中信证券研究&前瞻研究:谷歌AI,2018年重要进展

分享者:Jian.1990 | 分享时间: 2019-1-30 17:56 | 我要分享
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谷歌AI研究团队负责人Jeff Dean近日发布了公司2018年AI研究总结(Looking Back at Google’sResearch Efforts in 2018),包括了主要成果、工作方向、相关代表性论文。 2016年谷歌将公司战略改为AI First,致力打造领先技术与生态。整体研发支出由2013年的71亿增至2017年的166亿,同时也是全球AI领域的最大雇主。

自2010年迄今,谷歌体系并购18家以上的AI相关公司;旗下初创公司以DeepMind为代表,深度应用在搜索、云服务、自动驾驶、语音助理等产品线,并对外拓展应用场景与商业模式。谷歌开发机器学习架构TensorFlow、专用芯片TPU、AutoML Vision等产品。基于广泛的用户场景与数据接口,将发挥出训练与应用端的竞争优势,软硬结合建立相关生态。

图片、声音、视频的感知研究
  • 图像识别:提高Google Photos中自动组织内容的能力。Google Lens的图像识别能力再提升,利用GoogleAssistant能赋予更多环境识别与实时查询的功能。
  • Looking to Listen:根据视频内容做智能判断,强化视频中说话者的声音,尤其在多人讲话或背景嘈杂的场景。该技术能应用在视频的语音增强、视频会议,甚至助听器上。
  • MobileNetV2:运动物体的计算机视觉模型,已被广泛应用于学术界和工业界。MorphNet:是一种深度学习的网络结构,在算力条件的限制下,仍能提高图像和音频模型的性能。
  • 计算摄影:基于多帧合成,在Pixel 2中开发动态照片功能,在Motion Stills中实现增强现实模式。2019年将专注在夜视(Night Sight)的能力,使Pixel 手机能够“在黑暗中拍照”。

算法和软件系统
  • 算法研究:算法是谷歌系统的支柱,涉及其所有产品。2018年的相关研究涵盖了从理论基础到应用算法,从图挖掘到隐私保护计算的广泛领域。
  • 机器学习:涉及机器学习的连续优化到分布式组合优化,代表性研究包括神经网络中随机优化算法的收敛性,并为基于梯度的优化组合提供基础。
  • 软件系统:引入Mesh TensorFlow,能简化大规模分布式计算;发布了TensorFlow的深度神经排序库TF-Ranking library;发布NumPy的变体架构JAX,能以Python做任意顺序的自动区分。



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