说到人工智能，你只想到在围棋界搞事情的 AlphaGo？

　　别那么肤浅。于本日凌晨开始的 Google I/O 大会，主题从往届的 Mobile First 改为 AI First，如今所有科技巨头都已经将重心从移动转移到人工智能，包括咱们猎豹移动，因此我们看到 Google 发布的产品、战略，都和 AI 息息相关。

　　那么 Google 眼中的 AI 未来，都包含了什么？

　　AI抽象吗？其实你每天都用得着。

　　开篇我们提到了 AlphaGo，横扫整个围棋圈，蔑视了人类智商。但落实到具体的生活细节上，AI 只是个勤勤勉勉给人类服务的小机器人。

　　不信，我用今天 Google 发布的新产品和服务来告诉你：

　　Google for Jobs：职业规划也可靠AI

　　这是基于 Google 深度学习技术而开发的能力，当你打开 Google 想要找工作时，在搜索框中进行“工作”检索，Google 提供不同种类的工作，帮助你了解不同工种。

　　

　　并且，伴随着对你搜索习惯的学习，你之后的每一次搜索，都会对你找到最适合的工作起到帮助，系统也会在你搜索时提供更好的建议。

　　这一切都要基于 Google 的深度学习技术。

　　正所谓 360 行，行行出状元，Google 会上演示的岗位都不是工程师等高薪、技术相关的岗位，而是普通人可能会找的工作例如零售、建筑以及教育相关的。

　　Google 的目标是：“我们要解决所有职业、所有经验的求职者的求职需求。”

　　Google Lens：让机器人做你的眼，看到更宽广的世界

　　拍照能识别花的名称，不用再到微博at博物志了：

　　

　　拍路由器，直接得到账号密码连上 Wi-Fi，别再用不安全的WiFi破解工具：

　　

　　对准餐厅招牌，马上收到餐厅信息，比大众点评高到不知道哪里去：

　　

　　Google Assistant：越来越贴心的小助理

　　集成 Google Lens，加入即时翻译功能：在国外看到不认识的语言再也不用慌，拍张照片给 Google，马上翻译成你的母语。最实用的除了认路，那就是看菜单再也不用假装自己看懂了。

　　

　　简单来说，这个语音助理能做的事情越来越多，省下了更多时间，减少在应用之间换来换去的成本……未来还会加入各种智能家居产品。

　　

　　Google Photos：更懂你心

　　建议分享功能：智能识别图片，将合影照片分享给家人、朋友。国外爱开party，这个功能非常实用，再也不用上Facebook一张张下载别人的相册。

　　

　　Google Photos X Google Lens 功能更强大，识别你相册里面的建筑、油画作品，名片，自动识别并保存为联系人。以后字都不用打，拍下来就行了。

　　Photo Books：Google Photos 的图像识别技术可以把你最好的照片选出来，自动去除掉重复或者质量差的，然后组成一本相册，你可以打印成实体相册留作纪念，售价 9.99 美元起，送到你家（美国境内）。

　　Android O：Android 系统上的 AI

　　自动填充功能 Autofill，一个电脑常见的功能，再也不用把信息复制到微信然后黏贴，可以直接记住你的 Twitter 账号和密码。

　　

　　Smart Text Selection：这又是一项基于人工智能的功能。在邮件里面，如果你在密密麻麻文字中选中了地址，系统便会自动弹出 Google Maps 的选项，你可以进入 Google Maps 查看更多信息；如果选中了电话号吗，则会出现拨打选项；选中邮件地址，则出现邮箱的相关选项。

　　第二代 Tensor 处理单元：云计算和硬件系统

　　第一代 TPU 在去年 I/O 大会上发布，用于运行已训练完成的机器学习模型。而新一代芯片可同时支持模型的训练和学习。这款芯片带来了每秒 180 万亿次浮点运算的计算性能，第一代 TPU 被 AlphaGo 人工智能系统用作其预测和决策的基础。

　　第二代的 Tensor 处理单元（TPU）将上线 Google Cloud，被称为 Cloud TPU，主要是为了提高机器学习计算处理所需要大量的负载，包括训练和推理，这个可以说是为 Google 云计算平台带来的巨大福音。

　　

　　目前，开源的 TensorFlow 是构建 AI 软件最领先的平台之一。而 TPU 则是作为专门为机器学习而专门设计的专用芯片。

　　这次新的 TPU 设备可提供高达每秒 180 万亿次浮点运算的性能。为了让这些 TPU 更强大能够更好地一起工作。Google 为每个 TPU 设计了一个定制的高速网络，可以组合构建一个名为“TPU pod”的机器学习超级计算机。

　　每一个 TPU pod 包含 64 个第二代 TPU，将 Google 服务器变为了具有每秒 11.5 千万亿次（petaflops）浮点计算能力的超级计算机，这样也是为了加速对单个大型机器学习模型的培训。

　　

　　为了证明 TPU pod 的性能，Google 表示，如果想要训练最新的大规模翻译模型，那么使用 32 颗全球最强大的商用 GPU 需要一整天时间。作为对比，TPU pod 只需 1/8 的性能，就能在 6 小时内完成对该模型的训练。

　　Google.ai：欢迎参观的实验室

　　Google.ai 的使命是整合 Google 内部研发资源，采用人工智能技术的思路去解决人类作为一个种族所集体面临的问题。

　　

　　网站 www.google.ai 将用来展示 Google 和 Google Brain 团队的研究，包括各种有趣的实验等。我们之前介绍过的Auto Draw就来自这个网站。

　　在主旨演讲接近结束的时候，Google CEO 皮蔡总结道：

　　我认为人工智能是应该用来解决最重要的问题。

　　看完上面这些林林总总的信息，仅仅是讨论人工智能就让人心潮澎湃，在 Google 这家创新的科技公司身上，我们发现原来晦涩难懂的人工智能技术，具体到产品服务时是如此让人向往，聪明、高效、智能。

　　

　　傅盛曾经写过一篇文章，讲《认知是人类前进的唯一武器》，智人的崛起，就在于认知。不是因为智人脑容量比别的动物大，核心是他们能让很多人相信一个虚拟的事情或概念。

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