AI 不再只是大企業的玩具,李飛飛要用 Google Cloud 把人工智慧送進千家萬戶

【我們為什麼挑選這篇文章】李飛飛,這位 AI 界家喻戶曉的頂尖科學家、Google 雲計算部門掌門人、史丹佛 AI 實驗室唯一的女性,自去年 11 月加入 Google 後腳步便不曾停歇。日前在 Google 雲端平台大會上,她為人工智慧的發展許下一個新的目標:將人工智慧送進千家萬戶,讓人工智慧「人盡可用」。

受限於設備成本昂貴,AI 不是每個人都玩得起的東西,而李飛飛認為,雲計算是解決此現況的最佳途徑。在不久的將來,AI 是否會成為生活中的尋常風景呢?(責任編輯:曾宜婷)

去年 11 月,PingWest 品玩曾經報導了李飛飛 (Fei-fei Li) 加盟 Google 一事。李飛飛是史丹佛大學終身教授和該校人工智慧實驗室主任,因主導創立的 ImageNet 專案而在機器學習學界知名,加入了 Google 雲計算部門(以下簡稱 Google Cloud)擔任首席科學家,在該部門旗下領導一個新成立的人工智慧和機器學習 (AI/ML) 研究團隊。

美國時間 3 月 8 日,李飛飛第一次以 Google 員工的身份出現在 Cloud Next 17 上。加盟新公司四個月後,她帶來了一個口號,以及幾項新宣佈。

李飛飛的口號是:讓人工智慧「人盡可用」(Democratizing AI)。她在臺上反復表示:「Google is democratizing AI, Cloud is the vehicle to deliver.」也就正如我們的標題所說,她所帶領的人工智慧和機器學習 (AI/ML) 研究團隊,將會發動 Google 雲計算的車,把人工智慧送到千家萬戶。

這的確不是我第一次聽見 democratizing AI 這句話了,不過李飛飛的描述聽起來更有說服力。

她的這個想法在史丹佛大學任教的時候就已經產生了。因為成本和技術門檻等原因,不是所有人都能夠「參與」人工智慧。就拿成本來說,想要搭建一個高效訓練神經網路的計算設備,造價十分昂貴(比如英偉達的單主機殼超級電腦 DGX-1,售價 13 萬美元)。即便是用目前業界最強大的顯卡進行訓練工作,往往也需要數年的時間,這基本斷絕了「作坊式」的人工智慧系統搭建的可能。

而李飛飛認為雲計算是讓人工智慧普及的最佳途徑。上週該公司的一項宣佈證明了李飛飛的觀點:荷蘭密碼學家使用 Google 的大規模計算技術,一共用了兩年時間就成功訓練出了一個演算法,然後攻破了需要 1200 萬年才能暴力破解的 SHA-1 加密演算法。

根據 Google Cloud 負責人戴安·格林妮的說法,Google Cloud 已經是「世界上最可靠雲計算平臺」,上面運轉著全球最大金融服務商滙豐銀行的金融安全系統,還驅動著社交軟體 Snapchat 裡面各種酷炫的即時人臉濾鏡特效,去年黑五幫助美國家用品超市 Home Depot 的電商網站平穩度過了瘋狂購物潮,還幫助迪士尼、Verizon(美國第一大電信運營商)等知名公司的數十萬名員工,只用了幾個月時間就從原來的辦公軟體成功遷移到了 G Suite 上。

你可以總結為:大規模計算、高集成性和高可靠性,再加上對 TensorFlow 等各大常用機器學習技術的支援——就是李飛飛支援 Google Cloud,對其愛之深以至於要加入的理由。所以,去年 11 月時一些業界人士猜測李飛飛加入 Google 的原因,可能是看中了 Google 作為業界領袖所擁有的海量資料,現在來看這一猜測還是有幾分道理的。

「如果有一輛自動駕駛汽車,一個司機可以更輕鬆地通勤。如果有一千輛,這個地區的交通阻塞也會顯著減少;那如果有一百萬輛呢?整個城市的交通都會被重新定義……從一輛到一千兩再到一百萬輛,每一個級別之間的區別就在於參與不一樣。普及人工智慧,重在讓人們能夠參與進來。」李飛飛在大會的主題演講中說道。

她認為 Google Cloud 是提高人工智慧參與度的答案。因為每天都有數十億人使用 Google 的產品,無論是搜索、廣告、郵件還是 Android;而 Google 所有產品的背後,現在都是 Google Cloud 以及某種形式的人工智慧在驅動著。「人工智慧即將改變我們生活和工作的方式,在史丹佛做了這麼多年研究,當我看到 Google Cloud 這樣一個平臺的時候,是很興奮的。」她說。

必須說,儘管今天 Google Cloud 負責人戴安·格林妮連續在臺上「召見」了 SAP 、Verizon 等頂級合作夥伴高管,盡顯強大的氣場;Alphabet 董事長埃裡克·施密特用標誌性的幽默推銷惹得觀眾笑聲不斷;但李飛飛的演講給 Google Cloud 帶來的廣告效果其實是最好的。

另外,李飛飛還在大會上發佈了 Google Cloud 的幾項重大消息。

在新宣佈方面,李飛飛首先確認了 Google 收購了創業公司 Kaggle 的消息。

Kaggle 是一個專門服務資料科學家的社區,用戶數已經超過 50 萬。使用者經常在 Kaggle 上面發佈演算法、資料集等相關的重要資料,使得這個網站在相關領域的影響力很大,可以說不遜於電腦專業的論文庫。Kaggle 之前和 Google 已經有過深度的合作了,多次聯合舉辦機器學習方面的比賽,比如「YouTube 8M Video Understanding Challenge」等。

在演講後的採訪會上,李飛飛表示 Kaggle 將會「在一段時間內」繼續保持獨立品牌和運營,收購的價格尚未可知。就使用者數位來看,Kaggle 的競爭優勢已經很明顯,但更吸引李飛飛的應該是 Kaggle 在資料科學和機器學習演算法上的集市 (marketplace) 功能。

李飛飛還介紹了 Google Cloud 基於神經網路技術新推出的一些 API 和引擎,比如 Video Intelligence API、Cloud Vision API、Cloud Natural Language API、Cloud Jobs API、Cloud ML Engine 等。

其中最重要的應該是 Video Intelligence API。眾所周知,過去的電腦進行圖像識別主要是在靜態圖像上完成,而這枚新推出的 API 能對視頻進行全片分析,提煉全片的故事脈絡,記錄一共發生了多少個場景、每個具體場景的情節。這有助於對視頻進行更精確的標籤分類。

更有趣的是,Video Intelligence API 可以準確地在每一幀中識別、標記和索引物體 (object)。索引的目的是為了搜索,比如一家媒體機構的編輯,想要在海量的視頻素材中找到某個片段非常痛苦,但通過 Video Intelligence API,編輯可以直接搜索想找到的內容,比如「自行車」、「臘腸犬」或者「棒球」,系統可以自動搜索並且返回「這些物體在哪幾秒出現過」的結果。

Google 為該枚 API 提供了一個 demo 頁面, 你可以測試一下它的效果。不過,該 API 僅支援儲存在 Google Cloud Storage 裡的視頻。

另外一項重要的宣佈是 Cloud Machine Learning Engine。這是 Google 之前面向有限開發者提供的機器學習演算法開發引擎,基於 TensorFlow。在這次大會上,該工具也正式面向所有公眾開放了。

李飛飛的加盟為 Google Cloud 增添了一員人工智慧大將。Google/Alphabet 旗下現在已經有了好幾個人工智慧研究團隊,包括由資深學者傑夫·迪恩領導的 Google Brain 團隊、收購而來的英國公司 DeepMind 等等。李飛飛對 PingWest 品玩透露,自己大部分時間都在大腦團隊的辦公樓裡度過,經常穿梭於各個組織部門之間,對現在跨團隊協作感到滿意。

李飛飛的主題演講和媒體問答主要圍繞 Google Cloud 的技術進行,但當被其他記者問及在史丹佛和 Google 的不同感受時,她回答:「最大的區別應該是免費的食物吧!」

毫無疑問,人工智慧和機器學習是這一屆 Google 雲計算大會的主角。並不是說 Google Cloud 的這些 AI/ML 技術在最近才誕生,而是面臨著 AWS、Azure、IBM 等雲計算巨頭越來越大的競爭壓力,Google 決定把過去很多內部的技術開放出來給客戶使用(其實 Google 過去內部工具和技術的開放也都是類似路線),而「普及人工智慧」概念流行和李飛飛的加盟,給了 Google 這樣做更大的動力。

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(本文經合作夥伴品玩授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈李飛飛在 Google 雲計算大會上發車了:推出 API 讓電腦看懂視頻 〉。首圖來源:截自 TED Youtube


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