在兩天前舉行的發(fā)布會上，Google 一改以前的技術公司風格發(fā)布了 Pixel 手機、DayDream View VR 盒子、Google Home 等多款硬件設備。但發(fā)布會上，Google CEO Sundar Pichai 反復提到的一個概念是 Google Assistant 智能語音助手。和蘋果的 Siri 一樣，Google Assistant 已經嵌入了 Google 的幾乎每一款新發(fā)布硬件和軟件產品。 這種轉變的背景是 Google 面臨的競爭環(huán)境的改變。Google，或者說它的母公司 Alphabet 目前是世界上市值第二高的公司，同時它也是搜索、在線廣告、移動設備等諸多領域的領頭羊。但去年剛上任 Google CEO 的 Sundar Pichai 面臨的問題卻是，這家公司雖然在技術上遙遙領先于其他大公司，但當需要把技術應用到產品中時，Google 卻拿不出類似于蘋果和亞馬遜那樣的成績。 在桌面時代靠搜索引擎起家的 Google 在移動互聯(lián)網成為主流之前靠 Android 系統(tǒng)成功地完成了一次轉型，這讓 Google 成為了一家“移動優(yōu)先“的公司。但現(xiàn)在的情況卻是，互聯(lián)網不僅僅是從桌面轉移到移動設備上，而是轉移到多種屏幕上，甚至是沒有屏幕的設備都開始接入互聯(lián)網。對這個趨勢反應最靈敏的是亞馬遜，這家公司在 2014 年推出了沒有屏幕的智能語音音箱 Echo。當時很多人都認為 Amazon Echo 只是一個“雞肋“產品，因為看起來它的應用范圍實在是太小了。但現(xiàn)在，Echo 和它背后的智能語音系統(tǒng) Alexa 已經成了大公司們爭相模仿的對象，因為 Alexa 成為了很多家庭的智能家居的控制者。 于亞馬遜相比，Google 早就在語音識別、自然語言處理和機器學習等技術領域取得了領先地位。但 Google 唯一沒有做的就是像亞馬遜那樣早早地就把這些技術做成產品，讓它們去占領消費者的家庭。 或許是已經準備充分，或許是看到了對手們咄咄逼人的攻勢，Google 現(xiàn)在決定利用自己的優(yōu)勢，并將其利用在產品上，包括軟件和硬件。而這個優(yōu)勢就是人工智能。 在今年 4 月發(fā)布的 Google 公司內部信里，Pichai 說 Google 將由一家“移動優(yōu)先“(mobile-first)的公司轉變?yōu)橐患摇叭斯ぶ悄軆?yōu)先“(AI-first)的公司。“我們正在有意地把它應用于我們所有的產品，無論是搜索、廣告、YouTube 還是 Google Play。我們還處于早期階段，但你將會看到我們在所有這些領域以系統(tǒng)性的方式運用機器學習?！癙ichai 在 2015 年的一次電話會議上說。 Sundar Pichai 和 10 年前的 mobile-first 一樣，Google 在人工智能領域的殺手锏也是開源，這一次 Google 開源的同樣是和 Android 地位相當?shù)臋C器學習平臺 TensorFlow。TensorFlow 的魅力在于，它不僅在建立和訓練神經網絡的速度上比以前快了 5 倍，還可以支持移動設備、桌面、CPU、GPU和服務器等多種平臺。 開源的 TensorFlow 提供為開發(fā)者提供了完整的開發(fā)指南和文檔，以及豐富的 API 接口，目前已經有 50 多款 Google 產品正在使用這個系統(tǒng)。 最先受惠于機器學習系統(tǒng)的 Google 產品是 Gmail，該系統(tǒng)已經讓 Gmail 的垃圾郵件識別準確率達到了 99%。因為識別垃圾郵件本身就是一個典型的機器學習應用場景““分析越多垃圾郵件時，這些數(shù)據(jù)就會越來越增加機器學習系統(tǒng)的識別準確率，這是一個循環(huán)漸進的過程。 但現(xiàn)在 TensorFlow 在電子郵箱里能做的已經遠不止識別垃圾郵件了。在 Google 推出的面向企業(yè)用戶的 Inbox 郵箱里，郵件會被自動歸類為重要、行程、財務、社交等標簽，而完成這一歸類的就是 TensorFlow 的機器學習系統(tǒng)。這和識別垃圾郵件的原理一樣，正確歸類越多郵件，系統(tǒng)的歸類準確率就越高，而 Gmail 和 Inbox 的用戶已經超過了 10 億，這給系統(tǒng)帶來了海量的數(shù)據(jù)。 Inbox 還有一個“智能回復“的功能，它能讓系統(tǒng)閱讀你的郵件，并為你自動判斷可能會回復的內容，你可以選擇回復直接發(fā)送給對方。這個系統(tǒng)本質上是一個遞歸神經網絡，它能將你做出的選擇傳遞回服務器，當然沒有人能夠閱讀到這些內容。利用這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就會慢慢“學會“如何更加智能地回復郵件。 這一切都發(fā)生在 Google 總部園區(qū)的一座不起眼的兩層小樓里，在這里一個名為“Google Brain“(Google 大腦)的團隊正在竭盡全力將 Google 在人工智能技術上的積累轉化為可用的產品。 這個團隊成立于 2012 年，當時它的主要目標是進行一個深度學習和神經網絡的研究實驗?，F(xiàn)在這個實驗已經完成，但這個團隊保留了下來，并在 TensorFlow 創(chuàng)始人 Jeff Dean 的領導下在多個領域改善了 Google 產品的用戶體驗。 Jeff Dean 曾透露，Google 目前已經有 100 個產品團隊正在使用機器學習技術，其中包括搜索、Google Photos、Google Adwords 等。當然，其中最重要的就是這一次 Google 發(fā)布會的主角 Google Assistant 智能語音助手。Dean 說它旨在“開啟一個更自然、更智能的人機交互模式，基于日常語言的使用。“ 現(xiàn)在 Google Assistant 已經出現(xiàn)在了 Google 的多款硬件設備和軟件產品中，并且很有可能被開放給第三方開發(fā)者，這讓 Google 在語音助手領域可以與亞馬遜的 Alexa、蘋果的 Siri 和 微軟的 Cortana 展開正面競爭了。 我們從昨天 Google 發(fā)布的新產品中就可以看到 Google 的這一野心。例如 Google Pixel 手機的最大賣點就是搭載了 Google Assistant，它不僅讓 Pixel 手機實現(xiàn)了像 Siri 一樣的智能語音回復和任務處理，還在翻譯、圖像識別上較以前的版本有了極大的提升。而智能音箱 Google Home 則幾乎是將 Google Assistant 變成了一個實體設備，你可以讓它播放音樂、查詢天氣和安排日程。 在軟件上，Google 著重推出的聊天應用 Allo 同樣內嵌了 Google Assistant，這讓 Allo 能夠實現(xiàn)智能回復、圖像識別等功能。雖然 Google 的 Gmail 和 Inbox 擁有 10 億用戶，但電子郵箱對于年輕人來說實在是太古老了，因此 Allo 也成為了 Google 實現(xiàn)社交夢想的新一次嘗試。 但 Allo 的智能回復功能使用的機器學習技術需要將用戶發(fā)送的信息發(fā)送回 Google 的服務器上進行算法分析，并且 Google 會將這些信息存儲一段時間。這一點遭到了愛德華“斯諾登的猛烈批評，他認為 Google 存儲這些信息會導致用戶隱私泄露。 在做社交產品時，蘋果也遇到了類似的隱私問題，但蘋果的做法更加尊重用戶隱私，那就是采取端對端的信息傳輸和差分隱私技術(Differential Privacy)。這項技術會將用戶的數(shù)據(jù)切割成數(shù)個片段，并加入數(shù)學噪音隱藏用戶的個人信息，然后這些加密的數(shù)據(jù)就會被上傳到蘋果的服務器上用于訓練神經網絡。這也能在用戶在使用一些本地知識庫中不存在的新詞匯時，讓系統(tǒng)更快地理解其意思，從而很好地提升了人機交互的體驗。 能夠如此完美地兼顧機器學習對數(shù)據(jù)的需求和用戶隱私，是因為蘋果多年來在實際產品中得到的經驗。雖然不能說 Google 有多么不尊重用戶隱私，但斯諾登的批評也不是沒有道理的?；蛟S是 Google 內部的工程師占據(jù)了主導地位，從而忽視了用戶對隱私的擔憂。但在急于將人工智能推向用戶的過程中，Google 還需要像它的同行們學習很多。

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