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后“佳飛貓”組合時代 谷歌云走向何方

DPVg_AI_era ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-11-17 09:19 ? 次閱讀
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昨天,伴隨著谷歌云AI研發主管、谷歌AI中國中心總裁李佳離職的消息,谷歌高層再次少了一名華人高管的身影,這是繼今年9月谷歌云首席科學家李飛飛宣布離職之后,谷歌云在AI中的又一次重大人事變動。

自從谷歌CEO Sundar Pichai在2017年宣布谷歌“AI-first”戰略以來,谷歌AI負責技術突破,谷歌云承擔AI產業化重任,成為谷歌在人工智能領域取得進展最多、最激進,也是壓力最大的板塊之一。谷歌云的一舉一動,不僅牽連著無數開發者和谷歌客戶,也影響著大洋彼岸公司的決策。

現在,谷歌云依然面臨兩個超級強大的對手:亞馬遜AWS和微軟Azure,市場份額依然是第三,并且AWS在跟微軟、谷歌競爭國防部100億美元大單中幾乎勝券在握,一旦拿下,將奠定未來十年云計算市場格局,留給谷歌云挑戰成功的機會不多了。

李飛飛離職之后,接替她的是前卡內基梅隆大學計算機科學系主任,這位系主任也曾被報道與軍方有過聯系,不知谷歌把他招入麾下是否是想繼續突破軍方防線?

不過,自從今年谷歌CEOPichai親自定下AI七項“戒律”之后,谷歌跟軍方的每一步合作都面臨道德枷鎖的束縛,這也是谷歌宣布退出國防部100億美元大項目的重要原因。

谷歌云的下一步,將走向何方?

“佳飛貓”組合退出后,谷歌云有了幾大更新

上周,谷歌云在舊金山舉辦了一場名為Let's Talk AI的活動,出席亞太地區主題演講的是谷歌云的幾位當家:首席執行官Diane Greene、新任AI首席科學家Andrew Moore等人。

Diane Greene

在持續一整天的活動中,官方網站中并沒有出現李佳的名字。按此推測,作為谷歌云AI研發主管、谷歌AI中國中心總裁的李佳,或許已經在這場活動之前就從谷歌離職。

活動有500多名谷歌客戶和分析師參與,Let's Talk AI也成為李飛飛、李佳去職之后,谷歌云的第一場大型活動,發布了幾個重要的技術/產品:

Kubeflow Pipelines,這是Kubeflow項目的最新組件,是一個基于Kubernetes平臺構建的開源機器學習框架。Kubeflow Pipelines是一個部署和管理端到端機器學習工作流程的工作平臺。

AI Hub,它是面向企業數據科學家的信息資源庫,在上面可以找到各種來自公共平臺和私人的機器學習內容分享,如數據管道和筆記本電腦,以促進協作、數據重用和部署。谷歌表示,該資源庫將提供來自云端AI和研究服務的可搜索內容,并將集成其他主要資源庫(比如Kaggle和TensorFlow Hub)。

Cloud TPU更新,并在測試模式下發布了其云視頻智能應用程序編程接口(API)中的三個新功能。

谷歌云首席執行官Diane Greene強調,戰略目的是使需要自定義解決方案的組織機構,以及尚未開始使用AI技術的2300多萬開發人員更容易訪獲取AI。為了達成這一目標,谷歌專注于四個領域:

數據和分析工具,包括其BigQuery數據資源庫套件

云AI平臺。由定制化的硬件機器學習加速器,機器學習引擎,Kubeflow,以及對TensorFlow、Apache Spark和Torch等開源庫的支持組件組成

云AI構建塊。這是一套現成的機器學習模型以及具備AI功能的開發人員API,可實現視覺、語言、對話、推理和定制等功能。

為客服中心、文檔理解和職位搜尋提供業務解決方案。

后李飛飛李佳時代,谷歌云繼續與軍隊合作

今年9月,李飛飛宣布回歸斯坦福、離開谷歌云,接替她的是CMU計算機科學學院院長Andrew Moore。

Andrew Moore還有另外的背景:他也是新美國安全中心(CNAS)設立的人工智能特別工作組的聯合主席,這是一個與美國軍方關系密切的智庫。

Andrew Moore

Moore與前美國國防部副部長Robert Work共同領導這個工作組,據報道,Robert Work干了一件對谷歌影響深遠的事:幫助創建Maven項目。

谷歌接下來Maven項目的合同之后,引發了一連串反映:遭到4000多員工聯名抗議、數位員工辭職,最后谷歌CEOPichai親自定下AI七項“戒律”之后,事件才得到平息。

在決策Maven項目之前,李飛飛曾強烈建議谷歌云管理層回避“AI”這兩個字母。她認為谷歌應該“不惜一切代價避免提及或暗示任何人工智能。武器化人工智能可能是人工智能最敏感的話題之一”。

跟李飛飛相比,Andrew Moore顯然大膽的多。最近在接受媒體采訪時,Andrew Moore說,“正如我們多年來一樣,我們將繼續在許多領域與政府和軍隊合作。其中包括網絡安全、培訓、軍事招募、退伍軍人醫療保健以及搜救。我們還將努力提供提高政府效率的工具。

Andrew Moore表示,這些領域的合作非常重要,將積極尋找更多方法來增強這些組織的關鍵工作。“最新的一個例子是我們與緝毒機構合作打擊阿片類藥物成癮?!?/p>

亞馬遜AWS或獨霸未來十年云市場,谷歌云絕地反擊路在何方?

今年早些時候,美國國防部宣布了聯合企業防御基礎設施項目(JEDI),JEDI用于建立一個支持軍隊武器系統和機密數據存儲的云計算平臺,項目價值高達100億美元,吸引了谷歌、微軟、亞馬遜、甲骨文、IBM等美國科技巨頭競標。

不過,在競標合同過程中,谷歌因為Maven項目遭員工抗議之后,跟軍方的關系微妙,最終選擇了退出JEDI項目的競爭;亞馬遜AWS憑借此前跟中情局的合作,勢將擊敗微軟、IBM、甲骨文等一眾對手,拿下這份百億大單,很可能獨霸未來十年的云計算市場。

谷歌不會放棄。

AI已成為谷歌在云計算戰爭中擺脫第三位置的最重要和最成功的武器。

谷歌云首席執行官Diane Greene列舉了谷歌云的幾大優勢:

Cloud AutoML。谷歌的機器學習產品組合可以說是谷歌最重要的人工智能產品系列,它可以為開發者把機器學習過程自動化,并且實現定制機器學習服務。谷歌在7月份表示,于今年1月初發布的Cloud AutoML β版,已有超過1.8萬名客戶注冊?,F在這個數字變為超過3萬。

張量處理單元TPU。谷歌用于加速其神經網絡計算服務的定制芯片越來越受到企業的青睞,這些企業在訓練機器學習模型中尋求更高的速度和準確性。谷歌今年還將其產品擴展到邊緣設備,使用TensorFlow Lite在物聯網中獲取更多的機會。

混合云和Kubernetes。谷歌今年推出的開源Kubeflow產品,是Kubernetes容器在混合云和分布式機器學習平臺的早期基礎。

Kaggle。Kaggle擁有超過200萬會員和1.2萬個數據集,是公認全球最大的數據科學家網絡。數據科學家和開發者社區本身就是一項重要的資產,為將來如何整合Google Cloud的AI產品戰略提供信息,包括TPU、Kubeflow和BigQuery。

研究。Google Cloud擁有龐大的研究資產,包括從母公司Alphabet那里得來的谷歌大腦和DeepMind,但并沒有多少關于Google Cloud在企業云業務方面利用這些研究資源的消息。盡管如此,沒有消息報道出來并不代表Google Cloud沒做研究。預計未來幾年,通過研究而來的應用AI,將成為Google Cloud的一大優勢。

谷歌過去12個月內的大規模投資AI,除了云之外,AI現在已經遍布谷歌內部的大部分開發項目,成為谷歌搜索、YouTube推薦建議、數據中心冷卻系統、G Suite功能和惡意軟件檢測功能的核心技術。

但在谷歌和整個科技行業之外,機器學習的應用率一直很低。拿不到軍方的項目,谷歌云把戰略瞄向需要自定義解決方案的組織機構,以及尚未開始使用AI技術的2300多萬開發人員,但這是一個緩慢的過程。

同時,AWS、微軟都在做相似的業務,誰能勝出,也許只有時間會給答案。

翅膀與枷鎖并存,是谷歌云的未來

“AI-first”口號提出近兩年時間,谷歌和谷歌云在人工智能方面取得了許多重要進展,谷歌AI產出技術,谷歌云把技術應用,占領市場,Cloud AutoML、Cloud TPU等產品正是谷歌云撕開AWS和微軟市場的兩大武器。

現在,谷歌云有超過1.5萬名付費客戶,谷歌AI依舊星光熠熠。

調研機構CCSInsight發布的《2018年員工技術調查》統計結果,28%的科技公司員工認為,谷歌在引領人工智能的進步,其次是微軟和蘋果,但谷歌的得票超出微軟和蘋果一大截。

盡管有這些優勢,但谷歌云必須付出更多努力來提高公眾對其技術和工具的信任,以及谷歌如何對AI進行治理。

在這次活動最后的主題演講,可以說是迄今為止關于“負責任的AI”最全面的討論,議題概述了AI領域的原則,并就AI的倫理、社會利益、偏見檢測和算法透明度等重要主題做了分享,說實話,從國內視角看來,有些Boring。

但盡管如此,谷歌必須繼續調整才能獲取公眾(包括其內部員工)對谷歌使用人工智能的信任。包括教育客戶、可解釋的AI模型、偏見檢測、模型健康、控制和管理權限、可審計性,以及最重要的安全和隱私等等。

SSCInight的報告中還有另一組數據:對IT領域決策者的調查結果,人工智能系統確保數據安全和隱私的能力,是投資機器學習最重要的考慮因素,有41%的決策者認為這是AI從2017年來的一個很大的突破。

隨著人工智能競爭在2019年升溫,值得信賴的AI(Trusted AI)及治理,也將成為谷歌云和谷歌突破的一大關鍵。

有翅膀也有枷鎖,這就是后李飛飛、李佳時代的谷歌云。

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原文標題:后李飛飛李佳時代,谷歌云絕地反擊AWS有機會嗎?

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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