，使员工减轻了他们的痛苦。

谷歌最终用它新的人工智能系统——谷歌大脑解决了这些问题。在这些大脑的帮助下，谷歌可以快速写下那些街景车获得的所有地址。

谷歌是一家机器学习公司

自从三年前公司的秘密X实验室诞生，尖端的机器学习算法就应用有各种问题中。“谷歌并不仅是一家搜索公司，还是一家机器学习公司，”视觉搜索公司Clarifai的CEO Matthew Zeiler说。他说谷歌所有重要的任务——自动汽车，广告，谷歌地图都是从这类研究中获益。“公司中的所有事都是靠机器学习驱使的。”

除了谷歌地图工作，还有安卓的语音识别软件和图像搜索。但这仅仅是个开始，据大脑项目背后的主要人物Jeff Dean称，他相信谷歌大脑会帮助公司的搜索算法，促进谷歌翻译。“如今几乎有30到40个团队在使用我们的基础设施，”Dean说，“往往会在相当广泛的范围内得到不错的结果。”

这个项目使更大部分转向新的人工智能，称为“深度学习”。Facebook正在探索类似的工作，微软、IBM等也是如此。似乎谷歌更大程度上推动了它的科技，至少目前来说是这样。

AI成为一项服务

谷歌大脑是内部代号，而不是官方代号，开始于2011年。一年后，谷歌将安卓的语音识别系统错误率降低了25％，不久该公司开始抢夺它能找到的每个深度学习专家。去年，谷歌聘请了世界上最重要的深度学习专家之一Geoff  Hinton。然后在今年1月，谷歌为深度学习公司DeepMind花费了4亿美元。

深度学习中，计算机科学家构建了软件模型来模拟人脑的学习模型。这些模型可以用来整理大量新数据，调整并最终应用于新的类型的工作。图形识别模型用来建造谷歌图像搜索，帮助谷歌地图团队。一个文本分析模型或许不仅可以帮助谷歌的搜索引擎，也对Google+有好处。

谷歌让少量的AI模型可以在互联网上使用，公司团队构建后端服务，并将AI代码的工作结果显示在软件仪表板上。如果你想要在这个领域做前沿的研究，真正实现一些最先进的模型，那么真的需要有很多年的机器学习的训练。但如果正在做一个曾经被深度模型解决的问题，那么即使在没有深度学习专家的情况下，也能使用一些服务。

新的MapReduce

现在谷歌又有新的MapReduce尖端技术火了起来。十年前，Dean作为团队的一员建立了MapReduce来管理成千上万的服务器，并且解决类似搜索万维网这样单一的问题。后来谷歌的技术人员用其代码解决大数据计算问题。随着谷歌宏大的AI计划的慢慢出现，这一技术也可能最终应用在谷歌大脑上。

由于深度学习算法解决了问题的广度，这里有更多的工作供谷歌和Dean以及团队的编码去做。他们下一个大目标是：基于数以亿计的数据点建造人工智能模型，而不仅仅是数百万。正如Dean说：“我们正在试图推动真正准确的大模型训练。”